- 博客(1192)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 2026年想转型AI产品经理转行？深入解析两大类别与四种细分岗位，助你找到最匹配的职业方向！
最近，与身边的朋友交流，包括关注我的读者交流，发现无论是产品经理、数据工程师还是测试工程师，他们都有一个共同的职业转型愿望——希望成为AI产品经理。鉴于大家对这个话题的关注度较高，今天特意撰写一篇关于如何转型为AI产品经理的文章，如果本文对您有帮助，欢迎点赞并分享给更多朋友。
2026-01-09 09:15:00
336
原创 想靠大模型翻身？2026年精准入行指南：大模型驱动下的五大热门岗位，一篇文章带你全面了解！
在数字技术迭代速度不断加快的当下，人工智能领域的大模型（Large Models） 已从实验室走向产业落地，成为重构各行业生产模式、驱动创新升级的核心引擎。凭借在数据处理、模式识别、复杂任务决策等方面的超强能力，大模型不仅重塑了企业的业务逻辑，更催生出一大批高潜力、高需求的新兴职业，为职场人开辟了全新的职业赛道。本文将聚焦AI大模型时代的就业趋势，深入拆解五大热门领域的岗位需求与应用场景，为求职者提供清晰的职业发展参考。
2026-01-09 09:15:00
428
原创 告别智能体“健忘症“！Agent Skills for Context Engineering让AI从能跑到好用！
Agent Skills for Context Engineering是一个解决LLM智能体上下文管理瓶颈的开源项目。它将上下文工程知识解构为五大技能模块：基础、架构、运维、开发方法论和认知架构。项目采用渐进式加载、跨平台适配设计，适合各类智能体开发者使用，能帮助构建更可靠、高效、可解释的智能体系统，已获5.9k星。
2026-01-09 09:00:00
542
原创 大模型训练成本太高？MoE技术揭秘，小团队也能轻松玩转大模型！
MoE(混合专家模型)技术通过将模型切分为多个"专家"网络，实现稀疏激活和按需计算，大幅降低大模型训练成本。相比传统稠密网络全员参与的低效模式，MoE的路由器机制只激活最相关的专家处理特定任务，避免了资源浪费。尽管面临马太效应、显存需求等挑战，MoE仍代表着AI行业降低研究门槛、让小团队参与大模型研发的重要方向，是未来最具潜力的技术路线之一。
2026-01-09 08:45:00
283
原创 2026开年巨献！陈天桥新模型破解AI「幻觉」难题，AI领域迎来新突破！
为什么AI大模型成为越来越多程序员转行就业、升职加薪的首选很简单，这些岗位缺人且高薪智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200% ，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。
2026-01-09 08:45:00
548
原创 一文读懂LORA：大模型微调的黑科技，让效率提升10倍！（附原理与应用）
LORA(低秩适应)是一种轻量级大模型微调方法，通过添加低秩矩阵模块实现特定任务适配，无需修改原始模型。它计算资源需求低、性能接近全量微调、模块小巧灵活，适用于大语言模型、扩散模型等多种场景，让开发者用极少量参数即可让模型学会新任务。
2026-01-08 09:15:00
586
原创 大模型入门终极指南：从零基础到精通，一篇搞定！实战细节全面披露，不容错过！
当大家都在热议大模型和生成式AI时，怎么让这些炫酷的技术快速落地，真正帮到商业和社会，成了个大难题。不过，AWS已经把大模型和生成式AI的门槛大大降低了。
2026-01-08 09:15:00
560
原创 后端开发工程师转行大模型领域全攻略：从0到1的全面学习路线指南，助你轻松转型！
随着人工智能技术的迅猛发展，特别是大模型（如GPT-3、BERT等）在自然语言处理、计算机视觉等多个领域的广泛应用，越来越多的技术人员开始考虑转型至这一充满挑战与机遇的新领域。对于已经在后端开发领域积累了丰富经验的工程师来说，如何顺利过渡到大模型相关职位？本文将为你提供一份详细的学习路线规划。
2026-01-08 09:15:00
746
原创 大模型性能提升全攻略：大模型三大核心技术(Prompt/RAG/微调)详解！
