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原创 2024年史上最难就业季，该如何逆风翻盘？
IT互联网依然是大学生最向往行业，制造业受欢迎度升高智联招聘调研数据显示，2024届求职毕业生期望行业中，IT/通信/电子/互联网、政府/非盈利机构、文化/传媒/娱乐/体育行业位列前三，占比分别为26.4%、9.4%、8.9%。IT互联网行业为应届生贡献很多就业岗位，也是应届生最向往的行业。
2024-06-20 13:43:59
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原创 AI产品经理，应掌握哪些技术？
当下，人工智能AI产品经理这一块不失为一个好的发展方向吗，如果你想要快速入局却又找不到方法，那么在这里我为大家总结了一套系统的学习方法，方便大家成型的学习，有需要的朋友可以扫描下方二维码，免费获取更多相关学习资料。
2024-06-17 19:47:49
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原创 金融与大模型：引领行业未来的创新融合
金融与大模型的结合是行业发展的必然趋势，也是金融行业实现数字化转型和创新发展的关键。面对这一机遇和挑战并存的局面，我们应积极拥抱变革、勇于创新实践。通过强调金融大模型的优势、打造成功案例、建立合作关系和创新服务模式等多种手段相结合的方式，共同推动金融大模型在行业的广泛应用和普及发展。那么，我们该如何学习大模型？作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了。
2024-06-13 13:44:07
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原创 程序员为什么要学习AI大模型？
在科技浪潮的推动下，人工智能（AI）技术已经成为推动软件行业发展的核心动力。而在AI技术的众多分支中，AI大模型以其巨大的潜力和广泛的应用场景，逐渐成为了程序员们关注的焦点。本文将从程序员的角度出发，探讨AI大模型的定义、应用，以及为何程序员需要深入了解大模型的相关知识。
2024-06-06 18:26:08
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原创 大模型算法面试决胜宝典：熬夜整理的200+超全题目，刷完这份就去投简历！
本文汇总了AI大模型领域的经典面试题，涵盖NLP、Transformer架构、模型训练优化、推理加速等核心知识点。主要内容包括：RLHF训练过程与DPO优化、KV Cache原理、大模型幻觉问题解决、LayerNorm作用、Decoder-only架构优势、Attention机制优化、分布式训练通信方式、Prompt tuning技术对比、RAG流程优化等关键技术问题解析。同时提供了模型参数量与显存估算、推理延迟优化、数据预处理等实用技巧，并包含LoRA、FlashAttention等前沿技术的面试要点。适
2025-11-24 16:37:02
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原创 大模型应用开发全景图：从构思到上线的完整流程、核心技术选型与常见陷阱，一步到位！
本文系统介绍了大模型应用开发全流程及核心技术栈。开发流程包括需求分析、场景定义、技术选型和资源评估等关键步骤，并提供了数据处理示例代码和质量标准。技术栈分为基础设施层、计算框架层、模型架构层、推理服务层和应用集成层五个层级，详细对比了各关键技术组件的优劣势。最后以智能文档处理系统为例，展示了从PDF文本提取到大模型摘要生成的完整实现代码。文章为开发者提供了从理论到实践的大模型应用开发全景指南。
2025-11-24 16:23:16
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原创 谷歌发布智能体(Agent)白皮书，详解AI如何自主完成复杂任务！
谷歌最新《智能体简介》白皮书宣告"自主智能体"时代到来，AI正从被动执行指令进化为主动拆解目标、调用工具、闭环完成任务的合作伙伴。文章详解了智能体的三大核心架构（模型大脑、工具双手、编排层神经系统）、五级进化路径、企业落地方法、安全防御体系及行业影响，指出未来AI将成为嵌入生活的自主伙伴，把人类从重复劳动中解放出来。
2025-11-24 15:53:22
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原创 从零开始：基于MCP的大模型与私有数据库交互技术详解！
文章介绍了一种基于MCP框架实现大模型与结构化数据集成的技术方案。通过将标准API接口封装为MCP函数并自动注册给大模型，使AI能够直接查询数据库获取实时数据，而非依赖知识库文档。方案包含工具服务、控制器和聊天服务实现，采用Weaviate向量数据库进行本地缓存，确保数据强一致性和实时性。相比传统文档上传方案，此方法更安全可控，特别适合需要实时数据交互的应用场景，并提供了完整代码实现供开发者参考学习。
