- 博客(915)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 35+程序员转型之路：面对IT行业挑战，如何将经验转化为新机遇？
文章指出大模型是程序员的最后风口，传统岗位缩水而AI技术岗薪资逆势上涨。35+程序员的丰富经验在大模型领域反而成为优势，无需深入学习算法，重点在于理解大模型能力边界和掌握工程化框架。文章提供免费课程，包含商业级项目案例和技术变现经验，帮助程序员快速转型AI领域，抓住高薪机会。
2026-01-08 09:15:00
418
原创 2026年全栈工程师转型AI大模型：最快6个月打造“AI×全栈”复合竞争力！
深夜，你刚调试完一个前后端联调的复杂功能，Git提交信息写着“修复了异步状态不同步问题”。与此同时，GitHub Trending榜上又出现了一个新的AI项目，Star数每小时增长上千。这两个场景看似无关，实则紧密相连——你每天解决的全栈问题，正在成为AI工程化落地的核心瓶颈。
2026-01-08 09:15:00
626
原创 2026年LLM微调技术实战指南：从零开始，掌握大语言模型微调技巧！
本文全面介绍大语言模型(LLM)微调的核心知识，包括微调类型、方法与技术(如LoRA、QLoRA)、数据集构建、挑战与解决方案，以及Hugging Face等工具的实战应用。从基础概念到高级技巧，详细讲解如何通过微调使模型在特定任务上更专业，并提供本地或Colab可运行的示例代码，帮助读者打造定制化LLM应用。
2026-01-08 09:00:00
1546
原创 Claude Skills功能发布：AI开发新范式，Agentic能力的最佳实践！
前几天 Claude 发布的 Skills 功能，大概率是“急眼”了表现：示例都给这么多了，各位产品经理们咋还不会用？！从去年 9 月 Sonnet3.7 以来，整个大模型领域的开发范式就变了：从把 AI 当成一个工具“随用随调”，转变成了让 AI 主导一切，人类为它们提供服务。
2026-01-08 08:45:00
932
原创 大模型核心技术解析：Context、RAG、Memory互补之道！
Context、RAG、Memory 不是互斥，而是互补上下文工程用于会话即时优化，RAG用于把权威文档注入生成，长期记忆用于跨会话个性化
2026-01-08 08:30:00
578
原创 2026了！转行大模型需要具备哪些基础？从哪里开始学习？大模型全攻略！
在技术迭代加速的当下，程序员群体的“转型焦虑”愈发明显。一边是传统开发岗位的竞争白热化，一边是AI大模型领域的人才缺口持续扩大。越来越多的程序员开始将“转行大模型”纳入职业规划，但随之而来的疑问也层出不穷：转行大模型需要具备哪些基础？从哪里开始学习？如何快速积累实战经验？今天这篇全攻略，就为想转行大模型的程序员们逐一解答。
2026-01-07 09:15:00
1769
原创 2026校招揭秘：AI岗位占大厂超9成！大模型技能，职场新贵的必备通行证，你准备好了吗？
互联网大厂2026届校招早已跳出传统招聘框架，演变为一场硝烟弥漫的AI人才"军备竞赛"。百度AI岗位占比突破90%的数字，不仅是一个招聘指标，更像是行业发出的明确信号：AI能力已从"加分项"彻底升级为进入大厂的"新门票"。无论是算法工程师这类技术岗，还是产品、运营等非技术岗，掌握AI工具与大模型技能都成为基本要求。随之而来的是薪资的水涨船高——顶尖应届博士年薪逼近200万，AI实习日薪最高达4000元，而麦肯锡预测2030年中国AI人才需求将是2022年的6倍，对程序员和职场新人来说，现在入局大模型学习正是
2026-01-07 09:15:00
393
原创 大语言模型微调革命：LoRA技术揭秘，如何以极低算力实现高效微调！
今天我们来聊一下人工智能应用场景中大语言模型（LLM）微调技术 - LoRA。在大语言模型（LLM）席卷 AI 领域的今天，一个现实问题摆在所有开发者面前：如何在有限算力下高效微调百亿级模型？ 全参数微调动辄需要数十张 A100、数百 GB 显存，成本高昂且难以落地。
2026-01-07 09:00:00
1145
原创 RAG系统核心解析：为什么Embedding与Reranking模型缺一不可？大模型学习必懂技术！
