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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
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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
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原创 三个月AI产品经理转行指南：避开常见陷阱，高效实现职业转型！
AI产品经理负责为公司或组织设计和管理人工智能产品的开发和推广过程。AI产品经理需要有深入的技术知识和对市场趋势的了解，以确保开发的产品可以满足客户的需求并且具有竞争力。他们需要与开发团队、业务人员和客户进行紧密的合作，以确保产品在不断发展和改进的同时保持良好的用户体验和商业价值。01。
2025-04-02 23:13:54
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原创 大模型面试秘籍：RAG工程实践经验总结，助你一臂之力！
虽然RAG工程整体有很多论文、算法和方法论，但在实际使用过程中，当数据量大了RAG很容易出现不可控的问题， 本篇就针对实践过程中遇到的问题总结面经进行分享，看看能不能给大家提供一些帮助。下面是一个快捷目录。下面是答案。**目的：**让被检索的内容与query之间的相关性更加紧密特别是术语更新较快且比较罕见的领域，可以针对性地进行微调。**目的：**基于上下文动态调整embedding当然这只是个发论文的思路，工程落地的时候这块还是有待验证的。
2025-04-02 23:12:25
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原创 大型语言模型微调的学习动态
描述了特定训练样本的学习过程如何影响模型对其他样本的预测，为我们理解深度学习系统的行为提供了有力工具。我们通过分析不同潜在响应之间影响积累的逐步分解，研究了大型语言模型在不同微调类型中的学习动态。我们的框架能够统一解释关于指令微调和偏好微调中流行算法训练的许多有趣现象。特别是，我们提出了一个假设性的解释，说明为什么某些类型的在微调后会增强。例如，模型可能会使用回答问题B的短语或事实来回答问题A，或者在生成响应时不断重复类似的简单短语。我们还扩展了这一框架，强调了一个独特的，用以解释在。
2025-04-02 23:10:20
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原创 Mac mini运行DeepSeek R1与QwQ-32B模型：实测报告与性能分析！
Mac mini 运行大模型的能力已接近中端 GPU 工作站• ✅：适合企业级复杂场景，但需 14 核 CPU + 20 核 GPU + 64GB 内存的顶配支撑。• ✅QwQ-32B：个人开发者首选，量化版在 16GB 机型上即可流畅运行，但由于量化了，推理质量一般。全量版和，差不多。最终建议：优先根据任务复杂度选择模型，再通过量化与硬件优化降低成本。附：实测环境• 系统版本：macOS Sequoia 15.0• 框架工具：MLX 0.8.2 + Ollama 0.6.2。
2025-04-02 23:08:17
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原创 忘掉 Manus 吧，MCP 才是 AI Agent 的版本答案！
MCP（模型上下文协议）是一个标准化工具箱，使 AI 大模型能够与外部工具交互，获取信息并完成具体任务。在传统方法中，用户需要手动复制文本、截图，然后粘贴到 AI 窗口进行交互。而 MCP 通过标准化协议自动化了这一过程，作为 AI 与外部工具的中间层，替代人工操作。说人话版：一个能够让所有 LLM 顺畅自动使用工具的机器语言。这里说的工具并不是现实里的斧头锤子，而是指的是互联网上的一系列软件工具。说白了就是人怎么用工具，只要那个工具支持了 MCP，那么不用你教，LLM 自己就会用了。
2025-04-02 23:05:37
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原创 大模型领域必知术语：一篇文章带你掌握7个核心概念！
