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原创 AI 正在颠覆编程，程序员的出路在哪里？
AI 的飞速发展，让程序员群体感受到了前所未有的压力。我们的工作，真的会被 AI 取代吗？未来的职业发展方向究竟在哪？今天，我们就来聊聊 AI 时代下，程序员的出路到底在哪里。AI 在编程领域的应用正在飞速普及。从 GitHub Copilot 可以自动生成代码，到 ChatGPT 几秒内解答编程问题，这些工具正在迅速改变开发者的工作方式。想象一下，过去需要花几个小时、几天写出来的代码，现在 AI 可以在几分钟内帮你搞定。是的，这个场景听起来像科幻小说，但它正在成为现实。答案是：不会。至少不会完全被取代。
2024-10-09 10:20:29
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原创 终于有人把多模态大模型讲这么详细了
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。这里给大家总结了多模态大模型的结构，训练，评估方法以及幻觉问题的解决办法，通俗易懂！！
2024-10-06 11:03:36
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原创 最详细的AI产品经理学习路径|精确到天
⏩这里，我整理了一份详细的AI产品经理学习路径，大家只要按照思维导图，进行学习就可以了💎整个学习框架和体系是精心打磨的，无脑跟着学，转行AI产品经理就很简单了✊系统框架👇：1️⃣AI产品全局了解2️⃣Python编程3️⃣机器学习4️⃣深度学习5️⃣AI产品设计6️⃣AI产品项目管理7️⃣简历准备与面试。
2024-09-25 10:24:32
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原创 面试面经｜大模型算法岗常见面试题100道
大模型LLM(Large Language Models) 通常采用基于Transformer的架构。Transformer模型由多个编码器或解码器层组成，每个层包含多头自注意力机制和前馈神经网络。这些层可以并行处理输入序列中的所有位置，捕获长距离依赖关系。大模型通常具有数十亿甚至数千亿个参数，可以处理大量的文本数据，并在各种NLP任务中表现出色。
2024-09-21 10:27:39
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原创 初学者如何快速入门大语言模型（LLM）？
在大模型时代，我们如何有效的去学习大模型？现如今大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。掌握大模型技术你还能拥有更多可能性• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；
2024-09-18 14:32:20
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原创 救命！真的不要盲目去自学AI大模型！！！
不要盲目去自学AI大模型！！！不要盲目去自学AI大模型！！！不要盲目去自学AI大模型！！！重要的事情说三遍，大模型内容特别多！东学一个西学一个，真的费时又费力！这里给大家分享大模型学习路线 ，让你不在盲目自学大模型适合零基础想系统学习大模型的你
2024-09-11 11:18:49
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原创 2026年测试开发工程师转行AI大模型全攻略：3个月学习顺序、路径与资源！
深夜，你刚从一个复杂的分布式系统中捕获了一个只有百万分之一概率出现的并发缺陷，这个发现避免了第二天早上千万级别的线上损失。同一时刻，全球各大科技公司的AI产品团队正因为大模型的“幻觉”问题连夜开会。这两个场景在2026年形成了前所未有的交汇——测试工程师的系统性思维和缺陷预测能力，正在成为AI大模型产品质量的最后防线。
2026-01-07 15:02:01
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原创 2026年AI工程师职业发展指南：从软件工程师到AI工程师的转型路线图与必备技能！
文章介绍了AI工程师的成长路线图，分为初级（1个月）、中级（2个月）和高级（3个月）三个阶段。初级需掌握LLM基础、提示工程和基本应用开发；中级重点学习RAG、向量数据库和代理开发；高级涉及LLMOps、模型微调和多模态应用。文章强调通过实际项目提升技能，提供了丰富的学习资源，并建议具备Python编程基础和项目经验的程序员转型AI工程师。
2026-01-07 14:58:18
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原创 LangGraph 三要素深度解析：大模型工作流构建指南，AI架构设计实例解析！