文章详解RAG系统中Embedding模型与Reranking模型的配合机制。Embedding模型采用双塔结构，适合海量数据的粗筛，效率高；Reranking模型采用交叉编码器，能深入理解文本语义关系，适合精排。两者协同工作，既能保证检索效率，又能提高答案准确性，是构建高效RAG系统的关键。文章还介绍了常见Reranking模型及其在AI大模型学习中的重要性。
2026-01-07 08:45:00
866
原创 如果让你从ChatGPT、Gemini、Grok和DeepSeek中选一个,你会选谁?2026年AI大测评
四大AI付费版巅峰对决：ChatGPT、Gemini、Grok和DeepSeek在九大真实场景测试中展开全面较量。测试结果显示：ChatGPT在问题解决和图像生成表现最优；Gemini成为事实核查黑马，准确率高达95%；视频生成环节Gemini虽胜出但犯科学错误；创意任务中Grok因理解偏差垫底；语音对话Gemini最自然；硬件对比环节所有AI均需人工核验。最终积分排名：Gemini（31分）险胜ChatGPT（30分），Grok（25分）第三，功能不全的DeepSeek（17分）垫底。
2026-01-07 08:45:00
1467
原创 2026！AI大模型时代来临：引领岗位需求与薪资增长新趋势，普通人&程序员如何转行AI大模型？
随着大模型技术加速渗透各行各业，企业对AI人才的需求结构正发生深刻变革，AIGC相关岗位已成为人才市场的“香饽饽”，不仅岗位缺口持续扩大，薪资水平也呈现稳步攀升态势。
2026-01-06 09:15:00
1279
原创 从零开始掌握大模型核心：注意力机制与自注意力机制详解！
文章详细解析了AI大模型中的注意力机制与自注意力机制，包括核心思想、QKV矩阵计算过程、多头注意力等技术要点。通过类比人类阅读和"自助餐厅选餐"等生活化方式帮助理解。同时提供了系统学习大模型AI的四阶段路径（初阶应用、高阶应用、模型训练、商业闭环），适合小白和程序员入门学习大模型技术。
2026-01-06 09:00:00
580
原创 2025年AI产品经理面试宝典：无项目经验如何斩获50W+高薪offer？收藏级指南助你一臂之力！
AI产品经理面试全流程指南：从HR面到总监面，涵盖5轮面试核心要点。HR面关注动机匹配和薪资期望；产品面重点考察产品思维和AI认知；技术面评估技术理解和方案设计能力；业务面侧重行业洞察；总监面关注文化契合度。针对不同背景求职者提供专项建议：技术背景需补足用户思维，传统产品经理需学习AI知识，零基础者可通过虚拟项目展示能力。附真实面试题库及参考答案，如"如何设计智能客服系统"等产品设计问题，以及技术理解类问题解答框架。准备重点包括：产品设计能力、项目阐述方法、技术方案评估等维度。
2026-01-06 09:00:00
982
原创 【万字长文】大模型赋能材料科学：从LLMs构建到应用实践！大模型应用场景
文章系统梳理了大型语言模型(LLMs)在材料科学领域的发展脉络、构建方法、应用场景及挑战。介绍了从早期统计模型到现代Transformer架构的LLMs演进，提供了材料领域专用LLM的构建指南，详述了参数高效微调、检索增强生成等适配技术，展示了结构化信息提取、材料性能预测等核心应用，并分析了资源需求、数据质量等关键挑战。
2026-01-06 08:45:00
573
原创 RAG系统架构精髓：揭秘从简单检索到工程化系统的7大结构层！
本文详细解析了RAG系统的完整架构框架，指出真正的RAG系统不仅包括向量库和Embedding，而是由七个结构层组成：数据导入与文本分块、多表示Embedding、索引与向量库、查询处理、检索后处理、生成以及评估。作者强调，缺乏完整架构的RAG系统在规模扩大时会失效，只有通过这七层结构的系统化设计，才能构建出可扩展、可评估、可演化的RAG工程系统。
2026-01-06 08:45:00
1506
原创 2026年转行必备：AI产品经理的基本素质与技能深度解析，一篇文章助你全面掌握！
大模型正成为AI领域的重要趋势，产品经理转行需要具备技术理解力、数据分析能力、用户洞察力及产品思维。评估自身兴趣和能力后，可通过学习大模型原理（如神经网络、Transformer架构）和应用案例（如GPT-3、Hugging Face平台）来提升专业素养。关键资源包括《深度学习》教材、OpenAI Playground等实践平台。根据评估结果，可选择直接转行、逐步提升或继续现有领域。核心在于持续学习前沿技术并积累实践经验。
