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RSS订阅原创 【收藏】非科班逆袭百度大模型算法实习！附通关秘籍+全套学习资料
最近训练营又传捷报！一位学员成功斩获百度大模型算法实习offer，我特意整理了他的上岸全流程与核心心得，整理成这份超实用攻略，献给正在备战实习、秋招的程序员和AI入门小白，帮你少走弯路，高效冲刺目标岗位！
2026-01-09 12:05:53
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原创 【收藏向】大模型应用开发秋招面经全解析！覆盖20+大厂，小白/程序员必看
个人觉得，在 LLM 应用的面试题上，没有太多复杂、高深的问题，不像上来让你说一下分布式锁怎么设计然后死扣设计细节或是描述一下 MVCC 原理这种偏高难度的八股文问题（当然也遇到了一两次）。
2026-01-09 12:00:22
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原创 刷到就是赚到！大模型学习经验分享，帮你少走 3 年弯路
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。
2026-01-09 11:57:24
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原创 从RAG到Agent：解决多轮对话语义理解难题，收藏这篇大模型进阶指南
RAG系统在多轮对话中存在语义理解问题，因其固定的"先检索再增强"流程难以准确处理问题间的关联性。即使通过记忆功能拼接上下文，召回阶段仍会出现文档不相关的问题。相比之下，Agent能自主判断是否需要数据召回，更符合人类先思考后查资料的思维模式，是解决此类问题的更优方案。RAG的机制决定了其执行流程比较死板，而Agent更符合人类的思维模式。在RAG检索增强系统中，有一个很重要的概念就是语义相似度检索，其流程根据用户问题先去知识库中检索相关文档，然后再丢给模型做增强。
2026-01-09 11:17:27
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原创 收藏必备：Agent工程——大模型应用开发的新范式
Agent 工程是将非确定性 LLM 系统迭代优化为可靠生产体验的过程。这是一个循环过程：构建、测试、发布、观察、优化、重复。这里的关键是，发布不是最终目标。它只是你不断前进以获得新见解并改进 Agent 的方式。要做出有意义的改进，你需要了解生产环境中正在发生什么。你越快地完成这个循环，你的 Agent 就会变得越可靠。产品思维工程数据科学两个根本性的转变使 Agent 工程变得必要。首先，LLM 足够强大，可以处理复杂的多步骤工作流。我们一直看到 Agent 承担整个工作，而不仅仅是任务。
2026-01-09 11:10:20
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原创 【必藏干货】大模型Agent技能包：Agent Skills标准化框架详解，让AI开发像搭积木一样简单
Agent Skills 是一套给AI安装的“标准化技能包”。它把完成特定任务（如分析数据、生成图表）所需的所有工具、脚本、说明书和模板，打包成一个即插即用的文件夹，让大模型能像调用手机App一样，瞬间获得专业能力，无需用户每次都进行复杂的长篇指导。├── SKILL.md # 技能核心定义（必填）├── reference.md # 详细参考资料（可选）├── LICENSE.txt # 许可证信息（可选）├── resources/ # 附加资源（可选）
2026-01-08 11:59:45
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原创 收藏！奇点已至2026：AI终结软件工程？程序员的破局之路在这
马斯克接连刷屏动态，字字震撼：“我们已正式迈入奇点！”“2026，就是定义奇点的年份！Midjourney创始人也在社交平台感慨：“这个圣诞假期，我写出的代码量，竟超过了过去十年的总和。而真正让全球技术圈沸腾的，是一款名为的AI工具——它彻底打破了编程的门槛，让零基础的小白，仅需十分钟就能独立完成一款完整网页应用的开发。更颠覆认知的声音随之而来：“软件工程领域，或许将在2026年上半年迎来终结。这绝非危言耸听。
2026-01-08 11:57:59
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原创 收藏！程序员/小白转大模型全攻略：选对方向不踩坑，从入门到实战路径清晰了
这两年，大模型彻底走出实验室的“象牙塔”，走进了程序员的技术栈、学生的学习计划，更成了无数转行者的职业新选择。
2026-01-08 11:56:25
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原创 收藏！从夯到拉，锐评大模型岗位（新手&程序员入门指南）
负责大模型的“对齐（Alignment）”工作，让模型输出更符合人类偏好、更安全、更有用。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。：设计、测试、优化并固化提示词（Prompt），通过调整输入指令的结构、逻辑与表述方式，挖掘大模型在特定任务（如文案撰写、代码生成、数据分析）上的潜力，编写标准化的提示词模板库，提升团队使用大模型的效率。