本文介绍了如何利用LangGraph构建AI工作流，通过状态机、节点和边三个核心要素实现复杂流程的抽象化。文章以交友流程为例，展示了如何用LangGraph将LLM和工具整合到每个步骤中，使工作流清晰可维护。通过代码示例详细讲解了State（共享数据结构）、Node（执行函数）和Edge（流程控制）的用法，并强调LangGraph本质上是一个图处理引擎。最后指出AI人才需求激增，并提供了大模型学习资料包获取方式，包括视频教程、路线图、电子书等资源。
2026-01-07 14:48:28
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原创 AI元素周期表：大模型技术体系的终极指南，小白也能看懂！
《AI元素周期表》提出结构化理解AI技术的框架，将技术按成熟度（4行：基础、组合、部署、新兴）和功能特性（5族：反应、检索、编排、验证、模型）分类。文章详细介绍了从提示、嵌入、大语言模型等基础元素到RAG、智能体等组合技术的层次结构，通过实际案例展示技术协同工作方式，帮助读者系统理解AI技术本质和关联，建立结构化思维。
2026-01-07 14:10:44
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原创 2025-2026年AI学习全攻略：从DeepSeek到AI Agent！
2025年是AI转折之年，DeepSeek打破算力壁垒，AI Agent实现从"问答"到"执行"的质变。2026年普通人应将AI融入日常习惯，使用AI Agent作为数字员工，学习AI使用技巧并建立个人工具库。AI不会淘汰人，但"会用AI的人"将淘汰"不会用AI的人"，从简单提示词开始，把AI变成提升个人能力的杠杆。
2026-01-07 08:30:00
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原创 别再到处扒零散教程了！2026年学大模型，看这一条体系化路线就够了！
我复盘了自己在实习中LLM的微调经验、AI-Agent开发经验、高stars开源项目经验，结合理论的全过程，把碎片化的知识串成了一条线，希望能帮想转行的你，搭建一个坚实的知识框架！
2026-01-06 14:45:47
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原创 还有Java人在死磕Spring？2026年转型AI的窗口期只剩最后几个月了！
本文分析了Java开发者转型人工智能的可行性、优势、薪资对比和发展前景。Java开发者具备编程基础和逻辑思维优势，AI领域薪资更高、前景更广阔。转型需补充数学基础、Python技能和实践经验，文章提供了从基础理论到深度课程再到进阶实战的完整学习路线，并推荐了虚拟仿真平台作为学习工具，帮助Java开发者成功转型AI领域。
2026-01-06 14:02:56
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原创 【大模型部署】Ollama本地部署大模型全攻略：从入门到应用实践，轻松掌握LLM部署技巧！
Ollama 是一个开源框架，致力于让用户能够轻松在本地计算机上部署和运行大型语言模型（LLM）。其名称 “Ollama” 源自 Omni-Layer Learning Language Acquisition Model（全层次学习语言获取模型），代表一种创新的机器学习方法，有望重新定义我们对语言学习与自然语言处理的理解。
2026-01-06 09:15:22
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原创 从零开始构建RAG系统：大模型落地的关键技术解析！
文章详细介绍了RAG（检索增强生成）技术，这是解决大模型三大痛点（幻觉、知识更新滞后、缺乏可追溯性）的关键技术。文章从RAG的基本概念、发展历程讲起，重点讲解了从零搭建RAG系统的七个关键步骤：文件上传、内容提取、文本拆分、向量化、向量存储、检索和生成。每个步骤都配有详细的技术说明和实操代码，为读者提供了清晰的学习框架和实践指南。
2026-01-06 09:14:05
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原创 AI Agent开发全面指南：从理论到实战，一步步教你构建专属AI智能体！
文章介绍AI Agent(智能体=大模型+记忆+工具)的重要性及主流平台(扣子空间、360纳米AI、阿里云百炼)，以Coze平台为例详细讲解"星座运势助手"的搭建过程，包括节点配置、提示词编写等步骤。强调AI Agent正从"加分项"变"必需品"，提供大模型学习路径和资料，帮助小白和程序员快速掌握这项未来必备技能。
2026-01-06 09:12:17
