大模型入门教程-优快云博客

原创揭秘大模型概念与应用：探讨其在不同场景下的落地实践

大模型是什么？大模型是指模型具有庞大的参数规模和复杂程度的机器学习模型。在深度学习领域，大模型通常是指具有数百万到数十亿参数的神经网络模型。大模型是指模型具有庞大的参数规模和复杂程度的机器学习模型。在深度学习领域，大模型通常是指具有数百万到数十亿参数的神经网络模型。这些模型需要大量的计算资源和存储空间来训练和存储，并且往往需要进行分布式计算和特殊的硬件加速技术。大模型的设计和训练旨在提供更强大、更准确的模型性能，以应对更复杂、更庞大的数据集或任务。

2024-08-28 11:26:39 1498 1

原创医疗与大模型：重塑未来医疗生态的营销之道

医疗与大模型的结合正成为行业发展的重要趋势。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。通过精准定位、打造案例、拓展合作和创新模式等多种手段相结合的方式，共同推动医疗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。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

2024-06-13 13:38:20 2822 1

原创大模型算法岗年薪百万！2025互联网大厂校招薪酬全解析，程序员速收藏

2025年互联网大厂校招技术岗薪资普涨，核心岗位年薪普遍35万元起，优秀者可达50万+。AI算法、大模型等热门方向溢价显著，部分高端岗位突破百万年薪。字节跳动、腾讯、阿里巴巴等企业薪酬结构显示：后端开发岗年包36-52万，算法岗40-70万，前端岗34-50万。拼多多、华为芯片等岗位薪资居前，最高可达80万。985/211硕士学历是基本门槛，顶尖高校、竞赛获奖者更易获高薪offer。一线城市薪资最高，二三线城市低5-8%。

2026-01-08 22:24:00 595

原创从零到AIGC产品经理，2个月上岸全攻略，小白也能学会

本文分享了一套2个月成功转行AIGC产品经理的实用指南，涵盖八个关键步骤：获取行业资讯与研报、选择细分领域并搭建知识库、系统掌握AIGC基础知识、完成实战项目、撰写融合项目经验的简历、准备面试高频问题。通过文本生成和图片生成两类实战项目，结合面试技巧，帮助求职者成功入职AIGC产品经理岗位，实现薪资大幅提升。

2026-01-08 22:22:47 553

原创 Claude Code完美平替OpenCode：小白也能轻松上手的AI编程神器

OpenCode：AI编程的图形化开源神器 OpenCode作为Claude Code的开源替代品，提供图形化界面和多种AI模型支持，包括免费GLM-4.7和MiniMax M2.1。其核心创新在于支持多Session并行运行多个Agent，实现协作编程，比命令行工具更易用。内置Zen模型集整合全球优质AI模型，并支持CLI和桌面版两种使用方式。配合oh-my-opencode插件可扩展更多功能，将AI编程从工具使用升级为Agent调度管理。安装简单，适合各层次开发者体验新一代AI编程模式。

2026-01-08 22:21:42 605

原创大模型+知识图谱构建制药业“第二大脑“：从零开始实现企业级知识管理

本文探讨利用大语言模型和知识图谱技术构建制药企业级"第二大脑"，解决知识爆炸带来的管理难题。通过整合分散的科研数据与文献为可搜索知识库，采用RAG和Graph-RAG技术可实现60%文档审查效率提升，为制药行业创造600-1100亿美元年度价值。系统架构包括索引语料库、元数据、检索引擎等核心组件，具有知识整合、加速洞察、可追溯性等优势，有效解决知识孤岛、重复工作和信息搜寻浪费等问题。该方案为知识密集型企业提供了AI驱动的创新知识管理路径。

2026-01-08 22:20:27 524

原创解耦梯度学习解决多模态模型欠优化问题，性能提升超3%

本文揭示了多模态学习中欠优化问题的根本原因在于模态编码器与融合模块间的优化冲突，导致主导模态性能下降。为解决此问题，作者提出解耦梯度学习(DGL)框架，通过截断多模态损失反向传播到编码器的梯度，并引入单模态损失独立优化编码器，同时避免梯度干扰。实验证明，DGL在多种模态、任务和融合框架上均能有效提升性能，解决多模态模型不如单模态模型的问题。

2026-01-08 22:19:11 351

原创程序员必学！RAG技术演进详解：解决大模型知识局限性的核心方案（建议收藏）

RAG技术演进与企业选型指南摘要：本文系统梳理了RAG技术的三个阶段演进历程：基础RAG（2020-2022）实现原理验证但存在语义失配问题；增强RAG（2023-2024）通过动态决策提升检索准确率至85%；前沿RAG（2024-2025）向模块化、智能体化和多模态方向发展。重点分析了GraphRAG和Agentic RAG等创新架构的特点与应用场景，对比了主流开源框架（Dify、MaxKB、LangChain等）的适用性，为企业技术选型提供指导。RAG技术正从单纯检索向智能决策系统演进，成为企业AI落