大模型领域经常会碰到一些专用术语，比如参数、token之类的，对于非技术出身的同学来说理解起来有一定的苦难，笔者在这里梳理了大模型领域常见的7个术语，在用技术语言做定义和解释后，用生活化的例子做了类比，希望能有助于非技术背景的同学来理解它们。参数（Parameters）是大型语言模型（LLM）内部的决定输入到输出的映射关系，用于从输入数据中提取规律、生成预测或文本。这些参数通过训练过程（如海量文本的学习）被优化，最终决定模型的行为和能力。参数量级（如千亿级）直接影响模型容量和性能。
2025-04-02 23:03:29
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原创 AI大模型学习路线全攻略：学习转变观念，观念转变行动，行动转变命运！
自学AI大模型需要扎实的基础知识、系统的学习路线和持续的实践与探索。希望这条学习路线能为新手小白们提供一个清晰的方向，帮助大家更好地进入和发展在AI大模型领域。祝大家学习顺利，早日成为AI领域的专家！。
2025-04-01 19:48:57
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原创 人工智能发展三阶段：计算智能、感知智能、认知智能，全面解析！
人工智能技术的发展是一个蜿蜒曲折的道路人工智能技术是一项复杂的系统性工程，而且更多时候它只是一个概念性的技术；没有有人知道人工智能应该是什么样，也没有人知道应该怎么才能实现人工智能。所以，人工智能技术经过几十年的发展，一直是在蜿蜒曲折的前进；所以，研究者们就根据人工智能技术发展的现状以及对其未来的期望总结了人工智能技术发展的几个阶段。而现在的人工智能技术即将要进入认知智能阶段。人工智能技术发展的三个阶段行业一般将人工智能发展分为三个阶段，分别是计算智能，感知智能和认知智能。
2025-04-01 19:46:21
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原创 AI大模型技术架构全景剖析：从基础实施到应用层，一篇文章彻底理解！
AI 大模型已经在具体的业务场景落地实践，本文通过梳理 AI 大模型技术架构的全景视图，让你全面了解 AI 大模型技术的各个层次，从基础实施层、云原生层、模型层、应用技术层、能力层、到应用层，如下图所示，揭示 AI 大模型如何在不同的层面上协同工作，推动产业应用的落地。一、 基础设施层AI 大模型技术发展离不开坚实的基础设施支持，涵盖了 GPU、CPU、RAM、HDD、Network 等关键硬件设施。这些硬件设备为 AI 大模型的训练与推理提供了关键的运算资源和存储能力。
2025-04-01 19:44:49
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原创 刚刚，奥特曼官宣开源！！OpenAI 终于又要「Open」一回了！
OpenAI 终于又要「Open」一回了！今天凌晨，奥特曼发推宣布，OpenAI 将在未来几个月发布一款具备推理能力的强大新型开放权重模型。OpenAI 希望与广大开发者、研究者和社区交流合作，探讨如何让这个模型发挥最大作用。OpenAI 非常期待将它打造成为一个非常出色的模型。开放权重意味着语言模型的训练参数或权重是公开访问的，开发者可以使用它来分析和微调模型以执行特定任务，而无需原始训练数据。奥特曼进一步称，OpenAI 正计划发布自 GPT-2 以来的第一个开放权重语言模型。
2025-04-01 19:43:14
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原创 Agent领域，最大的黑马出现了
虽然今年我已经体验过很多 Agent 产品，但今天，还是被智谱新发布的 Agent 能力给震撼到了。兄弟们，我刚刚体验完智谱新发布的 Agent 产品：AutoGLM 沉思。此刻难掩内心的激动，这是我目前见过最好最实用的 Agent。智谱这家公司人如其名，做事风格真是太质朴太低调了，冷不丁的就发布一个里程碑式的特性。今年被称为 Agent 的元年，我隐隐感觉，国内的公司智谱可能是 Agent 领域最大的黑马。模型公司下场做应用，这已经是行业众人皆知的事情。
2025-04-01 19:40:50
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原创 39岁程序员转行大模型，听听一位程序员老兵如何实现职业第二春！
