大模型大模型-优快云博客

原创 DeepSeek 入门到精通！（清华大学版）

今天给大家推荐一份清华 DeepSeek 使用手册，真的好好用~~清华大学团队出品的 DeepSeek 学习手册，深入解析国产开源 AI DeepSeek 的强大功能，让你从入门到精通，轻松掌握 AI 高效玩法！真的太强了！完整报告104页，文章长度有限无法完整展示，完整资料已经打包放到了网盘，需要的同学自取我的DeepSeek部署资料已打包好（自取↓）但如果你想知道这个工具为什么能“听懂人话”、写出代码甚至预测市场趋势——答案就藏在大模型技术里！❗️为什么你必须了解大模型？

2025-02-10 16:27:46 3417

原创保姆级实战教程：安装部署私有化大模型，并投喂数据

想要部署属于自己的大模型，会不会很困难？其实不是的，现在是越来越简单。潘哥今天就做一个简单的示范，让大家都能轻松搞定在自己的电脑哦上，本地化部署并运行私有化大模型，并且为我们自己的大模型投喂数据。这样，就可以建立自己的数据仓库，没错，就可以定制垂直行业或细分领域的私有化大模型了。酷~~~首先，我们会用到Ollama，功能是运行大模型。Ollama是一款LLM也就是大型语言模型服务工具，可以极大简化在本地运行大语言模型，极大降低了使用大语言模型的门槛，而且是开源的哦。

2025-01-28 07:00:00 7917

原创国产AI大模型「医疗十大应用场景」案例盘点，推动医疗健康领域智能升级

人工智能技术的浪潮正席卷全球，AI大模型以其卓越的数据处理能力和深度学习能力，正在成为医疗健康领域变革的关键力量。本文将深入探讨AI大模型在医疗十大场景中的创新实践，展示其提升医疗服务效率、赋能临床决策、推动行业智能化转型的广阔前景。基于海量医疗数据，辅助临床诊断决策AI大模型通过分析海量医疗数据，能够辅助医生进行更准确的诊断。例如，百度灵医大模型利用其强大的数据处理能力，通过API或插件嵌入的方式，在200多家医疗机构中展开应用，显著提升了诊断的准确性和效率。

2024-12-27 11:24:15 6788

原创七款国产AI大模型：Kimi，智谱清言，通义千问，文心一言，豆包，天工AI，讯飞，各自的优缺点是什么？

优点：Kimi这货，免费还能多平台支持，不光能实时联网，处理长文本也不带喘的，简直就是程序员的贴心小棉袄啊。缺点：不过呢，这家伙在特定领域翻译上就有点儿不太行，有时候还会抽风宕机，咱也不知道它为啥这么脆弱。优点：智谱清言是清华系的，不光会码代码，还能画图表，简直就是学霸中的学霸。尤其是它的多模态处理和图片理解能力，真心厉害。缺点：不过，别太指望它啥都懂，遇到特别复杂或者前沿的东西，它有时候也会掉链子。优点：阿里云的招牌产品，超大规模，能聊会说，还能处理多语言，厉害得不得了。

2024-12-12 16:24:48 8162

原创什么是算法工程师？算法工程师有前景吗？

什么是算法工程师？算法工程师说目前最炙手可热的岗位。虽然算法工程师一直被频频提及，但是许多人对这个岗位的了解还知之甚少。那么算法工程师究竟是做什么的？前景怎么样呢？下面我们来一起解开这个高薪技术岗位的神秘面纱!

2023-10-02 08:15:00 3213

原创最全AI Agent开发指南，前端必学！从LLM到多模态，建议收藏

本文从前端开发视角系统介绍了AI Agent开发所需的核心技术栈，涵盖LLM大语言模型基础、Prompt Engineering提示词优化、LangChain.js工具链应用、RAG检索增强生成技术、Agent工作流设计、MCP模型上下文协议及多模态开发等关键领域。文章深入剖析了各技术模块的实现原理与实践方法，包括向量数据库应用、工作流配置、多模态交互等具体场景，旨在帮助前端开发者快速构建智能化应用，把握"人工智能+"时代的技术机遇。作者结合自身开发经验，分享了技术选型建议和学习路径，为

2026-01-09 19:09:17 394

原创 AI智能体VS普通AI助手：从简单路线规划到全自动视频制作的惊人差距，收藏必看！

AI智能体是具备自主感知、决策和执行能力的智能系统，由模型(大脑)、工具(手脚)和编排层(工作流程)三大核心部分组成。与传统AI助手相比，它拥有更强的自主性和工具调用能力，能主动规划多步骤任务，获取实时信息并执行复杂操作，从深度旅行规划到全自动视频制作均可完成，实现效率革命与智能升级。

2026-01-09 19:08:09 413

原创前端开发者转型AI领域需要掌握的7大关键技能

本文系统介绍前端AI开发全流程，涵盖AI基础知识、TensorFlow.js/ONNX.js集成技术、Web Workers优化应用、数据处理方法、交互设计原则及前后端协作策略。详细讲解了模型优化、部署技巧，以及如何结合React等框架构建AI应用，并提供了丰富的学习资源，是前端开发者转型AI领域的必备收藏指南。同时指出大模型技术带来的就业机遇，包括Prompt工程师、AI产品经理等新兴岗位，并推荐了大模型学习路线图、书籍教程、实战项目和面试题库等全套资源，帮助开发者把握AI时代机遇。

