AI大模型.-优快云博客

原创值得收藏：大模型智能体五大模式详解：从工具调用到多智能体协作

范式名称英文名称洞察Essence反思模式自我意识的萌芽，AI具备自省与自我修正能力工具调用模式心智的外延，主动借助外部工具实现认知与能力扩展推理-行动闭环知行合一，通过推理-行动-反馈循环实现实践性成长规划分解模式目的性理性，目标设定与任务分解，动态自组织优化多智能体协作模式社会性智能，分工协作与自治博弈，迈向人工社会。

2026-01-08 14:04:13 596

原创收藏！Java程序员转行大模型开发全攻略：从入门到实践的机遇之路

Java程序员转行大模型，不是放弃原有积累，而是在现有技术基础上的升级迭代。核心逻辑是：用AI基础补齐知识短板，用工具框架打通技术壁垒，用Java工程化能力打造核心优势，再通过项目实践完成从“Java开发者”到“大模型工程化专家”的转型。在AI浪潮席卷行业的今天，转型的最佳时机永远是“现在”。如果在学习过程中有具体问题，也可以在评论区交流，一起进步！近期科技圈传来重磅消息：行业巨头英特尔宣布大规模裁员2万人，传统技术岗位持续萎缩的同时，另一番景象却在AI领域上演——AI相关技术岗正开启“疯狂扩招”模式！

2026-01-08 14:02:04 670

原创收藏备用 | 三分钟看懂AI大模型（小白&程序员专属图文教程）

训练的核心是“校准参数”——我们把大量数据输入模型，同时监督它的输出结果，通过不断调整模型内部每个神经元的参数，最终让模型输出的结果和真实情况的偏差达到最小，这个过程就像教一个新手做事，通过反复纠错让它越来越熟练。模型中有多层神经网络，每层神经网络有很多神经元，如同多层嵌套函数，而每个神经元，每个嵌套函数，可以理解为一个函数y=F(x)，它可以通过调整参数来控制输出。近期科技圈传来重磅消息：行业巨头英特尔宣布大规模裁员2万人，传统技术岗位持续萎缩的同时，另一番景象却在AI领域上演——

2026-01-08 14:00:39 661

原创 AI智能体(Agent)全解析：从技术原理到实战应用，程序员必学收藏的下一代生产力革命

AI智能体(AI Agent)是融合感知-决策-行动循环的AI系统，正引领工作方式变革。以LLM为"大脑"的AI Agent能自主完成复杂任务，从规划旅行到分析财报。技术虽面临幻觉、算力消耗等挑战，但市场增速迅猛，预计2030年达471亿美元。供应链、金融等垂直领域应用广泛，未来将催生"超级个体"，实现人机协同的新生产力革命。

2026-01-07 14:22:44 475

原创【干货收藏】AI抢走程序员一半饭碗？别怕，看完你就知道如何成为抢回饭碗的那一半

今天刷到一个扎心的问题，在程序员圈子里被189万人热议：“AI已经能编出很完美的程序，程序员这个行业以后是不是会消失？。一半人靠AI实现10倍效率跃迁，从重复劳动中解放；另一半人却发现，自己深耕多年的基础技能，竟然敌不过百元级的AI编程工具。这不是“会不会失业”的选择题，而是“你要成为哪一半”的生存题。

2026-01-07 14:20:07 759

原创收藏！什么是 AI Agent？与大模型的核心区别，程序员必看一文搞懂

大模型解决了 “能听懂、会表达” 的问题，而 AI Agent 解决了 “能做事、会落地” 的问题 —— 这是从 “内容智能” 到 “行为智能” 的关键一步，也是 AI 从实验室走向实际应用的核心桥梁。现在很多人觉得 AI Agent 还不够成熟，比如 “大脑”（大模型）偶尔会误解需求，“手脚”（工具生态）还不够丰富，通用框架也有待完善。