2025-11-24 15:48:29
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原创 Agent 输出质量不稳定？试试让它自己“回头看”
反思模式通过Producer-Critic模型让Agent实现自我评估与迭代优化，将输出从"能跑就行"升级为"质量过硬"。该模式将流程拆分为生成(Producer)和评估(Critic)两个角色，通过执行-评估-反思-迭代的循环持续改进输出。文章详细介绍了其核心机制、实现方式、应用场景及成本收益权衡，并提供了LangChain和Google ADK的实战代码，帮助开发者构建具备自我纠错能力的Agent系统。
2025-11-24 15:44:13
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原创 Embedding(嵌入)是什么？一文搞懂Embedding：大模型的核心技术！
Embedding是将文本转换为表达语义信息的浮点数向量，分为Token级和句子/文档级两种生成方式。其本质是通过向量间的距离和方向反映文本间的语义关系，模型通过海量数据自动学习而非人为设定。Embedding广泛应用于检索增强生成(RAG)、相似性判断和文本聚类等场景，是理解大模型的基础技术。
2025-11-23 07:30:00
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原创 Gemini 3 Pro横空出世，一键打造3D模型与网站，程序员的新时代来了！
Google发布的Gemini 3 Pro在多项测试中碾压其他AI模型，具备强大推理、数学问题解决和复杂任务执行能力。它能生成高质量可交互SVG，降低设计门槛；快速创建网站、3D模型甚至游戏，大幅简化编程流程。Google推出Antigravity平台，让AI成为程序员"生产力助手"，真正打破"想"与"做"之间的壁垒，标志着AI从多模态到生成式UI的进化。
2025-11-23 07:00:00
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原创 在这个AI重构编程世界的时代，程序员究竟凭借什么立于不败之地？
2025年，谷歌透露公司新代码中有超过四分之一由AI生成，扎克伯格预测AI在今年将达到中级软件工程师水平。当通义灵码2.0能够根据场景任务进行批量文件修改，当Cursor这样的AI编程工具让开发者只需关注“提示工程”时，一个尖锐的问题摆在每个程序员面前：在这个AI重构编程世界的时代，我们究竟凭借什么立于不败之地？
2025-11-22 11:10:51
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原创 【干货】大模型核心技术AIGC、RAG、Agent与MCP详解！
本文系统介绍大模型相关技术：AIGC(生成式AI)的单模态与多模态形式，解决实时性问题的RAG技术，赋予模型工具调用能力的Function Calling，以及实现复杂任务的Agent智能体。最后详细解析了作为AI应用标准化接口的MCP协议，帮助读者全面了解大模型生态系统的核心技术架构。
2025-11-22 11:02:49
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原创 零基础也能懂！RAG技术详解：一文看懂大模型检索增强生成技术！
RAG技术通过数据准备（文档切片、向量化、存储）和数据使用（问题匹配、上下文拼接）两个阶段，解决大模型缺乏特定领域知识的问题。文章详解RAG工作原理、应用场景、常见问题及优化策略，对比提示词工程、RAG和微调的适用场景，帮助开发者根据业务痛点选择技术方案，同时介绍多种先进RAG框架提升系统性能。
2025-11-22 11:01:00
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原创 大模型面试通关秘籍：五天背完八股文，通过率高达95%！
最近秋招正在如火如荼地进行中，看到很多人的简历上都包含大模型相关的工作，各家大厂和初创都很舍得给钱，动辄百万年包也变得不再稀奇。因此在大模型纵横的这个时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。
2025-11-21 15:00:34
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原创 【零基础逆袭】30+程序员2个月转型大模型，月薪从8k到25k！我的学习路径全公开！
“32岁生日那天，我还在写着重复的CRUD代码，薪资卡在8k已经两年。两个月后，我拿到了月薪25k的offer，成为一名大模型应用开发工程师。”这样的转型故事在2025年的技术圈已不罕见。据猎聘数据，AI相关职位同比增长321.7%，而大模型算法岗位人才供需比仅为0.17，相当于6个岗位争夺1个人才。更重要的是，大模型应用开发的门槛并不像想象中那么高。