作为一位30+北漂男程序员，2个月零基础转行大模型，成功拿下我，开启了我的大学生活。因为听学长学姐说我们专业毕业了也是比较累的，但是我当时励志在北京创出一番事业来，所以我觉得其实都还好。后来我留在北京工作生活，，天天在高级写字楼工作，我想很多人都会很高兴在北京获得一份在高级写字楼里的工作，我也不例外，但是我到这里按年算起来，这十年来我从一个基层码农到现在的中层，月薪也涨到了2w+,一直以来我都是一个对生活没有什么特殊要求的人。
2025-03-31 22:48:49
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原创 微信群AI问答神器诞生记：大模型+知识库，轻松打造！
想象一下，你的微信群或公众号中，有一个AI问答专家随时待命，帮助你和你的朋友们解答各种问题，是不是很酷？首先，确保你有一个Python环境。这就像是我们的魔法工坊，所有的魔法都从这里开始。接着是我们的主角——chatgpt-on-wechat。这个项目就像是我们的魔杖，帮助我们在微信世界中施展魔法。我们需要连接到具有API接口的各种大型语言模型。你可以把它们想象成我们的魔法书，里面充满了知识和智慧。最后，我们的知识库，它是基于LinkAI构建的。这就像是我们的魔法药水，给我们的问答专家提供了额外的力量。
2025-03-31 22:46:25
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原创 PPO & GRPO原理大揭秘：小学生都能轻松理解的教程！
通过这个小学考试的比喻，我们逐步从只看绝对分数的朴素思路，演化到 PPO 的完整机制（Critic、Advantage、Clip、Reference Model），再到GRPO的创新思路（用一组输出的平均得分当基线，省去价值函数的繁琐）。以下几点值得再次强调：Critic 的意义：它为每个状态或阶段提供“合理预期”，大幅降低了训练方差；Clip & min 机制：约束策略更新幅度，避免一次考试“爆发”带来的巨幅震荡；
2025-03-31 22:43:26
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原创 真正的LLM Agent
知名 AI 工程师、Pleias 的联合创始人 Alexander Doria 最近针对 DeepResearch、Agent 以及 Claude Sonnet 3.7 发表了两篇文章，颇为值得一读，尤其是 Agent 智能体的部分。Alexander的观点很明确：未来 AI 智能体的发展方向还得是模型本身，而不是工作流（Work Flow）。还拿目前很火的 Manus 作为案例：他认为像 Manus 这样基于「预先编排好的提示词与工具路径」构成的工作流智能体，短期或许表现不错，但长期必然遇到瓶颈。
2025-03-31 22:41:11
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原创 2025全网爆火！《从零构建大型语言模型》LLM大模型书籍，非常详细收藏我这一篇就够了！
自 ChatGPT 发布以来，大型语言模型（LLM）已经成为推动人工智能发展的关键技术。近期，机器学习和 AI 研究员、畅销书《Python 机器学习》作者 Sebastian Raschka 又写了一本新书 ——《Build a Large Language Model (From Scratch)》，旨在讲解从头开始构建大型语言模型的整个过程，包括如何创建、训练和调整大型语言模型。对GPT大模型感兴趣的有福了！这本书的名字叫也就是。
2025-03-30 20:52:58
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原创 工作效率翻倍！DeepSeek嵌入Excel，轻松实现10倍提升！
有粉丝问：能将DeepSeek嵌入到Excel吗？当然可以了，我们需要借助VBA代码来实现，以下的代码都是由DeepSeek自动生成的，我们还需要调用DeepSeek的API，实现在A1单元格中输入数据，然后点击按钮执行，在B1单元格中输出结果的效果，我们来看下具体怎么做的。
2025-03-30 20:50:27
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原创 阿里发布QVQ-Max视觉推理模型，能边看视频边学习，这是今年见过最牛的模型！
就在今天，阿里又发了个很好玩的大模型——QVQ-Max。这款模型的特点是，它不仅能够“看懂”图片和视频里的内容，还能结合这些信息进行分析、推理，甚至给出解决方案。它打破了传统AI模型只能处理单一类型信息的局限，开创了一个全新的交互方式。比如可以用来看手相。S 全屏播放 full_screen_mvS 全屏播放 full_screen_mv没想到吧，它还能边看视频边学习，是不是非常有意思，下面我们给大家深扒一下这款模型。与传统视觉模型不同，QVQ-Max通过实现了感知与推理的闭环。