2026-01-07 22:37:40 766

原创值得收藏！Tool-to-Agent检索技术：解决大模型多智能体系统工具检索痛点

本文提出Tool-to-Agent Retrieval (T2A)方法，通过构建工具和智能体的统一向量空间解决多智能体系统中的检索难题。该方法采用二分图结构将工具和所属智能体关联，使用统一编码器进行向量化表示，实现单步检索决策。在LiveMCPBench数据集（527工具/95任务）上的实验表明，T2A最高提升28%召回率，轻量模型也有13%提升。关键发现包括：工具细节补充了智能体语义缺失（34%召回通过工具映射实现），分步检索对复杂任务更有效。该方法为大模型多智能体系统的扩展提供了新思路，有效解决了传统方

2026-01-07 22:36:25 348

原创从入门到精通：程序员必学的9种RAG架构实战指南，解决大模型幻觉问题

本文解析了9种RAG架构及其应用场景，包括标准RAG、对话式RAG、纠正性RAG等，强调应根据需求而非复杂度选择合适架构。RAG通过让语言模型参考外部知识库，将"自信的谎言"转变为可靠信息系统，是企业安全采用生成式AI的关键技术。文章提供了从简单开始的决策框架，并指出过度设计、忽略检索质量等常见陷阱。不同架构各有优劣：标准RAG简单快速但易受干扰，对话式RAG支持自然交互但成本较高，纠正性RAG可自检文档质量但延迟增加。正确选择RAG架构可显著提升生产环境中的AI可靠性。

2026-01-07 22:35:21 531

原创 AI大模型时代职业发展完全指南：4大类30个高薪岗位详解，助你在AI浪潮中乘风破浪

AI大模型技术正在重塑就业市场，创造大量新兴职业机会。文章系统梳理了AI时代的4大类30个岗位，包括算法研发类、技术应用类、个人创业类及现有岗位AI增强型路径。这些方向覆盖从核心技术开发到行业应用、个人创业等多元领域，为不同背景的从业者提供发展机会。早期掌握AI技能的从业者将获得显著优势。文章旨在帮助读者减少AI焦虑，把握未来机遇，在AI浪潮中找到适合自己的发展路径。

2026-01-07 22:34:27 378

原创 2026最新12 种 RAG（检索增强生成）的新型高级架构与方法

近期RAG（检索增强生成）领域涌现出12种创新架构与方法，显著提升了模型性能和应用广度。主要包括：1）MiA-RAG通过全局摘要提升长文档理解；2）HGMem利用超图结构优化多步推理；3）QuCo-RAG基于预训练统计动态触发检索；4）HiFi-RAG分层过滤文档；5）双向RAG实现知识库安全扩展；6）TV-RAG增强视频时序理解；7）MegaRAG构建多模态知识图谱；8）AffordanceRAG赋能机器人环境交互；9）Graph-O1实现高效图推理；10）SignRAG零样本识别交通标志；11）混合RA

2026-01-07 22:33:17 739

原创 2026AI大模型的就业岗位及薪资（附学习指南）非常详细收藏我这一篇就够了

AI大模型技术快速发展，催生了大量新兴就业机会，涵盖研发、数据科学、算法、应用开发等多个领域。为帮助从业者把握机遇，本文梳理了AI大模型相关的7类核心岗位，并提供了系统化的学习路径：从模型设计、提示词工程到行业应用开发，覆盖全栈技术要点。同时分享了100套商业化方案、200本专业书籍及全套视频教程等资源，助力学习者掌握大模型开发、微调及部署能力，提升在数据处理、垂直领域训练等方面的实战技能。所有资料均可免费获取，为AI从业者提供一站式成长支持。

2026-01-06 22:05:50 1303

原创智能体架构圣经：谷歌《智能体设计模式》详解，程序员学习大模型必藏！

《智能体设计模式》摘要谷歌工程主管Antonio Gulli的新著《智能体设计模式》系统阐述了21种智能体开发方法论，被誉为AI时代的"设计模式"红皮书。全书将模式分为四大类：核心执行、环境交互、状态学习与协作沟通。通过组合这些模式可构建复杂系统，如AI研究助手案例展示了规划、工具使用、多智能体协作等模式的协同应用。未来智能体将向更高自主性发展，生态系统将标准化，同时面临安全性等关键挑战。本书为构建可靠、目标明确的智能系统提供了方法论基础，强调模式组合应用的艺术性，是AI开发者不可或缺