文章系统介绍大模型三大核心技术：提示词工程通过优化输入引导AI生成准确输出；RAG结合检索与生成提升模型准确性；微调针对特定任务调整参数提高性能。详细阐述各项技术原理、应用场景、评估方法和局限性，强调这些技术可叠加使用以优化大模型性能，并提供完整学习路线和资源，帮助程序员掌握大模型开发技能。
2026-01-08 09:00:00
456
原创 LangGraph 1.0 部署大全！三种模式全面覆盖，独立服务器到企业K8s一键搞定！
本文介绍了LangGraph 1.0正式版本的三种部署方式：独立服务器、LangSmith方式和带部署管理的LangSmith方式。独立服务器适合轻量级部署，可直接运行LangGraph服务；LangSmith方式提供本地监控功能；带部署管理的LangSmith则增加部署管理能力。文章详细演示了独立服务器部署的全过程，包括环境搭建、应用创建、服务启动、Docker打包及docker-compose部署。对于LangSmith方式，简要说明了其架构组成和开发测试环境搭建方法，并强调生产环境应使用Kuberne
2026-01-08 08:45:00
371
原创 2026年AI大模型转行秘籍大公开！程序员必备，免费学习资源助你轻松上手AI大模型！
AI大模型作为国家战略重点，为程序员提供转型机遇。文章详细介绍了转型四大步骤：建立AI知识体系、部署模型产品试用、掌握核心技术原理、积累项目经验。强调系统学习的重要性，并提供全面学习资源，包括成长路线图、专业书籍、视频教程、行业报告、实战项目和面试题，助力程序员从传统编程成功转型为AI应用型工程师。
2026-01-07 18:56:42
872
原创 2026年！AI Agent核心技术大揭秘！独家完整学习路径，大模型学习路线超详细，建议收藏！
本文全面介绍AI Agent的概念、构成(规划、记忆、工具)和分类，分析其优势(任务导向、自然交互、进化决策)与局限(可靠性、成本)，强调对企业和个人的重要意义，详细阐述企业知识助手、数据分析助手等应用场景，为读者提供系统学习AI Agent的路径和方法。
2026-01-07 18:55:05
404
原创 大模型训练全流程解析：基于Olmo-Thinking的开源实践指南！
本文分享了开源Olmo-Thinking模型的训练经验，探讨强化学习与大语言模型结合的关键挑战。从架构设计（如GQA、QK Norm）、数据处理配比到后训练方法（推理蒸馏、偏好调优）进行了深入解析，并讨论了RL训练中的工程挑战及异步训练解决方案。文章为开发者提供了构建高效推理模型的技术路径和实用经验，对大模型训练实践具有重要参考价值。
2026-01-07 18:44:06
469
原创 大模型智能客服系统开发：强需求vs弱需求场景实战解析！大模型应用实战与避坑指南！
文章探讨智能客服系统实施策略，区分强需求与弱需求场景。客服系统比销售更复杂，需考虑被动服务、系统联动、精准度等因素。企业应评估是否真需智能客服而非跟风。弱需求适合轻量RAG方案，强需求需复杂任务管理和知识工程。真正落地需基于真人客服工作方式的结构化拆解，而非简单检索。
2026-01-07 18:36:12
683
原创 小白也能懂的RAG：检索增强生成技术全面指南，附完整代码实现！
本文全面介绍检索增强生成(RAG)技术，通过外部知识库解决LLM幻觉、知识截止等问题。详解RAG架构组件、数据准备、查询检索与生成流程，提供LangChain和LlamaIndex实践示例。讨论RAG与微调的对比、局限性及重排序、GraphRAG等高级技术，展示其在企业知识管理、客户支持等领域的应用价值，是构建可靠AI系统的实用指南。
2026-01-07 18:34:43
707
原创 2026都到了！为什么说AI产品经理是未来5年最值得all in的岗位？
AI产品经理是未来5年最具"钱"景的岗位。想进入AI领域的人常处于观望、迷茫或跑偏状态。AI产品经理分为工具型、应用型和专业型，对大多数人而言，应用型是最佳选择。成为应用型AI产品经理需三步：夯实产品基本功、掌握AI项目落地能力、补充AI知识技能。起点课堂提供系统化学习路径，帮助学员从零开始成为AI产品经理，实现职业转型。
2026-01-06 16:26:12
379