2025-11-21 14:52:27
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原创 大模型新王者！谷歌Gemini 3.0 Pro评测：2025年最强多模态AI模型解析！
谷歌发布的Gemini 3.0 Pro是目前最强的多模态大模型，在推理能力、多模态理解和长上下文处理方面全面领先。该模型具备"Learn anything, Build anything, Plan anything"三大核心能力，提供Deep Think模式增强复杂问题解决能力。目前可通过AI Studio免费使用，标志着谷歌在AI开发范式上的重要突破。
2025-11-21 14:49:26
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原创 AI大模型的语言理解基石：词嵌入技术全解析，揭秘大模型如何思考！
词嵌入技术是AI理解语言的核心，它将词语转化为低维稠密向量，在高维语义空间中表达词义并捕捉语义关系。从解决早期数字编码的局限性，到支持句子和多模态理解，词嵌入作为大模型的"地基"，为AI的思考和生成能力奠定了基础，实现了从符号到意义的跨越。
2025-11-21 14:47:57
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原创 多模态大模型深度解析：一次搞懂概念、原理与应用！
多模态大型语言模型（Multimodal Large Language Models， MLLM）的出现是建立在大型语言模型（Large Language Models， LLM）和大型视觉模型（Large Vision Models， LVM）领域不断突破的基础上的。
2025-11-21 14:22:35
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原创 2025年职场逆袭传奇！大模型程序员成香饽饽，6个岗位疯抢1人！
“我刚转型大模型应用开发工程师不到半年，薪资就比之前做传统后端开发涨了40%。”一位从Java后端成功转型的工程师在技术论坛上分享道。这样的事例在2025年的就业市场已不罕见。猎聘数据显示，今年一季度AI相关职位同比增加321.7%，投递该领域的人才数量同比增长946.84%。目前最紧缺的大模型算法岗位，人才供需比仅为0.17，大概相当于6个岗位争夺1个人才。
2025-11-20 15:27:19
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原创 35+岁程序员不学大模型，投200份简历零offer！学大模型的却年薪百万！
“过去我们总担心AI会在某天取代程序员，而现在我觉得，这一天已经来了。”42岁的程序员Massive感叹道。他曾在加州某元宇宙公司任职，年薪15万美元，如今却住在房车里，靠送外卖维持生计。这不是孤例。2025年，全球科技行业迎来了一场前所未有的洗牌。一方面，传统开发岗位大批缩水；另一方面，大模型相关岗位薪资逆势上涨150%，大厂为资深大模型人才开出70-100万年薪。
2025-11-20 15:27:02
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原创 最新Agent论文洞察：从参数更新到上下文进化，ACE框架开启低成本自适应AI时代！
ACE框架提出AI发展的新路径——通过上下文动态优化而非参数规模扩大实现自我改进。该框架包含Generator、Reflector和Curator三模块，将上下文从静态prompt升级为动态"playbook"，让模型通过自我反思实现实时改进，无需修改参数。实验证明，小模型结合ACE框架可达到GPT-4级别的性能，具有低成本、低延迟、无需标注数据等优势。这标志着AI系统正从"静态工具"转向"自适应智能体"，上下文工程将成为AI发展的关键方向。
2025-11-20 15:13:03
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原创 AI大模型揭晓：温度系数(Temperature)究竟是什么？
文章介绍了大模型中温度系数的作用、原理和应用。温度系数通过调整概率分布控制生成结果的随机性和多样性，低温(0.1-0.3)适合严谨任务，中温(0.5-0.7)适合日常对话，高温(>1.0)适合创意生成。文章还提供了不同场景下的温度推荐配置，并指出温度过低会导致机械性重复，温度过高则可能产生错误内容。最后，文章概述了从基础到进阶的大模型学习路线，包括系统设计、提示词工程、平台应用开发等七个阶段。
2025-11-20 15:11:30
