本文揭示AI行业天价薪资与人才缺口，顶尖人才年薪可达300万-700万美元，但门槛极高，需硕博学历与顶级论文。普通毕业生只能争夺入门级岗位，且面临AI对传统编程的冲击。AI行业存在年龄歧视，培训班难以培养合格人才。文章呼吁普通人思考在AI时代如何发展AI难以替代的能力，找到自身位置。

自我介绍是对背景和工作经历的概述，所以尽可能突出你自己做的比较好且有把握的项目，这样面试官在提问的时候也会因为你自己提到的内容而往这方面走。不过有一些面试官就是会找简历上和自己业务相关或者感兴趣的项目来进行提问，所以你在简历上提到的项目都需要非常熟悉。

提示词（Prompt）是指在使用大语言模型时，用户向模型提供的输入，用于引导模型生成特定类型、主题或格式的文本输出。这种输入可以是一个问题、一个描述、一组关键词或上下文信息；提示词工程（Prompt Engineering）：是一门系统性学科，涵盖提示词的设计、优化、上下文管理以及与大模型交互的策略。• 格式设计：确定指令结构（如分步骤、关键词引导）；• 内容优化：通过迭代测试调整措辞，提升准确性

大模型数值精度就是模型处理信息时的“数字分辨率”。在大语言模型中每个参数、每次中间计算结果都以特定格式（通常是浮点型）的数值存储，而不同的数据类型有不同的位数和表示范围，也决定了每个数据占用的显存和计算的速度以及精度，精度越高，占用显存越多，计算消耗资源越多。精度大小（字节）1B参数显存大小FP3244 GBFP16/BF1622 GBFP811 GB有了浮点数据类型，为什么还需要混合精度？

本文系统介绍了大语言模型(LLM)的本质、训练过程及实用功能。将LLM比作"压缩文件"，详细解释了预训练和后训练的区别，以及词元和上下文窗口的工作原理。同时，全面介绍了基础文本交互、"思考模型"、工具使用和多模态交互等实用功能，为程序员和小白提供了学习大模型的完整指南。

训练好的大模型，只有成功落地到实际场景中才能产生价值，而部署落地工程师，就是打通这“最后一公里”的核心角色。云端部署：核心是搭建推理加速平台，针对特定模型（如Qwen-7B、Llama 3）做定制化加速优化，同时构建大模型推理引擎，在高并发场景下平衡延迟、吞吐量和用户体验，常见于云服务商、大型科技公司的AI业务线。端侧部署：重点是将大模型适配到消费级GPU/NPU、边缘设备（如手机、智能硬件）上，

文章强调智能体应用成功关键在于架构设计而非单纯依赖大模型性能。详细解析单智能体和多智能体两大核心架构，以及9种设计模式：单智能体、记忆增强、工具使用、规划、反思、监督者、层级、竞争和网络模式。文章提供决策框架和实际案例，帮助开发者根据具体用例选择合适架构，构建高效可用的智能体应用。想要构建一个智能体应用，最重要的是什么？可能很多人首先会想到要选择一个性能强大的大模型。这个回答没错，毕竟当前的LLM

当下AI行业正迎来前所未有的"起薪通胀"热潮，应届生起薪普遍突破5万大关，8万月薪已跻身"标配"行列。其中算法岗位更是供不应求，3年经验的算法工程师年薪冲刺百万，近七成算法人才在一年内实现近七成涨薪。不仅技术岗热度爆棚，AI相关非技术岗位需求暴涨7.7倍，外企与国内大厂的抢人战愈演愈烈。对于小白或正在转型的程序员而言，掌握AI核心技术（尤其是大模型相关技能），起点即是他人奋斗多年的终点，未来三年，

本文详细介绍了大模型应用中的意图识别技术，包括基础方法(规则、深度学习、大模型)和进阶方法(大模型应用、Prompt优化、TOP N召回、向量检索)。文章强调提升准确率的关键在于分类体系的正交性和各子分类的足够样本，并通过微调和召回策略可实现高精度分类。为处理大量分类场景，提出了先召回TOP N再排序的两阶段方法，并结合向量模型微调进一步提升效果。定义：Agent或者大模型应用中，意图识别经常是一

• RAG 从流程上来说很容易理解。• 使用 LangChain 可以很容易“组装”出 RAG 示例程序。