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原创 2025年职业转型趋势：Java程序员转行AI应用工程师，薪资涨幅高达30%！
提到AI应用工程师，很多人会误以为是“专搞模型训练的算法专家”，其实不然。简单来说，他们是将AI技术从“实验室”推向“实际场景”的核心角色，像一座桥梁，连接起前沿的AI模型与企业的真实需求。
2026-01-05 14:30:30
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原创 2026年AI时代突破指南：揭秘超级个体的全球化机遇！
文章阐述了AI优先思维的重要性，指出在AI时代，应将"先问AI"作为处理任务的第一反应。作者分享了自己如何将AI融入写作、医疗咨询等日常场景，形成"聊天式成长"。普通人应同时成为AI的使用者和创造者，将不适打磨成稳定方案。在AI批量生产内容的时代，信息的"准"和"深"比"多"更重要。最后鼓励人们循序渐进地学习使用AI，不必急于成为冲浪高手，只要每天练习，就能找到属于自己的节奏和机会。
2026-01-05 14:28:39
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原创 AI产品经理必备技能：深入解析如何成功运行Agent实战工作流，提升AI产品管理效率！
Coze的Agent主要面向大部分用户，是通过RAG、工具调用、workflow调用来扩展大模型的能力边界，来实现agent的效果。
2026-01-05 14:26:39
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原创 深入理解vLLM框架KV cache管理：逻辑层、物理层与PagedAttention详解！
本文深入解析vLLM框架中KV cache的管理逻辑，特别是V1版本后的架构调整。以PagedAttention为基础，详细介绍了逻辑层与物理层的设计原理，包括blocks管理、KV cache Manager的运行逻辑以及cache重复利用机制。通过代码示例和流程图，展示了vLLM如何通过block table和slot_mapping实现高效显存管理，并讨论了前缀缓存功能对计算效率的影响，为开发者优化大模型推理性能提供了实用指导。
2026-01-05 14:12:40
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原创 大模型不懂你的行话？30分钟零代码微调教程！
本文介绍了如何使用LLaMA Factory工具对大模型进行微调(Fine-tuning)，使其能够理解特定行业的"行话"或特定风格。文章详细说明了微调的优势（资源高效、部署快速、性能精准），并提供了完整的实操指南，包括环境搭建、数据准备、参数调整和模型测试。整个过程不需要编写代码，即使是小白也能在30分钟内完成，将通用大模型转变为专属AI助手。
2026-01-05 14:07:50
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原创 AI Agent：程序员和普通人，在AI落地迷茫中的最佳选择！
2025年，AI智能体（Agent）已成为企业智能化转型的核心引擎，人才缺口高达百万级。从WAIC 2025世界人工智能大会到各大厂重磅产品，AI Agent正从“被动应答”走向“主动执行”，开启“我说AI做”的新时代。
2026-01-04 14:10:52
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原创 当AI大模型岗开出200万年薪，传统IT人该如何应对？这份转型路线图，可能是你最后的“船票”！
2025年，IT职场正经历前所未有的冰火两重天。脉脉高聘最新报告显示，大模型算法工程师平均月薪已达68051元，年薪轻松超80万，顶尖人才甚至可达50万至200万。与此同时，传统开发岗位薪资涨幅缓慢，许多IT人陷入“薪资倒挂”的困境——新入职的AI工程师工资远高于同公司打拼多年的技术骨干。
2026-01-04 14:05:20
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原创 AI大模型学习指南：算法已成标配，如何通过场景深耕与生态壁垒构建护城河？
文章通过奶茶市场竞争类比AI工具市场，指出算法只是基本要求，非核心竞争力。真正的决胜点在于场景深耕与生态壁垒构建。AI应用应专注垂直领域，建立差异化优势，通过数据闭环和效率优化形成不可复制的护城河。只有占领用户心智，构建生态壁垒，才能在竞争中脱颖而出，实现持续盈利。
2026-01-04 14:01:26
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原创 大模型技术革命：从Chatbot到Agent的范式转移与实战指南！