2026-01-08 11:55:18
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原创 RAG入门指南：让AI告别胡说八道，开发者必备知识，建议收藏
朋友们，RAG不是什么高大上的黑科技，它就是AI的“外脑”，让聊天更靠谱、更有趣。下次用AI时，想想它背后有没有RAG在撑腰。想深入学？多实践，建个小数据库试试！
2026-01-08 11:53:43
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原创 收藏！爆火的AI Agent究竟是啥？一篇讲透+实战案例（小白/程序员必看）
如果用自动驾驶技术来类比To B软件的AI化进程：2023年LLM的出现，让To B软件的自动化程度从“需要人工全程操作”的L1阶段，提升到“辅助完成部分工作”的L2阶段；而AI Agent的到来，则直接跃升到“自主完成复杂任务”的L4阶段，实现了质的飞跃。▲人类与AI协同的三种模式对比对程序员和企业来说，AI Agent的核心价值始终是“降本增效”——它能替代越来越多的重复性、流程化工作，但无法替代对行业业务的深度理解。
2026-01-07 11:57:31
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原创 收藏！Java开发者转型大模型开发指南：优势、路径与实践全解析
最后想强调：Java开发者转型大模型，不是“放弃Java”，而是在Java的基础上拓展技术边界。大模型时代需要的是“算法+工程”“技术+业务”的复合型人才，而我们的工程化能力，正是这个生态中不可或缺的核心一环。AI浪潮不可逆，机会永远留给有准备的人。对于Java开发者来说，现在正是转型大模型的黄金时机——不用犹豫，从基础开始，从实践切入，一步步搭建自己的AI技术体系。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——
2026-01-07 11:54:35
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原创 收藏！一文搞懂爆火的 AI Agent 是什么？与 LLM 的核心关系拆解（程序员 / 小白必看）
AI Agent的核心定义：以大语言模型（LLM）为核心驱动，具备自主理解目标、感知环境、规划步骤、记忆信息、调用工具等能力，能够端到端自动化完成复杂任务的智能系统。和传统AI相比，AI Agent最大的区别在于“自主性”——它不需要人类一步步指令引导，而是能像一个独立的“执行者”一样，主动思考如何达成目标。学术界和工业界对AI Agent的定义虽有差异，但核心共识高度一致。
2026-01-07 11:53:34
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原创 收藏！大模型岗位薪资太香了！程序员/小白转岗必看指南
作为常年关注职场动态的技术人，我有个习惯——每隔一段时间就会去Boss直聘翻一翻大模型相关的招聘信息。每次点开薪资详情页，都忍不住心生感慨：这薪资水平，真恨不得让时光倒流10年，重新扎进大模型领域深耕，直接去应聘这些岗位！毕竟，这待遇是真的香到让人无法拒绝！话不多说，直接上招聘截图给大家直观感受下：对比传统的运维、后端开发等岗位，这些大模型相关职位的薪资门槛明显更高，甚至不少初级岗位的薪资都能赶超传统技术岗的资深水平。这背后其实传递着一个很明确的信号：当前大模型领域正处于人才紧缺的状态，行业缺口极大。
2026-01-07 11:50:25
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原创 RAG是个啥？一文速通RAG核心知识【小白收藏版】
RAG，检索增强生成）：建立一个外部数据库，将大模型不知道的知识存储在外部数据库中，供大模型进行检索调用，用于提高大模型回答的质量。用户提问后，根据用户的问题到外部数据库中检索得到上下文context），得到的上下文与用户的问题整合后，作为Prompt提示词送入大模型供其搜索答案。
2026-01-07 11:48:20
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原创 【必看收藏】非科班90天大模型速成指南：零基础变身AI应用工程师，稳拿25K+薪资
这是2026年真实发生的转型案例：非计算机专业的张明并非天赋异禀，却精准踩中了大模型应用爆发的行业风口，凭借一套可直接复用的**“90天核心能力速成体系”**，成功跨界切入AI赛道，最终拿到月薪28K的AI应用工程师Offer。其实这样的逆袭并非个例，2026年的AI产业环境，正为非科班从业者打开前所未有的机会窗口。
2026-01-06 11:52:09
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原创 收藏必备！Java程序员转行大模型工程师实战指南，从技术储备到岗位上岸