2026-01-07 14:14:16 930

原创收藏！2026校招大变局：大厂AI人才抢疯了，大模型成进大厂新门票

又是一年校招季，对于计算机相关专业的应届生、想入行技术领域的小白来说，今年的求职市场藏着前所未有的机遇与挑战。回顾过去几年，互联网行业增长放缓、竞争加剧，招聘名额收紧成为常态，不少应届生都经历过“一岗难求”的焦虑。但今年，市场风向悄然逆转——7月、8月以来，阿里巴巴（BABA.NYSE；09988.HK）、字节跳动、腾讯（00700.HK）、美团（03690.HK）、京东（JD.NASDAQ；

2026-01-06 14:21:58 818

原创【珍藏级】Transformer架构详解：大模型入门必学的核心概念与实战

本文详细介绍了Transformer架构，从RNN的长程依赖和并行化问题出发，阐述了Transformer通过注意力机制解决这些问题的创新方法。文章拆解了Transformer的核心组件，包括输入处理、自注意力机制、多头注意力机制，以及编码器和解码器模块结构。最后，展示了现代Transformer生态系统，如BERT、GPT和Vision Transformer，为理解大模型提供了全面而深入的基础知识。

2026-01-06 14:14:54 703

原创程序员必看！LLM微调(Finetuning)全攻略：收藏这份指南，掌握大模型定制技术

本文全面介绍大语言模型(LLM)微调(Finetuning)技术，从基础概念到实战应用。详解微调类型(全量/部分/参数高效方法)、数据集构建、框架使用及挑战应对。重点介绍2025年主流技术如QLoRA、DPO和GRPO，提供完整代码示例。文章强调数据质量决定模型性能，并给出微调容量选择、灾难性遗忘避免等实用建议，帮助读者掌握定制大模型的核心技能。

2026-01-06 14:13:35 718

原创【必学收藏】12种RAG高级架构与方法：大模型检索增强生成技术详解“

本文介绍了12种RAG（检索增强生成）的高级架构与方法，包括Mindscape-Aware RAG、Multi-step RAG with Hypergraph-based Memory、QuCo-RAG等创新技术。这些方法针对长文档理解、多步推理、动态检索等不同场景进行了优化，通过全局感知、超图记忆、共现统计等技术提升大模型的事实准确性和推理能力，为RAG技术的发展提供了多样化的解决方案。

2026-01-06 14:11:07 734

原创收藏！2026大模型行业招聘全景解析：各技术栈程序员转型必看

近两年来，大模型技术浪潮席卷整个 tech 圈，热度居高不下！无论是深耕传统技术栈的 Java、C++ 开发者、前端工程师，还是专注数据领域的数据分析师、算法工程师，亦或是负责整体架构的架构师，都纷纷将目光投向大模型赛道，开启了新一轮的技术深耕与转型竞争。在这股热潮下，不少技术人（尤其是刚入行的小白和计划转型的程序员）都充满了困惑。近期在后台收到了大量咨询，核心问题集中在：2026年AI大模型行业就业前景到底如何？不同技术背景的人，选择哪个细分方向学习更有前景、更容易落地就业？

2026-01-05 11:56:05 911

原创 AI Agent架构全解析：六大核心模块助你成为智能系统专家（建议收藏）

AI agent六大核心模块主要包括：感知模块、决策规划模块、执行模块、专业大模型模块、记忆管理和反馈系统。由这六大模块构建成一个系统工程化的AI系统，而非demo状态的AI玩具。专业的大模型模块这里就不详细介绍了，主要介绍另外5个核心模块。

2026-01-05 11:54:56 1025

原创收藏！DeepSeek爆火后，后端转AI大模型工程化工程师指南（附岗位核心要求）

随着DeepSeek等大模型工具的持续爆火，AI大模型工程化开发领域迎来了需求井喷。不少后端工程师敏锐捕捉到这一行业风口，却在转向AI大模型工程化工程师的过程中陷入迷茫：不清楚核心门槛是什么、该从哪里着手学习、需要掌握哪些关键技能。与其盲目摸索，不如直接对标企业招聘标准。结合这些岗位要求，后端工程师转行的学习路径也变得清晰起来，无需盲目跟风学习，可按“基础铺垫-工具掌握-流程实操-架构提升”的逻辑逐步推进：先夯实Python基础，再攻克深度学习框架；