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原创 【干货满满】大模型时代来临！小白也能懂的大模型入门秘籍，底层原理一网打尽，基础知识全掌握！
我们现在口头上常说的大模型，实际上特指大模型的其中一类，也是用得最多的一类——语言大模型（Large Language Model，也叫大语言模型，简称LLM）。除了语言大模型之外，还有视觉大模型、多模态大模型等。现在，包括所有类别在内的大模型合集，被称为广义的大模型。而语言大模型，被称为狭义的大模型。
2025-11-20 15:10:05
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原创 大模型算法岗面试秘籍！面试官教你优化简历，轻松应对技术考察和项目复盘！
2022年11月，OpenAI的ChatGPT以“现象级产品”之姿闯入公众视野，不仅掀起了全球AI热潮，更让整个行业从技术研发到商业落地的逻辑被重新定义——大模型赛道从“实验室探索”加速转向“产业级应用”，随之而来的是人才市场的剧烈震荡：既有企业疯抢技术骨干，也有大量求职者涌入赛道，行业正经历着前所未有的“人才筛选与匹配重构”。
2025-11-19 16:03:25
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原创 （2025）Java开发和人工智能，2025年程序员如何选择高薪赛道？大模型助力职业转型和价值升级！
本文分析2025年Java开发与人工智能两大技术方向的职业前景。Java提供稳定就业但面临同质化竞争，AI领域增长迅速但门槛较高。文章对比了两者的技能要求、薪资梯度和发展路径，针对不同背景学生提出建议，最终推荐"Java+AI"复合发展路线，如成为AI工具链开发者，以适应技术融合趋势，帮助学生在稳定中求变，在变革中扎根。
2025-11-19 16:01:19
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原创 零成本DIY个人AI助手！本地部署大模型+搭建知识库，小白也能轻松上手！
文章详细介绍了使用ollama、DeepSeek和CherryStudio在本地免费部署大模型并搭建知识库的完整方案。无需高端配置，普通电脑即可实现，保证本地资料安全性，解决AI理解意图不足的问题。通过图文并茂的步骤讲解，帮助读者打造专属AI助手，实现个性化知识库管理。
2025-11-19 15:59:09
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原创 Token消耗暴降95.7%！南大&蚂蚁新发明：多智能体图思维链，让大模型推理更高效准确！
GLM系统创新性地将多Agent图推理框架与优化的LLM服务架构协同设计，通过分解Graph-CoT为专门化Agent、顶点中心KV缓存复用和流水线执行策略，显著提高了图推理准确性(R-L提升至55%-77%)，同时降低token消耗90%以上，延迟减少10倍以上，吞吐量提升3.2-15.1倍，为复杂图推理任务提供了经济高效的解决方案。
2025-11-19 15:56:43
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原创 AI Agent与Agentic AI：一文搞懂两种智能范式的区别与挑战！！
在 2022 年之前，智能代理的研究主要集中于多代理系统（MAS）和专家系统，其核心在于社会行为和分布式智能。Castelfranchi (1998) 和 Ferber (1999) 的研究为这些早期系统奠定了理论基础，定义了代理的自主性、感知和沟通等核心能力。然而，这些经典系统（如 MYCIN, DENDRAL）依赖于预定义的规则和符号逻辑，在适应动态环境方面存在局限。
2025-11-19 15:54:15
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原创 2025年AI产品经理薪资曝光：程序员转型能涨40%？附完整学习体系+成功案例！
2025年，AI浪潮正以前所未有的速度重塑职场格局。猎聘《2025年AI行业人才趋势报告》数据显示，当前大模型领域人才缺口已突破百万，核心岗位薪资普遍集中在35-50万元/年。而AI产品经理因兼具"技术理解"与"业务落地"能力，成为企业招聘的"香饽饽"，部分头部企业为吸引优质人才，甚至开出百万年薪的激励条件。
2025-11-18 14:44:03
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原创 大模型算法岗简历秘籍：这些关键细节，让你轻松赢得面试官青睐！
在大模型算法岗的求职流程中，面试技巧和技术能力固然关键，但作为求职“敲门砖”的简历，往往是决定你能否获得面试机会的首要因素。此前，我们已分享过不少算法面试的实用干货，却很少深入拆解简历的定制化撰写方法——尤其是针对大模型算法岗这一高度专业化领域，通用简历模板早已无法满足需求。
2025-11-18 14:28:13