Java程序员转行大模型，核心逻辑是“复用现有工程优势，精准补充大模型相关技能”，而非从零开始的跨界。你所具备的企业级系统开发、分布式架构设计、高可用运维等经验，正是当前大模型落地环节最稀缺的资源。只要明确转型方向、扎实夯实基础、注重项目实战，就能在6-12个月内实现成功转型。避坑1：拒绝“全栈幻想”，聚焦单一方向深耕。大模型领域技术繁杂，试图同时掌握算法研发、工程落地、应用开发等所有技能，只会导致“广而不精”。建议聚焦工程化落地或应用开发一个方向，打造核心竞争力。
2026-01-06 11:51:18
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原创 收藏必备：RAGate - 让大模型告别“无脑检索“的自适应检索增强技术
RAG 不应是默认选项：全时开启 RAG 会因引入不相关文档而降低生成质量。上下文感知决定成败：RAGate-MHA 证明，让门控机制“看到”候选文档与问题的关联度（Attention Score），是做出正确决策的关键。降本增效可行：通过 RAGate，可以将昂贵的检索和上下文填充操作减少 70% 以上，同时提升系统性能。
2026-01-06 11:47:11
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原创 大模型开发者必收藏：2025年LLM技术进展与未来趋势深度解析
本文全面回顾2025年大语言模型发展，重点介绍了推理模型崛起、RLVR与GRPO算法成为主流训练方法、架构向高效混合模型转变、推理侧缩放与工具调用广泛应用。作者探讨了AI在编程、写作与科研中的应用价值，强调私有数据作为企业竞争优势的重要性，并对2026年技术发展做出预测，指出未来进步将来自多方面协同而非单一突破。
2026-01-06 11:45:52
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原创 收藏！Java开发者转大模型Agent：瞄准企业核心需求，60天打造不可替代竞争力
2026年的后端开发赛道，“AI Agent”已成为企业筛选人才的核心标尺——某招聘平台Q1数据显示，超85%的中高端Java岗位明确要求“具备AI Agent开发经验或相关认知”，而缺乏AI能力的开发者，即便有5年以上经验，薪资议价权也下降40%。更现实的是，企业正在疯狂争抢能“用Java落地Agent项目”的复合型人才，某电商企业开出6万/月薪资招聘Agent系统开发工程师，岗位发布3天收到200+简历却无人能通过实操面试。
2026-01-05 11:10:02
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原创 收藏必备！深入解析6种AI智能体架构模式，从单智能体到层级设计的完整指南
在这种灵活的方式中，智能体根据具体需求被组织进一个工作流中。部分流程具有确定性转移，而其他部分则允许智能体根据当前状态动态做出路由决策。结合规则驱动与大模型（LLM）驱动的路由机制支持静态流程与动态智能体流的共存每个节点都可实现自定义逻辑灵活性最大化可完全自定义的流程逻辑混合系统、人机协作对话、可配置工作流等为了展示多智能体模式的价值，我们来看一个足球新闻机构的复杂系统工作流示例。信息采集智能体：收集如球员市值等详细信息球队信息智能体：检索球员当前所属球队文本撰写智能体。
2026-01-05 11:06:55
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原创 收藏！往届生逆袭大厂大模型岗位：50W+年薪路径全拆解（小白/程序员必看）
输出技术内容：将学习笔记、项目拆解、问题排查过程整理成技术博客，发布在优快云、掘金等平台（比如“vLLM推理加速原理拆解”“LangChain搭建RAG系统避坑指南”），既能加深理解，也能提升行业影响力。融入技术社群：加入大模型相关技术社群（比如PyTorch官方社群、LangChain中文社群），积极交流问题、分享经验，可能获得内推机会。面试核心准备：梳理项目中的核心挑战（比如模型量化后精度损失、部署后的延迟过高）、思考过程和解决方案；
2026-01-05 11:05:22
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原创 小白也能懂：大模型的Token机制详解，收藏这篇就够了！
首先要明确，「Token并不等同于单词」。它是一个更基础、更灵活的概念。根据所使用的“分词（Tokenization）”方法，一个Token可以是一个完整的词、一个子词（subword）、一个字符，甚至是标点或空格。举个例子，对于英文句子 “I love machine learning!"]（以单词为单位）"]（以子词为单位）对于中文而言，情况更为复杂。由于中文不像英文那样有天然的空格来分隔单词，分词策略就显得尤为关键。['我', '爱', '机器', '学习'](按词语)
2026-01-05 11:04:08
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原创 收藏！大模型时代已来，开发者把握机遇的4条核心路径
很多开发者误以为，做大模型必须深耕底层技术研发。其实不然，站在技术落地的“最后一公里”，做大模型能力的集成者，同样能抢占市场先机。核心逻辑是：挖掘特定场景的用户痛点，将通用大模型能力封装成即用型产品，降低用户使用AI的门槛。例如，一位杭州的开发者精准瞄准电商商家的客服痛点，开发了“AI智能客服自动回复”插件。该插件能通过大模型快速识别顾客的咨询意图（如查物流、问售后、询参数），并自动生成自然、贴合品牌调性的回复话术，还支持根据店铺品类自定义训练。
