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书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。大语言模型（LLM）如GPT-4、LLaMA通过预训练掌握了通用知识，但在特定领域（医疗、法律、金融）表现不足。

LangGraph 是基于 LangChain 的扩展框架，专为构建有状态的大模型工作流而设计。它通过图结构定义多个执行节点及其依赖关系，支持复杂任务编排，尤其适合多智能体协作和长对话管理等场景。LangGraph 的核心优势包括状态持久化、灵活编排、容错机制和可视化调试。开发时建议遵循模块化设计、状态最小化和幂等性保证等原则。状态设计可使用 Pydantic 模型或 TypedDict 明确结构，并通过注解实现自动管理。节点函数是工作流的基本单元，支持多智能体协作。边的设计包括条件分支和循环结构，错误处理

是规范智能体（Agent）之间、智能体与工具/数据源之间交互的。

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。相结合的技术，通过实时从外部知识库中检索相关文档，增强大语言模型（LLM）的生成准确性和事实性。面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

基于深度学习的自然语言处理模型，具备生成、理解和处理文本能力。发展历史早期NLP：规则系统、统计模型（HMM、CRF）。Transformer时代：2017年《Attention is All You Need》。规模化模型：GPT系列、BERT、T5等。核心特点大规模参数（亿级到万亿级）。自监督学习（Pre-training + Fine-tuning）。多任务适应性。

当今数字化浪潮中，大模型正重塑着软件开发与测试的格局。对于程序员和测试工程师而言，掌握大模型技术，无疑是为职业生涯插上腾飞的翅膀。以下是一份专属你们的大模型从 0 到 1 学习指南，助你在这片新领域大放异彩。

大模型可以帮我们做很多事情，例如回答问题、写周报&文 档、内容总结、翻译等。但普通人和大模型直接交互是不现实的， 类GPT聊天机器人是大模型面向普通用户提供的一种接口，能够帮 忙人们完成很多任务，但大模型能做的远不止于此，而聊天是一种 泛化的场景，很多时候解决问题的效率不是很高。因此，这就需要 “智能体”登场了。智能体（Agent）是人工智能领域中的一个核心概念，指的是 具有智能的实体，能够感知其环境、通过学习和推理改变自身状 态，并采取行动以实现特定目标。

提示工程（Prompt Engineering）：Few-shot/Zero-shot学习、思维链（Chain-of-Thought）。：关注顶级会议（NeurIPS、ICML、ACL）、论文（ArXiv）、技术博客（Hugging Face、OpenAI）。CNN（图像处理）、RNN/LSTM（序列建模）、Transformer（NLP核心）。特征选择（PCA、t-SNE）与特征嵌入（Embedding）。Seq2Seq（机器翻译）、注意力机制（Attention）。

初识大模型OpenAI模型的发展历程主流国产大模型大模型赋能行业分析未来展望：大模型的趋势与挑战。

大模型的使用与训练为程序员和测试工程师带来了前所未有的机遇。通过巧妙地运用大模型，我们可以显著提升工作效率和质量，更好地应对软件开发与测试领域的各种挑战。希望这份小白友好型学习教程能够帮助你在大模型的世界中轻松上手，开启职业生涯的新篇章。在学习过程中，充分利用推荐的学习资源和工具，结合实际项目进行实践，不断总结经验，你将逐步掌握大模型的使用与训练技巧，成为大模型领域的高手。

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