原创 2026想布局大模型推理工程师？一定要看这份核心能力架构图：系统掌握7大技术维度与高阶拓展方向（含实战解析）
大模型推理工程师的工作核心是推动大模型从实验室走向产业应用，既要扎根技术理论，又要深耕工程实践，是一个兼具专业深度与技术广度的复合型岗位。
2026-01-06 16:24:26
1440
原创 SFT深度解析：什么是SFT，为什么需要SFT？详解Agentic SFT的核心原理与应用！
文章详细介绍了大模型监督微调（SFT）的基本概念、数学原理和实现技术，重点阐述了Agentic SFT如何赋能智能体，提升模型在特定任务中的精度、成本与推理效率。文章还探讨了SFT数据的获取方式、参数高效微调方法，以及Agentic SFT的发展前景和挑战，为读者提供了大模型后训练的完整入门指南。
2026-01-06 16:19:46
639
原创 大模型入门指南：Transformer与LLM核心原理详解！
本文解析了Transformer架构及自注意力机制，阐述大型语言模型的核心特点与突现能力，为小白和程序员提供从基础到进阶的完整学习路线，包括系统设计、提示词工程等六大阶段。文章强调AI大模型技术在就业市场的巨大潜力，提供系统学习资料包，帮助学习者掌握核心技术，实现职业跃迁。
2026-01-06 16:16:56
869
原创 手把手教你使用ollama、DeepSeek和CherryStudio在本地部署大模型并搭建专属知识库！
本文详细介绍了如何使用ollama、DeepSeek和CherryStudio在本地部署大模型并搭建知识库的完整流程。这套方案无需付费，适合配置不高的电脑（如仅有集成显卡），能够实现个性化使用AI大模型，确保本地资料安全保密。作者分享了从安装平台、下载模型到搭建知识库的具体步骤和注意事项，还提供了AI大模型学习资源。
2026-01-06 16:15:50
652
原创 【2026程序员转型】大厂高薪岗位内部清单曝光，AI人才缺口巨大，你的机会来了！
2026年的技术职场，正在经历一场静默但深刻的结构性重塑。传统开发岗位的竞争愈发内卷，而一批与AI、大模型深度绑定的岗位，其需求量和薪资水平正呈井喷之势。
2026-01-05 17:57:19
1306
原创 AI时代传统产品经理生存法则：大模型技术进步带来的挑战与转型建议！
AI时代产品经理面临"存在危机"，大模型快速迭代使传统产品价值受到挑战。产品经理需重新定位，从关注功能设计转向把握AI边界与垂直场景需求，将行业Know-how融入产品设计。AI产品经理需同时理解人性和技术边界，关注商业化落地。产品经理角色不会消亡，但需更新技能条，适应从技术驱动向产品驱动转型的AI生态。被淘汰的是旧时代的产品经理，谁能先适应变化，谁就能抓住新时代的机遇。
2026-01-05 17:55:19
917
原创 从零掌握Agent与Workflow技术落地：四种模式实战指南与最佳实践！
文章系统分析了四种Agent技术路线（Workflow、Agent、Agentic Workflow、Multi-Agent）的落地实践，提出从自主性和协作性两个维度进行技术选型。强调Agentic Workflow是当前企业场景的务实选择，在可控性和灵活性间取得平衡。同时探讨了强化学习趋势（RLVR与多回合RL）对工程实践的影响，并指出结构化输出、可观测性和权限安全是工程落地的核心实践。
2026-01-05 17:53:33
761
原创 智能体框架全解析：从AutoGen到LangGraph的选型与实战指南！
本文深入剖析了四种主流智能体框架AutoGen、AgentScope、CAMEL和LangGraph的设计理念与实战应用。从对话驱动协作到工程化多智能体平台，从角色扮演自主协作到图结构工作流，文章揭示了"涌现式协作"与"显式控制"的设计权衡，强调了工程化在智能体系统中的重要性。通过对比分析各框架的优势与局限性，为开发者提供了针对性的技术选型建议，助力构建可靠、可扩展的智能体应用。
2026-01-05 17:52:29
687
原创 一张图搞懂AI Agent工作原理：从Prompt到Action，智能体如何思考与行动的深度解析！