2026-01-04 11:52:03
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原创 【必藏】深入浅出Transformer架构：从零理解大模型的核心原理与实战应用
最初被预训练、后训练修正的原始“模型”是怎么来的，为什么给数据，经过不断训练就就能得到一个会说人话的“超大函数”出来呢？人是从受精卵开始不断发育，出生后拥有了一个符合人类大脑架构的“神经网络”，在日后成长过程中，大脑发育结构不断调整，不断根据获取的环境信息不断内化知识，逐渐成熟，通常在35岁后颅骨完全闭合，架构上再难发生大的变化，但依然可以通过不断学习、接受新信息，让大脑变得更聪明、更灵活。每过完一天都要比早晨醒来时更聪明一点。– 查理·芒格所以，LLM初始架构是什么样的？
2026-01-04 11:49:40
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原创 收藏！从入门到实战：大模型学习全路径指南（小白/程序员必看）
大模型学习没有“一蹴而就”的捷径，但有“少走弯路”的方法。很多新手卡在“选框架”“学数学”的纠结中，浪费了大量时间，却迟迟没有动手写第一行代码。其实对于小白和程序员来说，最有效的学习方式就是“边做边学”——先配置好第一个开发环境，跑通第一个Hello World级的大模型Demo，在实操中逐步解决问题、积累经验。从理解简单的注意力机制，到开发可落地的RAG系统；从调用基础API，到独立部署AI应用，每一步实践都在构建你的核心竞争力。大模型领域的高薪岗位，永远留给“会动手、能落地、善学习”的实践者。
2026-01-04 11:45:23
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原创 收藏必备！AI大模型企业应用实战指南：六大落地场景详解，程序员快速掌握智能转型
文章详细解析了AI大模型在企业落地的六大场景：知识库应用、智能问数、智能体应用、智能编稿、文档审核和智能考评。每个场景都阐述了具体落地思路、适用场景和应用价值，展示了AI大模型如何从知识管理、数据分析到人才考评，全方位赋能企业数字化转型，提升运营效率与创新能力，为企业创造实实在在的价值。
2026-01-04 11:44:18
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原创 收藏备用！智能体（AI Agentic）工作流设计6大核心阶段，大模型入门必看
这是智能体工作流的“起点锚点”，核心目标是让智能体清晰明确“要做什么”“做到什么标准”，避免因目标模糊导致后续执行偏差。对于开发者而言，这一步也是梳理需求、规避开发返工的关键环节。识别目标与任务（Identify goal & task）：明确智能体的最终交付目标与具体执行任务，比如“完成客户咨询工单分类”的目标下，具体任务可拆解为“提取工单关键词”“匹配分类标签”等。拆解成子任务（Break into sub-tasks）：将复杂大目标拆分为颗粒度更小、可独立执行的子任务。
2026-01-02 14:00:00
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原创 收藏！35岁程序员危机破局指南：转型高潜赛道，照样拿高薪
35岁程序员的危机，从来不是年龄带来的，而是能力停滞带来的。技术转管理、深耕垂直领域、跨界产品、自由职业、AI大模型这5条赛道，都能复用你多年积累的技术能力。关键是找到自己的优势方向，主动学习、积累案例，把「年龄焦虑」转化为「转型动力」。如果不知道怎么选方向，可以先从AI大模型落地开发入手，目前赛道红利期，程序员切入成本最低、收益最高。
2026-01-02 13:45:00
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原创 收藏！大模型Tokens全解析：从概念到计费，一文搞懂！
Google搜索发现，Token在计算机科学中有多种含义： “标记”、“令牌”、“代币”等。华为云浙江AI先锋计划中提到的Token，是在大模型和人工智能领域中，指大模型处理文本的最小语义单位，是机器理解人类语言的基础单元。就像人民币中，“分”是最小计量单位，
2026-01-02 10:15:00
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原创 收藏！大模型三大核心技术深度解析：RAG、Agent与多模态如何重塑AI应用
本文聚焦大模型三大核心支柱技术：RAG（检索增强生成）破解知识时效性困境，Agent赋予模型自主决策执行能力，多模态突破单一感知边界。三者协同发力，精准攻克大模型落地过程中的数据滞后、隐私泄露、专业适配不足等核心难题，推动行业从单纯的效率提升迈向深层次的业务重构。展望未来，大模型将朝着全模态融合、复杂系统构建与垂类领域深度绑定的方向加速演进，最终形成"感知-认知-决策-执行"的完整智能闭环，成为驱动产业变革的核心动力。
2026-01-01 15:00:00