文章探讨了大模型从Chatbot到Agent的范式转移，强调Agent通过工具调用和多轮自主循环将彻底改变人机交互。2026年预训练进入"存量精耕"阶段，后训练全面转向强化学习(RL)。成功构建Agent需要顶级算法设计、强悍基础设施、云服务工程能力和开源协作。未来Agent将实现并行化思考和工作流组织，带来极致体验。AI时代需长期投入，构建"探索-验证-再探索"的良性循环，才能在技术变革中取得突破。
2026-01-04 14:00:10
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原创 Claude Code创始人13个实战技巧，收藏这篇就够了！
Claude Code创始人Boris Cherny分享13个高效使用技巧，包括并行运行多个Claude实例、使用Opus 4.5模型、团队共用CLAUDE.md记录解决方案、从"计划模式"开始工作流、使用斜杠命令和子智能体自动化任务、通过PostToolUse钩子格式化代码、建立反馈闭环验证成果等。这些技巧能显著提升AI辅助编程效率，适合程序员日常开发工作。
2026-01-04 13:59:04
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原创 【深入浅出】大模型学习关键：深入解析注意力机制原理与实现方法！
本文详细解析了大语言模型核心组件——注意力机制的工作原理与实现方法。文章从简化版自注意力机制入手，逐步讲解注意力得分计算、softmax归一化和上下文向量生成过程，并通过代码示例展示了完整的实现流程。注意力机制解决了长序列建模中信息丢失的问题，使模型能够关注输入序列中不同位置的重要性差异，是理解LLM的关键所在。
2026-01-03 08:30:00
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原创 企业AI高效实施指南：实战经验与深度思考，助力数字化转型成功！
当前，AI技术的魅力让众多企业老板趋之若鹜。无论是各类论坛大会，还是自媒体平台，都近乎将AI神化，渲染其无所不能，甚至到了魔幻又玄幻的程度。这使得不少老板产生一种错觉：不涉足AI就会被市场淘汰，而投入AI就能“逆天改命”。这种氛围引发了老板们的集体焦虑与冲动。然而，大半年过去，AI在传统企业中的成功落地场景却寥寥无几，更多的只是PPT里的“最佳 案例”。那么，AI在企业中落地的难点究竟在哪里？
2026-01-03 08:15:00
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原创 【AI金融】银行AI智能体浪潮：12家银行布局现状与员工应对策略！
银行智能体开始爆发！12家银行智能体来袭，作为银行员工你选择坐以待毙被AI取代，还是让AI成为自己的得力助手？在金融科技的浪潮中，银行智能化转型正以前所未有的速度推进，智能体成为破局关键。从国有大行到股份制银行，从城商行到民营银行，纷纷布局智能体，构建起各具特色的AI 生态，重塑金融服务模式，一场激烈的“AI 军备竞赛”已然拉开帷幕。
2026-01-02 08:15:00
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原创 AI知识库选择指南：8款热门产品对比，找到最适合你的那一款！
文章全面介绍了AI知识库的优势、使用场景及国内主流工具，包括ima、Get笔记、飞书知识库等，并提供了本地化部署方案。同时详细阐述了学习大模型AI的四阶段路径：从初阶应用到商业闭环，帮助读者掌握提示词工程、RAG系统、智能体开发等核心技能，成为AI时代的竞争优势者。
2026-01-02 08:00:00
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原创 大模型落地必读：LangChain与LangGraph如何选择？
LangChain与LangGraph作为大模型开发框架各有侧重：LangChain提供丰富组件库和LCEL编排能力，适合简单一次性任务；LangGraph采用图结构架构，支持复杂状态管理和多智能体协作，适合构建Agent系统。选择应基于项目需求：简单任务选LangChain，复杂Agent系统选LangGraph，两者可组合使用。文章从技术架构、应用场景等维度深入分析，为开发者提供框架选型决策参考。
2026-01-01 08:15:00
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原创 RAG系统三大模型解析：为什么Embedding和Rerank不是“大模型“？
文章详细解析了RAG系统中的三类模型：Embedding模型负责文本向量化进行语义检索，Rerank模型对初步结果精细排序，生成式大模型整合信息生成回答。前两者通常是针对特定任务优化的"小模型"，而非通用"大模型"，因为它们任务相对简单、效率要求高且经过专门优化。理解这三类模型的区别与选择对构建高效的RAG系统至关重要。
2026-01-01 08:00:00
