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目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。
2025-06-15 05:15:00
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原创 三步教你使用Ollama搭建自己的简单知识库
要搭建我们自己的大模型，就要把目前有的大模型下载下来，因为我们基本上不具备自己本地训练大模型的条件。下载大模型进行本地部署，目前最方便的工具是Ollama。
2025-06-14 09:30:00
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原创 10种主流LLM推理框架的技术介绍与对比：从本地部署到企业级服务
本文将深入探讨十种主流LLM服务引擎和工具，系统分析它们在不同应用场景下的技术特点和优势。无论是在消费级硬件上进行模型实验的研究人员，还是在生产环境中部署大规模模型的工程团队，都能从中找到适合的技术方案。
2025-06-14 08:15:00
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原创 普通人如何抓住AI这个风口？不用怕，推荐适合零基础人员的详细AI学习路线
有热心网友评论：我觉得抓住任何风口的前提是知道这是个风口，这个风口吹在哪里？你现在具备什么能力？可以说chatgpt吹到了每个行业。
2025-06-13 10:28:47
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原创 万字长文！小白也能懂的混合专家模型（MoE）深度解析
混合专家模型（MoE）作为一种强大的模型架构，正在成为大模型时代的热门话题。本文将带你深入了解MoE的神秘面纱，从其基本概念、核心组件，到训练方法和应用场景，用通俗易懂的语言和生动的实例，让你即使没有深厚的技术背景，也能轻松掌握MoE的关键技术细节。
2025-06-13 10:26:22
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原创 2025三大AI智能体平台：Coze vs Dify vs FastGPT，谁更适合你？
本文将从产品定位，技术架构、模型集成、工作流引擎、知识库实现等维度展开深度对比，为开发者提供技术选型依据。
2025-06-13 10:17:29
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原创 一文看懂：2025大模型算法到底值不值得入行？
目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。
2025-06-12 11:06:46
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原创 AI到底是什么？——普通人要理解AI，更要拥抱AI！
人工智能（AI）这个词汇，近年来逐渐出现在我们日常生活的各个角落，许多人已经接触过它，甚至用过它。但如果让大家准确解释“AI”到底是什么，许多人可能会感到困惑。事实上，人工智能是一门既深奥又充满潜力的科学，它正在逐步改变世界的面貌。那么，作为普通人，如何理解这一现象级的技术呢？
2025-06-12 11:05:18
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原创 2025年大语言模型全景解析，从基础架构到实际应用，一文掌握当前最热门的AI技术！
无论你是AI爱好者还是技术专家，这篇文章将帮你梳理大语言模型的完整知识体系，从基础架构到实际应用，一文掌握当前最热门的AI技术！
2025-06-12 11:03:48
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原创 深入剖析25种大模型RAG架构，AI工程师该如何选择？
先从最经典的开始。标准RAG结合了检索器和生成器。检索器从知识库中搜索相关文档，而生成器（比如GPT-4）则利用这些证据来生成回答。
2025-06-12 11:01:38
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原创 什么是大模型？你真的知道“大模型”和“大语言模型”的区别吗？
在人工智能领域，“大模型”和“大语言模型”这两个词经常被提及，很多人甚至把它们当成了同义词。其实，这两者之间存在本质的区别。今天，我就带你深入剖析什么是大模型，什么是大语言模型（LLM），它们的区别在哪里，以及如何利用这些模型提升你的项目效率。文章干货满满，适合AI爱好者、开发者和企业决策者阅读！
2025-06-11 11:16:02
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原创 AI大模型应用从入门到进阶：核心理论与技术体系梳理
随着对大模型技术应用的理解加深，以及和身边朋友和同事的交流，最近发现一个问题，很多人对大模型技术和应用并没有一个整体的认识；而且由于大模型属于一个新兴领域，也因此产生了很多新的概念和名词，所以这也间接导致了很多人认为大模型很难很复杂。
2025-06-11 11:12:43
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原创 企业部署AI智能体的核心三阶段：RAG、Workflow、Agent
目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。
2025-06-11 10:16:53
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原创 大模型RAG技术开发指南：什么是 RAG？RAG 的流程以及RAG 进阶优化
本篇文章来详细介绍什么是 RAG？RAG 的流程以及RAG 进阶优化干货满满，相信你看完文章之后会对 RAG 有更深入的理解。
2025-06-11 10:11:09
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原创 微软团队专为初学者打造的 AI Agents 教程，赶紧收藏！
想学习 AI 智能体（AI Agents），却苦于门槛太高、资料零散。本文介绍由微软官方制作的面向初学者的 AI Agents 入门课程：microsoft/ai-agents-for-beginners。这套精心设计的 11节免费课程，提供了从零开始系统学习AI智能体开发的完整路径，是一个高质量的、面向开发新手的不可多得的学习资源。
