文章详细解析AI产品经理的两种类型（模型层和应用型）及必备能力：AI原生思维（接受不确定性、提示即交互、数据飞轮）、技术理解力、交互设计能力、数据评估能力，以及场景解构能力。强调AI产品经理是"新物种"，需认知升维，建立人机协作边界，并构建数据-模型-反馈的持续优化循环。文章还提供了转型实践建议，帮助传统产品经理成功转型AI领域。

文章指出随着DeepSeek等大模型的爆火，AI大模型工程化开发需求旺盛，后端工程师可转向AI应用开发领域。转行需掌握Python、PyTorch/TensorFlow、Transformer架构、训练微调流程、RAG技术以及开发平台等技能。学习路径应从基础语言到深度学习框架，再到大模型平台和理论知识，最终构建高可用AI应用。文章强调掌握AI技术的竞争优势，并分享了相关学习资源以帮助从业者提升技能

文章指出随着DeepSeek等大模型的爆火，AI大模型工程化开发需求旺盛，后端工程师可转向AI应用开发领域。转行需掌握Python、PyTorch/TensorFlow、Transformer架构、训练微调流程、RAG技术以及开发平台等技能。学习路径应从基础语言到深度学习框架，再到大模型平台和理论知识，最终构建高可用AI应用。文章强调掌握AI技术的竞争优势，并分享了相关学习资源以帮助从业者提升技能

文章指出AI行业人才缺口达500万，AI产品经理需求旺盛，薪资中位数达36k/月。文章将AI产品经理分为三类，其中应用型AI产品经理最适合普通人入局。详细介绍了成为AI产品经理需提升的核心能力，包括商业变现、需求把控、技术理解和项目落地经验，并推荐了包含1v1导师辅导、项目实训和求职陪跑的培训课程，帮助零基础人士转岗AI产品经理，抓住AI红利。

本文介绍了大模型面临的幻觉、时效性和数据安全问题，并提出检索增强生成(RAG)作为解决方案。RAG通过外部数据检索补充模型知识，有效避免幻觉、提高知识时效性并保障数据安全。文章详细讲解了RAG架构原理，使用LangChain实现RAG系统的完整流程，包括文档加载、分割、向量化、存储和检索等步骤，并对比了RAG与微调的适用场景。最后提供了大模型学习的四个阶段规划，帮助读者系统掌握相关技术。

本文介绍了大模型面临的幻觉、时效性和数据安全问题，并提出检索增强生成(RAG)作为解决方案。RAG通过外部数据检索补充模型知识，有效避免幻觉、提高知识时效性并保障数据安全。文章详细讲解了RAG架构原理，使用LangChain实现RAG系统的完整流程，包括文档加载、分割、向量化、存储和检索等步骤，并对比了RAG与微调的适用场景。最后提供了大模型学习的四个阶段规划，帮助读者系统掌握相关技术。

Android 中使用 Kotlin 枚举 + when、java 枚举时，源代码编译后会产生额外的产物，进而带来一些额外开销，本文讲述了 Android 对枚举使用的优化的讲解和解决办法。enum 标识符声明的枚举类 ClazzEnum 默认继承自 , 每个枚举类成员默认都是修饰，每个枚举常量都相当于是一个 ClazzEnum 对象，而 Enum 默认实现已经声明了一些枚举属性，所以枚举通常会比

文章介绍了转岗AI大模型的四个关键岗位：大模型数据工程师（5星适配）、AI应用开发工程师（4星）、大模型算法工程师初级（2星）和AI产品经理（3星）。文章详细分析了各岗位的核心职责与数据分析背景的适配度，帮助AI基础薄弱的人员找到适合的AI大模型领域切入点。

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文章指出未来5年懂大模型原理的程序员将更具竞争力，提出了传统程序员转型的5个关键步骤：学习LeNet5和Transformer模型代码实现、掌握Agent技术、研究pytorch和transformers库源代码、学习强化学习。通过这些步骤，程序员可从面向过程/对象的思维转变为面向模型的思维，适应AI时代需求。