2025-03-30 20:48:16
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原创 字节跳动开源UI-TARS Desktop：用自然语言操控电脑的AI智能体来了！
你是否想象过，只需一句“帮我查旧金山的天气”，电脑就能自动打开浏览器搜索并展示结果？或是输入“发一条推特说‘你好世界’”，AI便替你完成所有点击和输入操作？字节跳动最新开源的 UI-TARS Desktop 让这一切成为现实！这款基于视觉语言模型的AI智能体，正在重新定义人机交互的边界。让我们看看它都有什么功能：一、UI-TARS Desktop：你的AI电脑管家核心功能速览1. 自然语言操控无需学习复杂指令，直接通过中文或英文描述任务目标。
2025-03-30 20:46:30
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原创 分享一本人工智能大模型时代一本必读的书：《AI 智能体实战》
我踏入智能系统领域的旅程始于20世纪80年代初。和当时的许多人一样，我相信人工智能（AI）即将成为现实。似乎总是再有一项创新和技术突破，就能引领我们实现想象中的智能。但这个突破从未到来。或许是斯坦利·库布里克执导的《2001：太空漫游》中哈尔（HAL）的设定吸引了我，让我憧憬拥有一个真正智能的计算机伙伴。经过多年的努力、尝试和无数次的错误，我开始明白，创造人工智能远比我们人类想象的要复杂得多。20世纪90年代初，我转移了工作重点，将自己的技能应用于其他行业中更实际的目标。
2025-03-30 20:44:50
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原创 2025年大模型学习路线：神仙级教程无私分享，助你成为AI领域高手！大模型学习路线就看这一篇就够了！
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
2025-03-29 20:48:06
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原创 大模型落地医疗场景：大模型RAG检索增强解决方案！
在现代信息检索领域，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）模型结合了信息检索与生成式人工智能的优点，从而在特定场景下提供更为精准和相关的答案。在特定场景下，例如医疗等领域，用户通常需要精确且相关的信息来支持决策。传统生成模型虽然在自然语言理解和生成方面表现良好，但在专业知识的准确性上可能有所不足。RAG 模型通过将检索与生成相结合，能有效提升回答的准确性和上下文相关性。
2025-03-29 20:45:10
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原创 刚支持MCP就完了？OpenAI打响AI Agent标准之战
引言： Anthropic辛苦搭起来的MCP技术流量必当截然而止，当国内AI使用者还在到处找Manus邀请码，各大科技媒体吹捧MCP技术时，OpenAI悄然抛出了一枚「技术深水炸弹」— Responses API 与开源 Agent SDK 横空出世，OpenAI这套工具不仅重新定义了AI Agent(AI代理)的开发逻辑，更掀起了行业智能体开发标准的话语权争夺战。这场没有硝烟的战争，或将彻底改变未来几年人机协作的底层规则。上周OpeanAI发布了迄今为止第一套AI Agent(AI代理)
2025-03-29 20:41:55
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原创 Agent太火！看这一篇综述搞定
为特定任务设计的微调方法，例如将通用指令与轨迹数据混合训练，或引入额外约束项（如正则化）提升泛化与稳定性。这类方法更具灵活性，适合复杂或稀缺任务场景。
2025-03-29 20:39:29
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原创 1.6万字Rankify完全指南：三行代码搞定RAG，24种重排序方法任你选 | 全网最详细