2026-01-06 22:04:41 857

原创 2025年大模型版本更新全景图：从入门到精通

2025年AI大模型发展迅猛，多模态与智能体成为核心趋势。OpenAI的GPT-5.2在专业任务中表现优异，错误率降低45%；Google的Gemini 3.0强化多模态与智能体功能；阿里Qwen3实现全模态突破，训练成本降低90%。生图/生视频模型质量显著提升，如Stable Diffusion 3.5优化显存占用，腾讯混元3D实现高精度3D场景生成。行业聚焦性能提升、成本优化与可靠性增强，推动AI深入各领域应用。

2026-01-06 22:03:44 565

原创 2025大模型全景报告：从RLVR推理模型到私有数据护城河，开发者必读指南

2025年AI领域迎来重大突破，DeepSeek R1模型通过强化学习实现类人推理能力，仅用29.4万美元就显著提升模型性能。RLVR与GRPO算法成为年度技术焦点，推动推理模型快速发展。文章还探讨了AI在编程写作中的应用、私有数据价值及开发者生存策略，并对2026年做出预测，包括扩散模型应用、智能体本地化等技术趋势。

2026-01-06 22:02:01 845

原创 AI产品经理全景图：从NLP/CV到金融医疗，9大岗位类型详解与跃迁路径

文章从技术方向、业务场景和业务阶段三个维度解析AI产品经理九大类型：技术深耕型(NLP/CV/推荐)、垂直领域型(行业解决方案/通用工具)和全生命周期型(0-1孵化/增长型/平台型)。无论哪种类型，AI产品经理都需具备技术理解、业务转化和跨团队协作三大核心能力，其细分边界虽随AI技术发展而清晰，但连接技术与价值的核心定位始终不变。

2026-01-06 21:58:41 568

原创 AI产品经理转型大模型全攻略：技能评估+学习路径+实战项目_2026转行秘籍：成为大模型产品经理的全面指南

AI产品经理转行大模型指南本文为AI产品经理提供转向大模型领域的系统指导，涵盖能力评估、学习路径和实践方法三方面：能力评估：分析转行所需的五项核心能力（技术理解、数据分析、用户洞察、产品设计、团队协作），提供自我评估框架和转行决策建议。学习路径：技术原理：推荐神经网络、Transformer架构等核心知识的学习资源应用实践：介绍OpenAI Playground等实操平台行业认知：解析大模型的优势局限及伦理问题实践方法：提供Google Colab等开发工具建议分阶段的学习目标管理方法指

2026-01-05 20:39:28 1323

原创用Dify打造私人AI助手：10分钟零代码构建你的超级大脑

10分钟零成本搭建个人AI知识助手本文详细介绍如何通过Dify平台快速创建私有化AI知识助手。操作步骤包括：1)安装Dify平台；2)导入Notion文档或本地文件创建知识库；3)配置文本分段与高质量索引；4)对接本地大模型或第三方API；5)创建问答应用。整个过程无需编程基础，可有效解决文档分散、检索困难等问题，帮助用户构建安全私密的智能知识管理系统。文中还提供了详细的图文操作指引，包括Notion集成配置、索引优化等关键环节的注意事项。

2026-01-05 20:38:00 861

原创谈谈 `AI Agent`（智能体）非常详细收藏我这一篇就够了

2025年以来，我们正站在人工智能应用演进的一个关键节点上，从预测式AI（分析模式、进行分类）到生成式AI（创造文本、代码、图像），我们如今正迈向第三个阶段：AI Agent。这并非简单的技术迭代，而是一次根本性的范式转变，第三个阶段 `AI Agent` 随着模型的不断进化，能自主可控长时间运行，可能2026才是AI普及的开始。

2026-01-05 20:37:03 776

原创 2025年RAG已死？2026年做Agentic 和上下文工程？

2025年RAG技术发展回顾与展望：从狂热走向理性实践 2025年RAG技术呈现成熟与分化并存态势，基础设施趋于稳定但创新放缓。开源框架经历大浪淘沙，形成三层金字塔架构，但多数低代码平台用户3个月内会遭遇性能瓶颈。技术演进经历基础RAG、增强RAG到前沿探索三个阶段，GraphRAG和AgenticRAG因成本与稳定性问题未能普及。核心认知转变在于：RAG本质已从"检索增强生成"升级为"上下文工程"，涵盖领域知识、工具描述和交互历史三类上下文管理。多模态RAG虽前景

2026-01-05 20:35:42 598

原创 I知识库实操指南：构建适配 AI 的知识系统

摘要：企业AI应用的核心在于高质量知识库的构建与管理。当前AI系统常因缺乏私有知识导致错误频出，凸显知识管理的重要性。KMCenter推出12小时在线训练营，系统讲解AI知识库搭建的五个步骤，涵盖数据治理、知识缺口分析及LLM应用验证，并提供案例与模板。同时，文章分享了大模型学习路线（7阶段）与100+商业化方案，覆盖全栈开发、垂直训练及多模态应用，助力企业实现AI高效落地。获取方式：扫描二维码免费领取全套资源。