2025-06-11 10:07:27
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原创 2025技术前瞻：不可错过的8大AI模型演进方向
转眼到2025年，整个格局已经大不相同。虽然大语言模型（LLMs）点燃了人工智能革命，但现在我们已经进入了专业化AI模型的时代，每种模型都具备特定的“超能力”。
2025-06-10 10:15:48
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原创 AI Agent如何“思考”与“行动”？LangManus/Deerflow 技术原理解析
目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。
2025-06-10 09:57:16
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原创 从零到一：企业AI知识库RAG建设实践之路
在当今数据爆炸的时代，企业的核心挑战已从“信息获取”转变为“知识激活”。海量信息分散在各个系统和部门，形成“知识孤岛”，导致决策效率低下、创新能力受限。AI知识库，正是打破这些壁垒，将企业沉睡的数据和文档，转化为可随时调用、支撑决策的动态知识服务的关键引擎。
2025-06-10 09:54:03
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原创 大模型落地应用：企业 AI 工作流成熟度的五个阶段，来看看你属于哪个阶段
对于很多刚开始接触 AI 的企业，尤其是中小企业来说，AI 的落地应用其实是一个逐步成熟的旅程，而不是一次性的大跨越。
2025-06-10 09:50:11
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原创 一图读懂 MCP 架构的底层逻辑与真实价值
还记得“能力中台”这个词最火的时候吗？几乎每一家大厂都在讲“构建能力中台，实现业务赋能”。然而几年过去了，真正落地且高效运转的“中台系统”却寥寥无几，许多团队甚至在复盘中发现：传统的“中台”架构设计越用越重、越改越慢，最终成了“能力孤岛”的代名词。
2025-06-10 09:45:47
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原创 一文说清楚什么是多模态大模型，与大模型有什么区别？
大型语言模型（LLMs），例如 GPT-4，在基于文本的任务上表现出色，但无法处理语音或视频等非文本输入。在这个背景下，多模态大模型（LMMs）正在兴起，以处理各种数据类型，如文本、图像和音频。
2025-06-09 14:09:57
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原创 大模型中的 Token 究竟是什么？动画讲解，带你彻底搞懂！
这确实是一个很有代表性的问题。许多人听说过 Token 这个概念，但未必真正理解它的作用和意义。思考之后，我决定写篇文章，详细解释这个话题。
2025-06-09 11:52:17
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原创 LLM、Transformer、Bert、预训练、微调FineTuning、机器学习到底是什么？
目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。
2025-06-09 10:54:24
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原创 为什么你用不好AI？作为普通人，该如何破局？
目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。
2025-06-09 10:51:27
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原创 一张图看懂AI技术架构！大模型开发、训练、部署全链路深度解析！
本文基于AI技术架构全景图，详细解析了AI开发工具、AI平台、AI算力与框架、智能运维等四大部分。只有构建一个完善的AI架构，企业才能确保AI系统高效运行，实现真正的商业价值。希望本文的解析能帮助您更好地理解AI技术架构，为AI项目提供有力支持！
2025-06-08 11:00:00
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原创 全面解析AI技术前沿！大模型智能体（AI Agent）：概念、原理与应用
智能体，作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，是那些能够主动感知周遭环境、自主决策并付诸实践的系统实体。它们不仅拥有自主性、交互性、反应灵敏及高度适应性等鲜明特征，更在复杂多变的情境中展现出卓越的自我管理与任务执行能力。智能体的诞生，标志着人工智能技术从机械式的规则遵循迈向了更为灵活、智能的自主决策新时代。
2025-06-08 10:00:00
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原创 AI人不能不看的Embedding白话科普！Embedding 、词嵌入、向量模型到底是什么？
在AI理解世界的过程中，向量模型扮演着一个至关重要的角色，甚至可以说它是AI大模型用以构建和理解复杂数据的基础，也是对不同形态数据的一种标准化的“浓缩”。它能够将语言、图像、声音等多样化的信息，转化为一种通用的、数学化的表达形式，为AI开启一扇通往对世界智能理解与创造的大门。向量模型擅长将抽象的概念和具体的事物转化为一系列数值，这些数值在多维空间中按照特定的模式排列，形成了向量。
2025-06-07 11:59:03
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原创 关于大模型RAG你不得不了解的17个技巧，避免在RAG开发过程中重复踩坑！
这篇文章适合那些在过去一个月里刚刚构建了第一个LLM（大语言模型）应用程序，并开始考虑如何将其产品化的朋友们。我们将介绍17种技术，帮助你们避免在RAG开发过程中重复踩坑——毕竟，在同一个坑里跌倒两次，岂不是太浪费时间了？通过这些技巧，你们可以逐步优化大模型的技术方案，提升RAG在实际应用中的效果和稳定性。
2025-06-07 11:50:22