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原创 收藏！Agentic RAG全面解析：AI智能体赋能RAG，构建更强LLM应用（小白&程序员入门必看）
理解了RAG和AI智能体的基础概念，Agentic RAG就很好懂了——本质是将AI智能体融入RAG流程，让智能体担任“协调者”和“优化者”的角色，统筹各组件工作，执行超越“简单检索+生成”的复杂操作，从而破解基础RAG的局限性。一句话总结：Agentic RAG = AI智能体 + 传统RAG，核心优势是“让检索更智能、流程更灵活”。
2026-01-01 11:00:00
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原创 收藏！程序员/小白入门大模型转行全攻略：避坑指南+方向拆解
很多小伙伴问我：“大模型是新领域，是不是人才缺口大、竞争小，转行更容易就业？能不能靠这个抵抗35岁中年危机？大模型绝对是值得入局的长期风口，但“好就业”的前提是选对方向、掌握落地能力，不是盲目跟风。从行业趋势来看，现在不管是互联网大厂、传统企业还是创业公司，都在布局大模型相关业务，岗位需求还在持续增长。但企业要的不是“会背理论”的人，而是能快速上手做事的人——比如能搞定数据标注规范、能搭建简单的RAG系统、能优化模型部署性能的人。至于“抗35岁危机”，核心不是“行业新”，而是“你的不可替代性”。
2025-12-31 11:15:51
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原创 【值得收藏】RAG技术发展全解析：从基础实现到智能化的演进之路，大模型开发者必看指南
RAG特点优点Naive RAG- 单一索引，如TF-IDF、BM25、向量检索- 简单，易于实现 - 缓解模型幻觉- 文档增强 - 索引优化 - query重写 - reranking- 更准确的检索 - 增强检索相关性- 混合检索 - 工具、API集成 - 模块化、工程化的实现- 更强的灵活性 - 适应更多元的场景Graph RAG- 图结构索引 - multi-hop推理 - 基于图节点的上下文内容增强- 关系推理能力 - 适合结构化数据。
2025-12-31 11:14:49
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原创 收藏！Java程序员2026突围方向：AI大模型应用开发才是真风口
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 11:12:30
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原创 收藏级｜AI 智能体核心原理综述：从 Agentic AI 到 AI Agent 入门指南
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 11:08:43
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原创 收藏！大模型入门到求职全攻略：小白&程序员必看的高潜力赛道指南
随着ChatGPT、文心一言等AI产品的爆发式普及，大模型已彻底走出实验室，成为驱动产业升级的核心动力，稳稳占据科技领域热门赛道C位。这一领域既承载着技术革新的浪潮，吸引无数从业者躬身入局，也因技术迭代快、专业门槛高，让不少求职者陷入迷茫。无论是正纠结保研方向的学生，还是计划转型的职场人，想在大模型领域站稳脚跟，首先得理清三个核心问题：行业本质是什么？就业现状如何？未来发展趋势在哪？本文专为小白和程序员群体打造，从大模型核心认知、就业前景透视、岗位门槛拆解、求职进阶策略四大核心维度，梳理最实用的学习与求职参
2025-12-30 11:49:21
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原创 大模型入门全攻略：掌握核心参数与两大范式，小白也能变身大模型专家，建议收藏！
大模型作为新兴领域，不断地冒出来新的专有术语和新的概念，让大家觉得很神秘，捉摸不透。但是大部分复杂性的背后都会有一个极其简单便于理解的模型，本次分享最主要就是大模型的基本范式，通过范式将这些神秘感去除。大模型虽然很厉害，很神秘，但作为使用人员，门槛是非常非常非常低的。
2025-12-30 11:47:37
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原创 大语言模型智能体(Agent)开发全攻略：从入门到精通，建议收藏备用
简单来说，Agent 是能代表用户自主完成任务的智能系统。它和普通 LLM 应用的核心区别的在于：是否能自主掌控 workflow 执行。比如简单的聊天机器人、单轮文本生成工具，只是调用了 LLM 的生成能力，不算 Agent；但能自动完成 “查询航班→对比价格→预订机票→发送行程单” 全流程的系统，才是真正的 Agent。靠 LLM 驱动决策：能判断任务进度、纠正错误操作，遇到故障时可暂停并交还控制权给用户；可调用外部工具：能根据任务状态动态选择 API、数据库等工具，且始终在规则边界内运行。
2025-12-30 11:46:22
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