另外，本项目.cursorrules file已经在Github上更新。也请各位读者能为Rankify点亮Star！在自然语言处理和信息检索快速发展的领域中，高效查找、排序和利用相关信息的能力变得越来越重要。Rankify 作为这些挑战的强大解决方案应运而生，提供了一个专为检索、重排序和检索增强生成（RAG）任务设计的综合性 Python 工具包。Rankify 是一个模块化且高效的框架，它无缝集成了整个信息检索流程中的最先进模型和技术。
2025-03-29 20:37:40
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原创 AI产品经理修炼指南：成为优秀经理的必备技能与入行路径！【AI产品经理学习】
如果你还是一个未毕业的在校生，其实想要成为一个AI产品经理最直接的方式就是找对应的实习，实习的要求相对是最低的，然后通过实习经验作为筹码，校招时找对应的AI产品经理岗位。传统的互联网产品经理不懂技术是可以成为一名优秀的产品经理，但是对于AI产品经理来说完全不懂技术，只具备产品经理应有的沟通能力、协调能力、项目管理能力等是很难成为一名优秀的AI产品经理的。网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。
2025-03-28 20:39:14
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原创 AI的三大要素是：算法、数据、算力，那什么是算法？什么又是模型呢？什么又是大模型呢？
（1）算法是一系列解决问题的明确指令或步骤。算法可以是通用的，也可以是针对特定问题设计的。在机器学习中，算法通常指的是学习过程中的优化方法，比如梯度下降算法、随机梯度下降算法、决策树算法等。算法是实现模型训练和预测的基础。（2）模型是算法在特定数据上学习得到的表示。它是一个抽象的概念，可以理解为对现实世界中某个现象或过程的简化和抽象。在机器学习中，模型是通过算法从数据中学习得到的，它能够对新的数据进行预测或分类。
2025-03-28 20:37:18
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原创 大模型参数深度解析：7B, 13B, 175B背后的意义与影响！
大模型也是有大有小的，它们的大小靠参数数量来度量。GPT-3就有1750亿个参数，而Grok-1更是不得了，有3140亿个参数。当然，也有像Llama这样身材苗条一点的，参数数量在70亿到700亿之间。这里说的70B可不是指训练数据的数量，而是指模型中那些密密麻麻的参数。这些参数就像是一个个小小的“脑细胞”，越多就能让模型更聪明，更能理解数据中那些错综复杂的关系。有了这些“脑细胞”，模型在处理任务时可能就会表现得更好。
2025-03-28 20:19:43
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原创 AI私人医生来了？Deepseek 个人健康管理8大应用场景全解析
基于Deepseek打造个人健康管理助手，从饮食到运动，从疾病预防到治疗，让普通人也可以拥有全年无休的AI私人医生！这里总结了Deepseek私人健康管理的8大应用场景。
2025-03-28 20:16:48
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原创 Agent框架大比拼：谁将引领智能应用的未来？
代理框架代表了人工智能系统设计范式的转变。与依赖于静态、预定义工作流的传统人工智能应用不同，代理框架引入了能够自主感知、推理和行动的动态、自适应系统。这些框架使复杂任务能够被分解为更小的子任务，由专门的代理协作完成更广泛的目标。通过利用大型语言模型（LLMs），代理框架能够管理工作流、做出决策并无缝集成工具，使其成为动态决策和实时问题解决等高级应用的理想选择。关键参考。
2025-03-28 20:15:22
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原创 大模型入门教程：AI大模型从零基础到精通，进我的收藏夹吃灰吧！
掌握大模型技术，可应对复杂的数据分析任务，提升研究与工作的解决能力。学习大模型具备处理复杂性、具有泛化能力与灵活性，对求职者有显著提升。本教程从基础概念出发，包括大模型的优势与应用、基础知识学习建议、入门基础教程，以及分布式训练、有监督微调与AGI学习包等内容。通过推荐的学习资源与实战项目资料，引导读者深入学习并实践大模型技术，开启AI大模型之旅。
2025-03-27 17:56:13