2026-01-05 11:45:43 829

原创【收藏必备】小白也能懂的RAG技术：检索增强生成的全面指南

RAG(检索增强生成)技术结合检索系统与生成模型，解决了传统语言模型无法动态访问外部知识的局限性。通过从外部知识源检索信息并整合到生成过程中，RAG能够生成更准确、上下文相关的输出。其核心步骤包括用户意图理解、知识源解析、知识嵌入、索引、检索、知识整合、答案生成和引用，在问答、摘要等领域表现出色，是提升大模型性能的重要技术。传统的语言模型，比如 GPT-3，虽然在生成文本方面表现出色，但它们有一个显著的局限性：它们依赖于预训练的参数，无法动态访问外部知识。

2026-01-05 11:43:35 704

原创收藏！程序员转行大模型：优势复用+技术跃迁全指南

对程序员而言，转行大模型并非“从零开始”——你的编程功底、工程思维、问题解决能力都是可复用的核心优势。但不少程序员仍会陷入“该补哪些知识”“如何对接现有技能”“职场如何过渡”的迷茫。本文专为程序员量身打造，教你。

2026-01-04 14:20:20 576

原创收藏学习！一文读懂Agentic RAG：让AI从“能回答“到“会思考“的技术革命

过去两年里，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）几乎成为大模型应用的标配，它能把模型的生成能力与外部知识库结合，避免“胡编乱造”。但传统RAG也有瓶颈：面对模糊问题、复杂多跳推理或脏数据时，效果往往不理想。就是在RAG的基础上引入“智能体（Agent）”的能力。它不仅能检索，还能像一个小助手一样自主规划步骤、调用工具、反思和修正，直到产出更精准、更符合语境的结果。

2026-01-04 14:18:45 840

原创【收藏必备】2025年最新AI智能体框架全解析：从入门到精通，一文看懂主流框架差异

我们通常会根据社区反馈，了解框架在实际场景中的表现。但需要注意的是，最热门的框架未必是最适合的选择。CrewAI和AutoGen。CrewAI：属于高抽象层框架，它隐藏了底层细节，可帮助用户快速构建智能体系统AutoGen：专注于智能体的自主异步协作，允许智能体根据需求自主协作，这一特性更适合测试和研究场景LangGraph也是一个知名度较高的系统，值得重点介绍一二。它采用基于图（graph）的设计思路：通过构建节点（nodes），并借助智能体连接这些节点。

2026-01-04 14:18:09 828

原创【收藏】AI大模型与Agent开发入门指南：小白/程序员必看的高薪赛道攻略

1.技术学习（1小时）：跟进行业前沿动态，学习Meta最新开源的“AgentBuilder”框架，研究其“动态工具选择”功能——该功能可让Agent根据任务类型自动选择最优工具，无需人工配置，计划将其融入现有模块，提升Agent的灵活性。\2.总结与计划（30分钟）：记录当天成果：完成角色识别模块开发与优化，响应时间和匹配准确率均达标；

2026-01-02 15:30:00 630

原创【收藏向】阿里淘天大模型岗面试真题全解析（含代码实现）小白&程序员入门必备

答：我知道的图 RAG 算法主要有 LightRAG 和 GraphRAG。分块（Chunk）+ 索引（Indexing）：将文本分割成小块，并构建出基于图的索引结构。文本分割：将文档分割成小块。实体、关系提取：利用 LLM 识别并提取每块文本中的实体（如名称、日期、地点、事件等）和它们之间的关系，形成知识图谱中的节点和边。生成键值对：对每个实体节点和关系边，使用 LLM 配置文件函数生成文本键值对，其中键是单词或短语，用于高效检索，值是总结相关片段的文本段落，辅助文本生成。

2026-01-02 13:00:00 1779

原创收藏备用！LangGraph核心之State状态管理全解析，小白也能上手大模型开发

State是什么：在整个流程中共享的数据容器基本用法：节点读取State，处理后返回更新的部分TypedDict：让代码更严谨，避免运行时错误Reducer机制：控制State的更新方式（覆盖、追加等）：智能管理消息列表的专用Reducer实战应用：构建带记忆的聊天机器人掌握了这些，你就能灵活构建各种LangGraph应用了。如今技术圈降薪裁员频频爆发，传统岗位大批缩水，相反AI相关技术岗疯狂扩招，薪资逆势上涨150%，大厂老板们甚至开出70-100W年薪，挖掘AI大模型人才！