2026-01-05 09:49:00
590
原创 2026年！AI大模型开发入门教科书：从零基础到精通，掌握AI大模型开发的秘诀！
在学习大模型之前，你不必担心自己缺乏相关知识或认为这太难。我坚信，只要你有学习的意愿并付出努力，你就能够掌握大模型，并能够用它们完成许多有意义的事情。在这个快速变化的时代，虽然新技术和概念不断涌现，但希望你能静下心来，踏实地学习。一旦你精通了某项技术，你就能够用它来实现自己的目标，甚至可能找到理想的工作或完成具有挑战性的项目。
2026-01-05 09:30:00
1079
原创 RAG分块策略详解：五种分块技术原理、优劣对比与场景选型指南！
本文详细解析了RAG技术中的五种关键文档分块策略：固定大小分块、语义分块、递归分块、基于文档结构的分块和基于LLM的分块。文章分析了各策略的基本原理、优缺点及适用场景，强调分块策略直接影响RAG系统的检索效率和生成质量。针对不同类型文档和应用场景，文章提供了分块策略选择建议，帮助开发者构建高效、可靠的RAG系统，降低大模型幻觉风险，提升知识问答准确性。
2026-01-05 08:45:00
1423
原创 2026年企业智能体落地关键：软件工程与智能体工程的融合与应用！
文章详细解析了企业AI智能体落地的14层生态系统架构，强调其中90%工作是软件工程，只有10%涉及AI大模型。从底层硬件到前端交互，每层都有相应的技术栈支持，包括CPU/GPU、基础设施、数据库、ETL、基础模型、模型路由、智能体协议、编排、认证、可观测性、工具、认证、记忆和前端等。企业可根据业务需求灵活选择各层技术构建智能体应用。
2026-01-05 08:30:00
310
原创 DeepSeek新突破：mHC连接方案解决大模型训练稳定性问题，270亿参数模型性能提升超15%！
DeepSeek提出"mHC"网络连接方案，解决了字节豆包"超连接"在大规模训练中信号过度放大的问题。通过引入"双随机矩阵"约束，将信号放大倍数从3000倍降至1.6倍，显著提升训练稳定性。实验显示，在270亿参数模型上，mHC在8个任务上全面超越原版，性能提升明显，且模型规模越大优势越明显。该方案有望应用于DeepSeek后续模型。
2026-01-05 08:00:00
443
原创 AI大模型时代高薪岗位全攻略：九大岗位薪资前景与转型路径，程序员必备指南！
最近会听朋友聊到一些话题，比如说客服岗位担心被替代，数据岗位越来越难找到工作了，其实大家可以不用太担心，一项新的技术诞生，老的岗位消失必定会诞生新的岗位。最近阅读了IDC白皮书《智能世界的ICT岗位与技能》为我们揭示了这场变革的全貌：到2030年，全球ICT岗位需求将激增3600万，总量达到9700万。其中，AI与安全相关的人才缺口最为严峻。
2026-01-04 11:23:11
1278
原创 2026年程序员转行AI大模型完全指南：深入探索职业发展前景，揭秘热门岗位选择！
在科技飞速发展的 2026 年，大模型技术宛如一颗璀璨的新星，照亮了人工智能领域的天空，也为众多程序员提供了一个全新的职业发展方向。随着 DeepSeek 等技术的横空出世，大模型技术不断突破创新，AI 行业迎来了前所未有的热潮。对于许多程序员而言，这无疑是一个不容错过的转行良机。那么，2026 年程序员转行做大模型，职业发展前景究竟如何？又有哪些岗位可供选择？该如何做出合适的选择呢？
2026-01-04 11:20:57
714
原创 9种MCP架构设计模式深度剖析：探索AI智能体应用的新范式！
MCP作为AI应用与能力间的通用连接器，通过标准化接口将M×N集成问题简化为M+N问题，显著提升效率。本文详细剖析了MCP的9种架构设计模式：1)完全本地客户端；2)Agentic RAG驱动；3)多智能体协作；4)语音交互；5)统一服务端；6)共享内存；7)复杂文档处理；8)数据合成生成；9)深度研究分析。每种模式针对不同业务场景，如金融分析、语音交互、文档处理等，并提供了技术栈选型建议。企业可根据数据密集型、交互型等业务特点，选择最适合的架构模式实现最优性能。
2026-01-04 09:00:00
1335
原创 AI架构演进：从Agents到Agentic AI的全面对比（开发者必藏）