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原创 2025年AI人才市场深度解析：大模型算法岗位薪资飙升至13万以上，中小企业崭露头角，就业新趋势不容错过！
《2025年AI人才流动报告》显示AI领域"供需两旺"，岗位量暴涨10倍。大模型算法岗需求最旺，AI科学家月薪超13万。中小企业AI岗位增长13倍，非技术岗需求增7.7倍，表明AI从技术走向业务落地。人才流动频繁，平均司龄仅2.02年。求职者应关注算法核心岗和"AI+垂直行业"复合能力。
2025-12-31 13:33:53
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原创 2025年度硬核汇总：380+页资料，深入解析RAG、Agent和MCP等9大核心！
2025年AI工程重磅资料《The AI Engineering Guidebook》免费发布！这份384页硬核指南直击AI工程核心痛点，涵盖LLM构建、Prompt工程、微调优化、RAG系统等9大前沿主题，从底层原理到生产落地全链路打通。特别提供大模型学习路线图，包含7个阶段系统课程及实战案例，助你快速掌握AI开发全栈技能。资料包含视频教程、PDF文档及行业应用方案，适合零基础到进阶开发者。
2025-12-31 11:04:27
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原创 为什么我们需要 Agent？构建智能助手的全面指南，从入门到精通！
AI Agent是让AI拥有"手脚"和"感官"的系统，由LLM大脑、规划能力、记忆系统和工具组成，通过思考-行动-观察的ReAct流程执行任务。初学者可从提示词工程入手，尝试Coze等轻量级框架，再学习Python和LangChain等进阶技术，逐步构建能思考、记忆、执行任务的智能助手。
2025-12-31 09:15:00
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原创 AI智能体实战指南：解决智能体落地的11大关键问题！
文章全面介绍AI智能体落地的全流程，包括业务应用场景、能力边界界定、场景匹配方法、关键技术点（系统集成、数据安全、能力边界）、成本收益评估、实施交付流程、人员组织优化、风险应对策略、商务合作要点及长期可持续发展方案。强调智能体落地是系统工程，需兼顾技术、业务与人员因素，并提供从入门到进阶的大模型学习资源，帮助企业实现AI智能体的有效落地。
2025-12-31 09:00:00
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原创 深度长文：3万字彻底解析大语言模型LLM的奥秘！
截止到2025年“大模型”一般泛指“超大参数模型”，参数是指深度神经网络里面“神经元数量、层数、神经元权重、神经元偏移量、超参数”等数据的集合，截止到本年度全球应用最广泛的是以OpenAI的ChatGPT为代表的“语言类模型”。在Transformer架构之前，一般使用“循环神经网络RNN”及其衍生“长短记忆循环神经网络LSTM”来进行语言类模型的推理，而transformer架构的精髓在于通过针对文本的编码器（encoder）和解码器（decoder）的堆叠设计，通过多头注意力机制（MHA）来计算文本序列
2025-12-31 08:45:00
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原创 30+该如何转型大模型?AI大模型学习路线路径，巨详细！
“35岁程序员”这个词组，在中国互联网上几乎成了某种禁忌。但当38岁的王强收到第三份大模型算法工程师的录用通知时，他意识到年龄不是障碍，技能才是。2025年，大模型技术正重塑程序员职业版图。猎聘大数据显示，AI技术整体人才紧缺指数（TSI）达到了3.24，明确显示出人才市场处于高度供不应求的态势。而脉脉高聘报告指出，2025年1月至2月，大模型算法工程师平均月薪高达68，051元。
2025-12-30 14:00:17
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原创 2025年IT界巨星职位：AI大模型全栈工程师，月薪15k只是起点，技术革命的新浪潮！
在 ChatGPT 用户突破 1 亿仅用 72 小时的 2025 年，全球人工智能市场规模突破 4000 亿美元，中国 AI 核心产业规模超 8000 亿元。这场技术革命催生了一个前所未有的黄金职业 ——AI 大模型全栈工程师。在北京、上海等一线城市，该岗位应届生起薪已达 15k，资深工程师年薪普遍在百万以上，甚至出现了日薪千元的实习岗位。这一职业正以 “技术 + 工程” 的复合能力重塑 IT 行业人才标准，成为全球科技巨头争夺的焦点。
2025-12-30 13:56:28
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