2026-01-02 10:45:00 1620

原创收藏！AI 爆火却插不上手？普本计算机生的AI入门指南+9大岗位拆解

身为普通本科计算机专业的学生，你大概率早已被 “AI 重塑行业格局”“不懂 AI 终将被淘汰” 的声音裹挟——课堂上老师反复强调AI是未来核心技能，同学群里频繁转发AI岗位的高薪Offer截图，刷技术社区时，名校大神的AI项目分享更是扑面而来。可越看越焦虑迷茫：AI领域到底有哪些能落地的真实岗位？像我这样的普本背景，真的能胜任这些岗位吗？未来的职业上升空间又在哪里？这种感受太真实了：就像站在热闹的技术会场外，明明能听见里面的机遇碰撞声，却找不到推门而入的入口，只能眼睁睁看着风口可能从身边溜走。

2026-01-01 15:00:00 685

原创收藏！从入门到实战：AI Agents（大模型智能体）全解析，小白程序员必看

通俗来讲，AI Agents（大模型智能体）是一个能"感知环境、思考决策、执行行动"的数字实体，就像一个有自主意识的"数字员工"。它能通过各类输入源获取信息，经过分析推理后采取行动，最终实现预设目标——这个运作逻辑和人类与世界的互动模式很像，但区别在于，AI Agents是完全以目标为导向的可编程系统。AI Agents的核心设计理念是"理性行为"：无论环境如何变化，它都会选择能最大化目标实现概率的行动。

2026-01-01 12:00:00 569

原创收藏！AI Agent与Agentic AI核心区别拆解，大模型学习者必看

OpenAI应用研究主管Lilian Weng提出的“Agent=大模型+规划+记忆+工具”是行业公认框架，我们用“点外卖”场景拆解：• 大模型（大脑）：理解“想吃清淡午餐，预算50元以内”的需求，判断需调用外卖平台工具；• 规划（拆解任务）：将“点外卖”拆分为“定位当前地址→筛选符合预算的轻食店→查看用户评分→推荐3款热销餐品→确认后下单”5个步骤；• 记忆（存储信息）：短期记忆记住“不吃香菜”的即时要求，长期记忆（外部向量数据库“云端笔记本”）调取上周点过的3家轻食店记录，优先推荐好评商家；

2026-01-01 10:30:00 1009

原创必收藏！从零开始学模型微调：解锁大模型的行业应用潜力与实战指南

模型微调是指在经过大规模无监督学习训练的预训练模型基础上，使用特定任务或领域的标注数据进行二次训练，通过调整模型参数使其适配目标场景的技术范式。其本质是迁移学习（TransferLearning）在深度学习领域的典型应用——将预训练阶段习得的通用特征表示（如语言语义、图像结构）迁移到特定任务中，再通过少量数据的训练实现知识的"特化"。可以用一个生动的类比理解这一过程：预训练模型如同一位博览群书的通识学者，掌握了语言逻辑、基础科学等通用知识；

2025-12-31 13:37:06 1027

原创收藏！2025开年AI狂潮下，程序员的生存与翻盘：大模型时代必备指南

近期科技圈传来重磅消息：行业巨头英特尔宣布大规模裁员2万人，传统技术岗位持续萎缩的同时，另一番景象却在AI领域上演——AI相关技术岗正开启“疯狂扩招”模式！据行业招聘数据显示，具备3-5年大模型相关经验的开发者，在大厂就能拿到50K×20薪的高薪待遇，薪资差距肉眼可见！业内资深HR预判：不出1年，“具备AI项目实战经验”将正式成为技术岗投递的硬性门槛。在行业迭代加速的当下，“温水煮青蛙”式的等待只会让自己逐渐被淘汰，与其被动应对，不如主动出击，抢先掌握AI大模型核心原理+落地应用技术+项目实操经验。

2025-12-31 12:00:14 1038

Python学习大纲-为大家学习Python助一臂之力

空空如也