文章剖析了AI Agents与Agentic AI架构设计的关键区别。AI Agents是单体智能体架构，专注于特定任务，具有可靠性和可控性，但存在推理能力不足等局限。而Agentic AI采用协作多智能体架构，能处理更复杂的工作流程，但面临系统不稳定等挑战。两种技术并非相互排斥，而是互补关系，应根据任务复杂性和需求选择合适方案。深入理解这两种技术特点及其适用场景，是构建下一代智能系统的关键。
2026-01-04 08:30:00
1387
原创 AI智能体应用向量数据库选型指南：如何选择最适合的数据库？
本文系统介绍AI大模型时代向量数据库的选型指南，从功能(数据类型支持、索引可调、检索能力、云原生扩展)、性能(8个量化指标)和生态(大模型集成、工具体系、开源中立、落地案例)三大维度提供决策框架。强调需根据RAG、推荐系统等具体业务场景选择合适的向量数据库，并通过VDBBench工具进行性能评测，确保选择既能满足当前需求又具备长期发展潜力的解决方案。
2026-01-04 08:00:00
962
原创 AI辅助开发生态崛起：优化产品开发流程，显著缩短开发周期！
本文详细介绍了AI技术在产品开发全流程中的应用方案，构建了从业务诉求→需求→研发的端到端智能化链条。通过多Agent协作实现PRD自动生成、系统分析与代码骨架产出，并利用RAG技术增强业务理解能力。尽管面临RAG链路优化和模型微调等挑战，该方案已显著提升研发效率，为AI辅助开发提供了完整实践路径。
2026-01-03 08:15:00
946
原创 大模型微调新视角：算力之外，你更应关注的关键因素！
假设你要微调一个7B参数的模型（比如Llama 7B），采用LoRA这类高效微调方法，一张GPU卡就够了。即便你想微调65B这种更大的模型，八张GPU卡也基本能搞定。
2026-01-03 08:00:00
769
原创 64张图深入理解LLM智能体：关键技术、架构设计与多智能体框架！
本文详细解析了基于大语言模型(LLM)的AI智能体架构设计、关键技术及多智能体框架，涵盖记忆系统、工具使用、MCP协议、规划推理、反思机制等14项核心技术。同时提供从基础到进阶的AI大模型学习路线，帮助读者构建完整知识体系，掌握LLM智能体的构建与应用技能。
2026-01-02 08:15:00
761
原创 现代AI应用的通信骨架：深入解析MCP、A2A、AG-UI三大协议！
本文介绍了AI应用的三大主流协议：MCP解决AI调用外部工具，A2A实现AI间协作，AG-UI规范AI与界面交互。这些协议构成现代AI应用通信骨架，提高开发效率，优化用户体验。文章详解了各协议的技术实现、应用场景和优势，并提供大模型学习路线资源，帮助开发者快速掌握大模型应用开发技能。
2026-01-02 08:00:00
529
原创 选择最佳Agent开发平台：深入解析技术选型逻辑的全面指南！
周末的时候，我特地抽了点时间，把这个问题系统梳理了一下。今天就和大家分享我的一些思考，希望能帮到你们。
2026-01-01 08:30:00
992
原创 RAG系统性能提升关键：切片(Chunking)技术与实战指南！
切片(Chunking)是将原始知识转化为大模型可高效检索的结构化语义单元的过程，是决定RAG系统效果上限的关键环节。文章详细介绍了固定长度、语义、结构化、重叠、递归和混合六种切片方法，强调控制切片粒度(200-800字)和合理使用重叠(10%-20%)的重要性，并指出应通过召回准确率、答案完整性和性能指标评估切片效果，而非凭感觉判断。
2026-01-01 08:00:00
972
原创 2026应届生就业宝典：纯语言大模型（LLM）/生成式模型（AIGC）/多模态大模型哪个最有前途？
世界是多模态的，人类的智能也是多模态的。我们看、听、说，同时处理图像、声音、文字信息。纯文本的LLM虽然强大，也只是“缸中之脑”，它理解不了这个真实的世界。从文生图（DALL-E, Midjourney）到文生视频（Sora），再到未来的物理世界交互（机器人、自动驾驶），核心技术突破都必然发生在多模态领域。
2025-12-31 09:30:00
688
原创 vLLM本地部署大模型完全指南：性能提升23倍的实战秘籍，轻松打造高效AI应用！