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原创 AI Agent构建指南：大模型ReAct框架与LLM + Function Call的完美结合！
Agent通过大模型的推理和规划，使得大模型真正实现类似人类的能力AI Agent也就是AI智能体，是通过把大模型作为“大脑”，通过利用大模型的推理和规划能力，然后调用外部工具来完成复杂任务的一种方式。简单来说，Agent就是一种让大模型自己思考和分析问题，选择合适的工具，最终解决问题的一种方法，其背后原理就来自于ReAct。ReAct是Reasoning And Acting的缩写，意思是LLM可以根据逻辑推理(Reson)，构建完整系列行动(Act)，从而达到期望目标。
2025-03-27 17:54:00
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原创 大模型 vs 搜广推？算法工程师们应该如何选择职业方向？
选择这个话题的动机是最近很多同行在优快云咨询我：“感觉传统的算法模型方向，比如搜广推已经非常卷了，要不要转大模型赛道”。我个人其实也经历过互联网行业的多次潮起潮落，处在搜广推这个领域，也在时刻关注大模型的发展，所以对这个问题有一些感触，借这个机会跟大家探讨一下算法工程师选择职业方向的问题。对于要不要转大模型赛道的问题，从搜广推工程师或者其他比较成熟互联网行业的算法工程师的立场出发，我的答案是，。结论很简单，但选择的逻辑稍微复杂一些，下面展开谈谈。
2025-03-27 17:51:29
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原创 深入探讨 MCP 与 AI 工具的未来
MCP 是一种开放协议，允许系统以可跨集成推广的方式为 AI 模型提供上下文。该协议定义了 AI 模型如何调用外部工具、获取数据以及与服务交互。作为一个具体示例，以下是 Resend MCP 服务器与多个 MCP 客户端协同工作的方式。这个想法并不新鲜；MCP 从 LSP（Language Server Protocol）中获得了灵感。在 LSP 中，当用户在编辑器中输入时，客户端会查询语言服务器以获取自动补全建议或诊断信息。
2025-03-27 17:44:34
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原创 重磅！DeepSeek有望提前发布新一代模型R2和V4
DeepSeek在春节期间发布的R1在中国掀起了一股AI热潮，甚至带动了A股、港股的科技股上涨。但从各种排行榜来看，R1的领先势头并未保持太久，全球科技公司AI大模型竞争白热化，新品不断推出，热点一波接一波，如果一个公司没有长期的竞争力，恐怕很快会被消费者遗忘。对于DeepSeek何时推出下一代模型，备受外界关注。市场普遍预期R2将带来显著的技术进步，包括更强的代码生成能力和更广泛的多语言推理能力。
2025-03-27 17:40:56
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原创 2025最新最全【大模型学习路线规划】AI大模型学教程，非常详细收藏我这一篇就够了！
目标：了解大模型的基本概念和背景。内容：人工智能演进与大模型兴起。大模型定义及通用人工智能定义。GPT模型的发展历程。目标：深入学习大模型的关键技术和工作原理。内容：算法的创新、计算能力的提升。数据的可用性与规模性、软件与工具的进步。生成式模型与大语言模型。Transformer架构解析。预训练、SFT、RLHF。目标：掌握大模型开发所需的编程基础和工具。内容：Python编程基础。Python常用库和工具。提示工程基础。目标：通过实战项目深化理论知识和提升应用能力。
2025-03-26 19:31:09
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原创 AI时代生存指南：不掌握AI技能，真的会被淘汰吗？
AI 是今年大火的一个话题，随着 ChatGPT 之类的一系列大模型开始流行以后，有不少的培训机构宣称这样的口号: “未来不会使用 AI 的人将会被淘汰”。我觉得这个观点本身并没有错，但是关键在于那些培训机构出于自身的利益，故意忽略了这句话成立的条件。真正的意思应该是:在某些 AI 擅长的领域，不会使用 AI 加持自己工作的人将会被淘汰。
2025-03-26 18:59:39
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