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。

文章主要介绍了大模型、AIGC和Agent三大AI核心概念。大模型是基于深度学习的海量参数AI系统；AIGC是利用AI生成内容的技术；Agent是基于大模型的定制化智能助手。文章解释了它们的定义、分类、应用场景及相互关系，为读者提供了理解这些AI技术的基础知识框架。

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

文章系统介绍大模型全流程技术体系，详述预训练与后训练价值方法，分析训练与推理阶段的资源消耗、流程框架及优化策略，强调PD分离技术对提升推理效率的关键作用。同时探讨基础大模型市场格局、厂商差异化竞争路线，以及智算中心基础设施演进趋势，为读者提供从理论到实践的全面大模型知识体系。预训练大模型的价值在于利用海量、多样化语料提取深度通用知识与语义表示，从而大幅提升微调效率与模型泛化能力，显著降低算力与开发

最近，大型语言模型无疑是AI社区关注的焦点，各大科技公司和研究机构发布的大模型如同过江之鲫，层出不穷又眼花缭乱。让笔者恍惚间似乎又回到了2020年国内大模型“军备竞赛”的元年，不过那时候大模型海量算力需求限制了这注定只是少数科技公司的赛场，如今用少量资源即可在基础模型上做指令微调、人类反馈以应用到某个垂直领域，无论如何，舞台的聚光灯早已汇聚到大模型上，在这寸‘你方唱罢，我登场’的舞台上，笔者细捋一

在过去的几年中，人工智能技术已经从专门的应用和有限的能力迈进了一个全新的时代—通用人工智能（AGI）时代。这一跨越得益于大模型的发展，大模型逐渐成为推动新质生产力发展的关键动力。中国大模型产业正面临“百模大战”的局面，相较于美国，中国大模型产业的核心竞争力是“大模型+实体产业”。大模型的行业应用展现出巨大潜力，但技术路线也尚未成熟，落地应用面临诸多困难和挑战。油气行业大模型应用要保持理性，要充分认

就在今天凌晨，备受全球期待的阿里新一代通义千问模型Qwen3开源！一经问世，它立刻登顶全球最强开源模型王座。它的参数量仅为DeepSeek-R1的1/3，但成本大幅下降，性能全面超越R1、OpenAI-o1等全球顶尖模型。Qwen3是国内首个「混合推理模型」，「快思考」与「慢思考」集成进同一个模型，对简单需求可低算力「秒回」答案，对复杂问题可多步骤「深度思考」，大大节省算力消耗。它采用混合专家（M

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