vLLM是高性能大语言模型推理库，通过PagedAttention和持续批处理技术实现吞吐量最高23倍提升。本文详述了使用vLLM在本地搭建大模型的完整流程，包括环境准备、项目初始化、模型下载及测试。vLLM支持多种量化格式和并行计算，适合生产环境和高并发API服务，虽部署复杂但性能卓越。与Ollama、LM Studio相比，各具优势，用户可根据需求选择适合工具。
2025-12-31 09:15:00
760
原创 2026年转AI大模型，先想清楚这3个问题 | 行业趋势与就业路径，我们分三步走！
2025年，AI大模型的发展已从技术探索全面进入产业化落地阶段。据最新数据显示，虽然整体就业市场增长放缓，但AI相关职位需求却呈现逆势上涨的态势。科技巨头们在这场人才争夺战中表现最为积极，从互联网大厂到传统企业，都在疯狂抢夺AI人才。
2025-12-31 09:15:00
1584
原创 小模型逆袭！阿里通义8B小模型携手ReMe智能体记忆框架！
ReMe是一个动态程序化记忆框架，通过存储"如何做"的知识而非传统事实或事件，实现大模型智能体的经验驱动进化。该框架包含三个核心阶段：多维度经验蒸馏将原始轨迹转化为结构化知识；情境自适应复用检索相关经验指导新任务；基于效用的动态精炼根据反馈更新记忆库。实验证明，ReMe实现了"记忆缩放"效应，使小型模型通过复用高质量记忆条目，能在复杂任务中超越大型模型，显著提升智能体性能。
2025-12-31 09:00:00
907
原创 深入浅出大模型：从ChatGPT到AI实践，一篇搞定大模型核心知识！
文章解析了大模型的工作原理、能力边界与缺陷。大模型属于连接主义，本质是基于概率统计的预测，具有上下文学习和智能涌现能力。然而，存在幻觉、知识过时、表现不稳定、P^n问题等缺陷。解决方法包括工具调用、搜索增强生成、优化提示词等。文章提出"AI是可能性的艺术"观点，建议以务实灵活方式使用AI，区分确定与不确定问题。
2025-12-31 08:45:00
539
原创 2026年程序员转行做大模型，职业发展前景究竟如何？又有哪些岗位可供选择？该如何做出合适的选择呢？
在科技飞速发展的 2025 年，大模型技术宛如一颗璀璨的新星，照亮了人工智能领域的天空，也为众多程序员提供了一个全新的职业发展方向。随着 DeepSeek 等技术的横空出世，大模型技术不断突破创新，AI 行业迎来了前所未有的热潮。对于许多程序员而言，这无疑是一个不容错过的转行良机。那么，2025 年程序员转行做大模型，职业发展前景究竟如何？又有哪些岗位可供选择？该如何做出合适的选择呢？
2025-12-30 09:00:00
570
原创 大模型实习月薪140K，揭秘AI人才市场新趋势！
AI领域实习和研究岗位薪酬大幅上涨，国际大公司如OpenAI、Anthropic等提供月薪7000-18000美元的高薪实习，国内字节、腾讯等企业也大幅提高AI相关实习待遇。这些公司寻求具有研究产出能力、能独立解决复杂问题的实习生，短期项目已成为企业提前筛选和培养AI人才的方式。这一趋势使初创公司获取顶尖人才的难度增加，AI人才培养路径明显前移。
2025-12-30 08:45:00
2099
原创 重磅干货：LangGraph框架AI Agent失忆症根治秘籍：对话内记忆持久化+跨对话长期记忆！
本文深入解析LangGraph框架中AI Agent"失忆"的根本原因：State仅在单次运行期间维护，每次运行后重置。通过引入Checkpointer（MemorySaver/SqliteSaver）实现对话内记忆持久化，结合Store实现跨对话长期记忆。提供完整代码示例、实战案例和最佳实践决策树，帮助开发者构建真正"记住"用户的智能助手，解决AI转头就忘的尴尬问题。
2025-12-30 08:30:00
672
原创 大模型开发新范式：为什么狂造Agent是条死胡同？Anthropic的通用Agent+Skills才是未来！
Anthropic提出AI开发新范式：从构建多个专用Agent转向通用Agent+Skills模式，解决"智能体动物园"带来的维护、专业和知识三大债务。Skills作为可复用、可组合、可执行的流程资产，通过渐进式披露和代码执行实现高效管理。未来竞争力在于将组织经验沉淀为可治理、可分发的技能包，而非Agent数量。
2025-12-30 08:15:00
825
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