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原创 大语言模型智能体新篇章：从交互中学习，探索可扩展环境的综述！
文章讨论了大语言模型智能体的环境扩展方法，提出并阐述了生成-执行反馈(GEF)循环范式。从任务生成、执行和反馈三阶段对环境扩展方法进行系统性分类，分析了基准、策略与应用场景，展望了智能体智能发展方向。这种"环境中心"视角强调环境作为经验数据生产者的重要性，为提升智能体自适应行为与长期决策能力提供了新思路。
2025-11-18 14:26:32
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原创 企业AI智能体搭建全攻略：不仅仅是技术，这些关键因素你也不能忽视！
产品经理在构建AI智能体时应关注四个层面：上下文与记忆、数据与集成、技能与能力、评估与信任。智能体架构可选择单智能体、基于技能、基于工作流或协作式。反直觉的是，用户更信任承认不确定性的智能体，而非总是正确的智能体。关键是建立信任：置信度校准、透明解释和优雅升级，而非单纯追求准确性。
2025-11-18 14:24:19
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原创 OpenAI新突破：揭开LLM黑盒之谜，AI可解释性迈入新纪元！
整体设置的示意图。先训练权重稀疏模型。然后，对于精选的一套简单行为中的每一项，将模型剪枝至执行任务所需的节点子集。通过将节点剪枝至其在预训练分布上的平均激活值来消融节点。
2025-11-18 14:24:01
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原创 2026校招AI人才争夺战：大模型算法工程师月薪2.5万，数学能力成新货币，你准备好了吗？
2025年，随着DeepSeek大模型热潮的推动，AI人才争夺战已超出传统边界，延伸至2026届高校毕业生招聘市场。百度、阿里巴巴、腾讯和字节跳动等大厂不约而同地加大AI岗位招聘力度，一场关于顶尖AI人才的“战争”，正在悄然上演。
2025-11-17 15:27:35
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原创 程序员必藏！AI时代的三重护城河：技术+业务+创新，让你永远有价值！
随着生成式AI的爆发式发展，传统的编程工作模式正在被重塑。GitHub Copilot、Amazon CodeWhisperer等AI编程工具已能实现80%的CRUD业务场景的代码自动生成与调试。面对这场变革，程序员们该如何构建自己的护城河，在AI时代保持不可替代的价值？
2025-11-17 15:16:05
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原创 【AI医疗】医疗知识图谱补全新突破！CMU深度剖析大模型在此领域的无限可能！
本文深入探讨了大语言模型（LLMs）在医疗知识图谱（KGs）补全中的应用与局限，尤其是在疾病与治疗关系推断方面的表现。通过系统评估LLMs生成的治疗映射与现有临床知识的对齐程度，研究揭示了模型在覆盖率、一致性和稳定性方面的不足，同时强调了混合方法和严格验证的重要性 。
2025-11-17 15:12:27
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原创 LangGraph持久化机制实战：让AI智能体拥有记忆能力！
LangGraph的持久化机制通过checkpointer和thread概念，为AI智能体提供状态管理能力。它解决了多轮对话问题，并支持人工介入、时间旅行和容错功能。持久化机制在每个super-step自动保存checkpoint，记录完整状态信息，支持从任意点恢复或创建新分支。文章介绍了Graph、Super-step、StateSnapshot等核心概念，以及不同checkpointer实现的选择建议，帮助开发者构建具有记忆能力的AI智能体应用。
2025-11-17 15:07:35
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原创 AI Agent疲劳来袭：40%项目将被取消，程序员如何选择真正有价值的大模型技术！
文章揭示了AI Agent市场正经历"疲劳症"，企业客户面对同质化的AI Agent功能感到疲惫。Gartner预测40%以上项目将在2027年前被取消，成千家供应商中仅130家具备实质性能力。"Agent Washing"现象普遍，77%员工表示AI增加而非减少工作量。成功部署需跨越技术、业务、组织和成本四维度，市场将从非理性繁荣走向理性成熟，真正能创造商业价值的AI Agent将脱颖而出。
2025-11-17 15:04:58
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