2026-01-05 20:34:33 665

原创 AI行业最后红利期：文科生转行完全指南，建议收藏反复研读，非常详细收藏我这一篇就够了

文章讲述文科背景人士成功转行AI的真实案例与经验。思敏等文科生通过自学、项目重构和针对性面试准备，成功进入AI行业担任产品经理。关键经验包括：把握行业早期红利期快速入局；采用"曲线救国"策略，从AI训练师等入门岗位切入；利用自身专业背景与AI应用场景结合；入职后持续学习适应行业快速发展。AI行业目前对学历和经验要求相对宽松，但随着竞争加剧，门槛可能提高，建议文科生抓住时机尽早入行。

2026-01-04 20:37:26 760

原创 2026最新AI大模型学习指南：从零基础到进阶，附免费资源包（非常详细）AI大模型学习路线

本文提供了从零基础学习AI大模型的完整路线图，包括数学与编程基础、机器学习入门、深度学习深入、大模型探索、进阶应用及社区资源六大模块。每个阶段均推荐了学习资源与实践项目，强调系统学习和持续实践的重要性，适合小白和程序员按步骤掌握AI大模型技术，实现从理论到应用的全面提升。

2026-01-04 20:36:03 734

原创收藏必读：大模型架构演进全解析——从GPT-4到智能体的三大技术支柱

2023-2025年大模型技术演进呈现三大趋势：效率优化、推理能力提升和智能体发展。GPT-4标志着"唯参数规模论"时代的终结，随后行业转向更高效架构。MoE稀疏模型通过部分参数激活实现高效推理，DeepSeek等机构推出多款MoE产品；注意力机制突破二次方复杂度瓶颈，DeepSeek的MLA和Minimax的闪电注意力等技术显著提升长文本处理能力。推理时计算(Thinking)赋予模型多步逻辑能力，智能体技术则使模型具备工具使用和环境交互功能。未来将探索具身智能、世界模型和后Trans

2026-01-04 20:34:55 610

原创深度长文 | 什么是 AI 智能体的“上下文工程”？（从原理到 6 大支柱全解析）！

大语言模型的上下文工程：从炫酷演示到生产系统的关键大语言模型（LLM）在简单任务上表现惊艳，但面对复杂真实场景时往往力不从心。核心问题在于有限的上下文窗口——模型的工作记忆空间。上下文工程正是解决这一瓶颈的系统方法，它包含六大关键组件：智能体系统：作为决策中枢，动态管理信息流查询增强：优化用户输入以适应不同处理环节检索优化：通过分块策略平衡精度与上下文提示工程：指导模型正确使用检索信息记忆系统：保存重要历史交互工具集成：扩展模型的实际操作能力与单纯优化提示词不同，上下文工程构建了连接模型与现

2026-01-04 20:33:02 530

原创大模型技术演进：从Chatbot到Agent的范式转移与实战指南（建议收藏）

文章探讨了从Chatbot到Agent的范式转移，指出2025-2026年大模型技术将进入预训练"存量精耕"阶段，后训练全面走向RL时代。Agent通过调用工具实现自主循环，将人类从重复劳动中解放。未来Agent需实现并行化思考，并构建"探索-验证-再探索"的飞轮。在Agent时代，顶级的算法设计、强悍的Infra团队、云服务工程能力、算力资源、开源氛围和长期主义组织架构是决胜关键。

2026-01-04 20:31:18 822

原创 Java程序员到大模型开发：转型步骤+学习资源+职业前景，值得收藏学习_2025年最全大模型教程：程序员转行AI大模型，

本文为Java程序员提供大模型开发转型指南，涵盖大模型概念理解、五步转型路径、Java程序员优势及AI大模型时代新兴岗位介绍。文章详细列出AI工程师所需知识体系，包括数学基础、编程技能、机器学习、深度学习框架等，并提供了系统化的大模型学习路线和资源，帮助程序员抓住AI时代机遇，实现职业发展与薪资提升。

2025-12-31 15:27:00 932

原创 RAG效果差？收藏这10个上下文处理优化技巧，助你突破瓶颈，小白也能轻松掌握！

RAG系统优化新思路：10大上下文处理技术提升效率本文聚焦RAG系统优化的核心环节——上下文处理技术，总结出四大关键方向：长上下文处理：通过架构创新（如状态空间模型、扩张注意力）、位置插值（YaRN、Self-Extend）和优化技术（FlashAttention、稀疏注意力）解决计算复杂度问题，实现128K tokens以上的高效处理。自我精炼与适应：采用Self-Refine等框架实现模型自主迭代优化，结合元学习技术（SELF框架）提升持续进化能力。多模态融合：通过跨模态编码器对齐和混合表示技术

2025-12-31 15:25:58 544

空空如也

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