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原创 高薪Top10岗位排行榜，AI大模型相关岗位占比高达50%
随着新技术、新业态的不断涌现，就业市场对人才的需求也在不断变化。本文参考自脉脉高聘发布的《2024年度人才迁徙报告》，从就业岗位、城市分布、行业分布、薪资福利等多维度分析了当前高端人才的就业情况。希望能为应届生、职场打工人提供一份有价值的参考信息，助力他们的求职之路！
2025-06-07 11:30:53
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原创 什么是 LLM？测试人员需要知道的关键点
大型语言模型（LLM）正悄然改变多个行业的工作方式，软件测试领域也不例外。从自动生成测试用例到智能分析测试结果，LLM 让测试人员的工作更加高效。然而，许多测试工程师仍然对 LLM 的工作原理感到困惑，甚至对其在测试中的实际价值存疑。那么，LLM 具体是如何工作的？它能在哪些方面帮助软件测试？本文将用通俗的语言带你深入理解 LLM，并结合实际案例，探讨它在测试工作中的应用。
2025-06-07 11:28:50
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原创 2025大模型入门指南：从零开始，轻松掌握AI核心概念
如果你真的想学习大模型，请不要去网上找那些零零碎碎的教程，真的很难学懂！你可以根据我这个学习路线和系统资料，制定一套学习计划，只要你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！
2025-06-06 18:07:48
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原创 2W8000字揭秘RAG：从基础到高级的逆袭，彻底重塑大模型！
RAG过程应用于问答的一个典型示例。它主要包括3个步骤：索引构建：文档被分割成块，编码为向量，并存储在向量数据库中。检索：根据语义相似性检索与问题最相关的前k个文本块。生成：将原始问题和检索到的文本块一起输入到大语言模型中，生成最终答案。
2025-06-06 18:06:21
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原创 别再傻傻分不清！一文讲透大模型里的 RAG、Agent、微调和提示词工程
最近，人工智能大模型火得一塌糊涂，各种新名词也层出不穷：RAG、Agent、微调、提示词工程……是不是听着就头大？别担心，今天咱们就用大白话，把这些概念一次性讲清楚，让你彻底搞懂它们是什么、有什么用，以及它们之间的区别和联系。
2025-06-06 18:03:31
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原创 LangChain ReAct Agents 构建一个RAG问答系统
在面对特定领域知识时，LLM 有时会出现“幻觉”，容易胡编乱造。尤其是当针对企业或用户的私有数据（如产品使用文档、财务报告）提出一些复杂问题时，通用模型往往难以满足我们的需求。为了解决这个问题，RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术应运而生，它可以从外部知识库中实时检索信息，辅助回答。然而，在回答一些内部文档中没有直接提及的问题时，RAG系统往往无法给出准确地答案。为解决这个痛点，本文将引入 LangChain ReAct Agents ，构建一个RAG问答系统，来处理需
2025-06-05 17:04:55
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原创 如何构建高效AI Agent？牢记这三点！
Agent的构建是一个复杂的过程，并且不是所有场景都适合构建Agent。当你需要考虑到如何让Agent在有限的信息中做出正确的决策的时候。保持简单，关注最重要的因素，才能让Agent更高效的工作。
2025-06-05 17:01:35
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原创 AI Agent到底该如何落地？从理论到实战，详细拆解 AI Agent 的构建过程！
在人工智能飞速发展的浪潮中，AI Agent 的角色愈加重要。从日常生活中的智能助手，到企业中复杂任务的协作与执行，AI Agent 的构建思路日趋成熟。然而，如何将大模型的强大语言处理能力与工具调用的实际功能结合，构建一个能真正落地的 AI Agent？这需要深入了解其核心架构、技术实现与实际应用场景。
2025-06-05 16:54:15
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原创 大模型学习：从单 Agent 到多 Agent 智能助手案例架构演进
流行最广的是前 OpenAI 研究与安全副总裁 Lilian Weng 对 Agent 的定义：Agent = LLM + Planning + Tools + Memory。
2025-06-05 16:52:17
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原创 大模型AI Agent快速入门：新手必看，60个AI Agent基础术语
AI Agent是人工智能领域的核心概念，它描述了一种能够自主感知环境、进行思考（包括推理和规划）、做出决策并执行行动以实现特定目标的计算实体。
2025-06-05 14:40:25
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原创 2025年5月必读大模型最新综述论文，学习大模型前沿技术！
目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。
2025-06-04 11:48:37
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原创 初学者入门大模型必学知识之大模型推理（LLM Inferencing）
和传统的机器学习模型类似，大模型也可以分为：模型训练和模型推理两个过程。模型训练就是给定的数据和算法训练出一个模型（一堆文件，包括：模型权重、配置等），然后就可以使用该模型来进行预测或分类等操作。模型推理（Model inference）是使用已训练的机器学习模型根据新的输入数据生成预测的过程。
2025-06-04 11:46:14
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