本文通过一张图详细解析了AI Agent的五层架构工作原理：Prompt提示词、LLM大模型、Memory知识库、Planning任务规划和Action行动执行。这五大模块形成闭环机制，使Agent具备自主性、适应性和学习性。文章强调真正的AI Agent不是简单的模型+工具调用，而是系统工程，需要设计清晰的任务边界、构建可靠的工具生态、定义合理的交互流程，并确保系统的鲁棒性与安全性。
2026-01-05 17:51:17
959
原创 AI时代产品经理的转型危机：63%企业已采用AI产品，传统产品经理如何逆袭求生？
传统产品经理，正在成为下个被淘汰的“传统岗位”。过去画原型、写 PRD、跟进度的“传统技能包”，在AI时代正迅速贬值。63% 的企业转型做 AI 产品！当下的问题不再是“要不要学 AI ”，而是“如何构建 AI 产品”。前段时间还跟字节、腾讯的资深 AI 产品经理沟通，他们反馈：在大量招人，只要有 AI 相关的项目经验，基本都能拿到面试机会，而且领导很舍得给钱，涨薪 40-60% 很正常！
2026-01-04 16:36:23
1340
1
原创 AI时代程序员的深度思考力修炼：避免人类思维退化，构建AI时代的核心竞争力与护城河！
在AI时代，人类面临思考能力退化风险，深度思考能力成为核心竞争力。真正的深度思考应具备穿透力、连接力和抽象力，从"是什么"到"为什么"，从"单一"到"系统"，从"经验"到"本质"。程序员需建立信息壁垒，坚持手写逻辑框架，培养发呆思考习惯，避免沦为信息搬运工。未来世界将分为指挥AI的人和被AI取代的人，深度思考力是区分两者的关键。
2026-01-04 16:35:01
880
原创 2026年智能体工程（Agent_Engineering）—大模型应用从开发到生产的关键实践！
智能体工程是将非确定性大语言模型优化为可靠生产级应用的迭代过程，包含构建、测试、部署、观察、优化的循环。它融合产品思维、工程技术与数据科学三大技能。与传统软件不同，智能体行为高度不确定，每个输入都是边缘案例。成功团队将生产环境作为主要学习载体，通过快速迭代提高系统可靠性，是发挥大语言模型潜力的必由之路。
2026-01-04 16:32:18
735
原创 大模型本地部署避坑指南：深入解析常见问题与解决方案，轻松实现高效部署！
文章指出大模型部署看似简单（下载工具、执行命令），实则运维复杂，存在多重难点：选择适配推理引擎困难；模型与引擎需架构转换；参数兼容性问题；需处理上下文长度限制和并发限制。建议添加中间层封装模型接口，而非直接暴露，以确保稳定运行。
2026-01-04 16:30:28
909
原创 Agent开发核心链路深度解析：全面掌握，引领技术潮流！
文章探讨了大模型智能体从聊天工具向业务执行层的演变，强调决定智能体上限的是结构设计而非模型大小。系统介绍了基础工作流模式、高级推理与自治模式、工具与知识模式及安全运维模式，指出未来智能体竞争将回归工程与架构能力，强调将不确定性控制在合理边界内。智能体不是模型问题，而是系统工程，应从"能聊"向"能跑、能控、能规模化"发展。
2026-01-04 16:21:05
644
原创 AI大模型应用架构全图解：20张图深入解析！
本文通过20张图全面展示AI大模型应用架构设计全貌，涵盖技术体系全景、企业级开发知识、智能体架构、RAG架构、代码解释器系统、上下文工程及LLM OS等多种架构设计，为小白到程序员提供从基础到高级的系统化知识框架，助力快速掌握大模型应用架构设计核心要点。
2026-01-03 08:30:00
860
原创 Anthropic MCP协议企业级应用新范式：云原生API网关与Nacos注册配置中心助力AI应用开发！
MCP是Anthropic开发的开源协议，为LLM提供连接外部数据源和工具的标准化方式。文章介绍通过云原生API网关和Nacos注册配置中心解决MCP在企业级应用中的挑战，构建AI应用开发新范式。新架构定义了网关三种角色，利用Nacos实现MCP Server统一管理，实现现存业务零改造转换，推动AI应用高效开发与部署。
2026-01-03 08:00:00
785
原创 AI智能体背后的ReAct架构：让大模型像人类一样思考！
ReAct（推理和行动）是AI智能体的核心架构设计模式，通过思考→行动→观察的循环工作，让AI智能体逐步解决问题而非直接生成答案。这种架构通过链式推理和工具使用，使AI能够核实事实、减少幻觉、提高决策透明度，并将被动的大模型转变为主动的问题解决者。ReAct几乎被所有AI智能体框架采用，是理解和构建可靠AI智能体的关键技术。
2026-01-02 09:30:00
835
原创 RAG-MCP：让大模型高效调用外部工具的创新解决方案！
RAG-MCP框架通过检索增强生成(RAG)方法解决大语言模型使用外部工具时的提示词膨胀问题。它先从外部语义索引中检索与查询最相关的MCP工具，仅将选中的工具描述传递给LLM，大幅减少提示词长度并简化决策。实验证明，RAG-MCP在准确率(43.13%)和提示词效率方面显著优于传统方法，是可扩展外部工具集成的理想方案。
2026-01-02 08:00:00
715
原创 OpenAI创新Agentic RAG架构深度剖析：四大核心环节实现高效知识问答！
文章深入剖析了OpenAI创新的无需向量化的Agentic RAG架构，通过四大核心环节实现高效知识问答，解决了传统RAG的复杂向量化问题。同时分享了通用大模型选择策略和从原型到生产的考量方法，为构建更高效、智能的AI智能体系统提供了实践指南，特别适用于法律、医疗等对准确性和可追溯性要求高的场景。
2026-01-01 08:15:00
1473
原创 Mem0长期记忆系统详解：解决大模型“健忘“问题，提升AI交互体验！
文章介绍了Mem0长期记忆系统，解决了大语言模型的"记忆缺陷"。通过动态提取、整合和检索对话关键信息，赋予AI可靠长期记忆能力。详细介绍了Mem0(向量数据库)和Mem0-g(知识图谱)的架构设计与性能表现，测试显示其在保持高质量的同时显著降低延迟和成本，为构建更可靠、高效的AI智能体提供了实用解决方案。
2026-01-01 08:00:00
479
原创 别在散装题海里挣扎了！（2025总结版）大模型算法面试「一站式题库」200道精解，省下80%准备时间！
2025年大模型算法实习面试问题主要涵盖基础理论、模型结构、训练策略、应用框架和分布式训练等方面。重点考察对Transformer体系、BERT/GPT等主流模型的理解，prefix LM与causal LM的区别，涌现能力概念，以及PyTorch等框架的应用经验。面试可能涉及算法题，但更注重大模型相关理论知识和实践能力。文章还详细解析了Python基础类型、垃圾回收机制、深/浅拷贝等技术问题，并介绍了MM-DiT与DiT在多模态处理上的差异。
2025-12-31 17:08:32
779
原创 既然马斯克说AI将取代所有岗位，那我们程序员的“反取代”计划，就从掌握大模型开始！
马斯克预言2030年AI智商将超越人类，导致大规模失业，但认为这是好事。AI已深入教育、医疗等领域，虽需人类主导，但可能取代部分行业。尽管马斯克预测AI将提高人类收入并提供基础收入，但如何解决AI替代人类工作仍是挑战。目前AI仍在发展阶段，未来充满变数，学习大模型技术成为应对AI时代的关键。
2025-12-31 17:05:56
896
原创 多模态大模型（MLLM）的未来：揭秘模块化与原生多模态架构的工作原理！
多模态大模型（MLLM）已成为AI发展的必然趋势，其核心在于理解文字、图像、声音等多模态信息。目前主要有两种架构：模块化架构（如LLaVA、BLIP-2）通过“翻译器”将视觉信号转换为文本Token供语言模型处理；原生架构（如GPT-4o、Emu3）则直接在统一神经网络中端到端处理多模态数据。两种架构均依赖图像Token化技术（如ViT、VQ-VAE）将连续像素转换为离散序列。模块化架构分阶段训练，先对齐视觉与文本特征，再微调复杂推理能力；原生架构通过统一预训练实现跨模态直觉理解。典型应用场景显示，模型通过
2025-12-31 10:30:00
748
原创 大模型智能体开发完整指南：从零基础到实战，四步搞定AI智能体开发！
文章详解智能体开发四步流程：初始化工具、配置大模型、创建智能体和调用执行，介绍三种Agent类型及其适用场景，并通过代码示例展示如何构建具有"思考-行动-反馈"循环能力的智能体。还涵盖Output Parsers使用、结构化返回设置及实用开发建议，帮助读者从概念到实践全面掌握大模型智能体开发技术。
2025-12-31 10:15:00
820
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人