2026-01-09 19:07:13 243

原创【收藏】AI生态与30年前互联网惊人相似！产品经理必知的10个底层概念，看懂少走5年弯路

AI产品经理必备的10个核心概念：神经网络（技术底座）、RAG（检索增强生成）、Agent（智能体）、MCP（通用接口）、模型参数、训练与推理、Token、微调、Transformer和梯度下降。这些概念构成了AI原生应用的技术骨架，理解它们才能把握AI产品的底层逻辑与能力边界。当前AI生态与30年前互联网类似，产品经理需从工具使用者转变为系统思考者，构建真正有生命力的AI应用。

2026-01-09 19:05:42 439

原创房价跌30%，月供3.5万每天亏1k？这个AI岗位3年赚100w+，普通人也能冲？

刷到网友分享的一则扎心案例：朋友入手了单价9万的房子，如今房价直接跌了30%，每月还要背负3.5万的房贷，算下来每天一睁眼，就相当于亏了1000块……图片来源网络，侵删评论区里满是唏嘘，不少网友留言说自己身边也有类似的情况——有人高位接盘后资产大幅缩水，有人从事房产相关行业被波及，日子过得捉襟见肘。说实话，这几年房地产行业的低迷，早就不是什么新鲜事了。走在大街上，能看到不少停工搁置的工地，曾经门庭若市的售楼处也变得冷冷清清。

2026-01-09 16:17:13 305

原创收藏必备！大模型三大核心技术(RAG/Agent/多模态)详解与实战指南

本文深入解析大模型的三大核心技术：RAG通过动态知识融合解决模型静态知识边界问题；Agent借助自主决策能力重构人机协作范式；多模态技术依托跨模态理解解锁复杂场景潜力。三者协同演进，攻克数据时效性、隐私安全与专业适配等挑战，推动行业从效率革新迈向业务重构，在医疗、金融、制造等领域催生行业级变革。ML-Summit会议大模型内容分布RAG：大模型的动态知识引擎，解决模型静态知识边界、时效性与可信度问题。Agent：大模型的智能执行中枢，赋予模型自主规划、决策与工具调用能力。

2026-01-09 16:09:31 327

原创【收藏学习】大模型应用架构之道：Multi-Agent系统设计模式详解

本文介绍了Multi-Agent系统(MAS)的8种基本设计模式，包括顺序流水线、协调器/调度器、并行分发/收集、层次分解、生成器与评论家、迭代优化、人机协同和复合模式。这些模式帮助构建专业化、模块化和可靠的AI系统，解决单一Agent"样样通，样样松"的问题。文章通过Google Agent开发工具包(ADK)提供了实用模式和伪代码，帮助开发者构建生产级Agent团队。

2026-01-08 14:42:07 783

原创收藏！2025 AI热点复盘+2026普通人AI学习指南，小白&程序员必看

2025年已然翻篇，这一年里有人收获满满、珍藏无数喜悦瞬间，也有人带着未完成的遗憾奔赴2026。而在AI圈，2025年绝对是浓墨重彩的一年——技术突破不断、热门产品频出，彻底改变了AI在大众心中的模样。今天这篇文章，就来好好盘点2025年AI科技圈的核心热点，再给屏幕前的小白和程序员们，拆解2026年该如何轻松入门AI、用好AI！如果说2023年是AI的“尝鲜启蒙年”，大家第一次见识到ChatGPT的神奇；2024年是企业的“探索迷茫年”，不知道如何将AI落地到实际场景；

2026-01-08 14:40:45 677

原创收藏！后端转大模型应用开发：靠工程化优势站稳脚，保姆级学习路线图

后端转大模型应用开发，市场缺的从不是只会跑通Demo的算法实习生，而是咱们这类懂高并发、熟分布式、能把系统做得稳定、安全又可维护的工程化人才。想入局大模型开发，核心要掌握Python、Prompt Engineering、RAG、Fine-tuning及Agent这几项关键技术。对后端同学来说，不用贪多求全，先把Python和LangChain这两把核心工具打磨熟练，再结合自身积累的业务理解能力，就能快速将后端工程化优势转化为大模型应用开发的核心竞争力。

2026-01-08 14:37:33 823

原创收藏！从传统RAG到知识图谱+Agent，蚂蚁集团实战：知识库AI问答成功率突破95%

作为同样做过企业内RAG问答项目的开发者，笔者深深共鸣：传统RAG的优化过程就是「细节堆出来的效果」，从分片策略到Embedding模型选择，再到Rerank算法调优，每一步都需要大量实测验证，而蚂蚁团队给出的60%+正确率，也和行业内传统RAG的普遍天花板高度一致，这也让后续的技术突破更具参考价值。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

2026-01-08 14:32:53 537

原创收藏必备！国产最强大模型GLM-4-Plus评测：打破国外垄断，三大场景解决程序员痛点！

智谱AI推出的GLM-4-Plus大模型在SuperBench评测中位列第三，成为国产大模型的佼佼者。该模型能有效解决程序员三大痛点：代码编写、代码理解和错误排查，并提供强大的文件分析功能。用户可上传PDF、Excel等多种格式文件，让AI进行内容总结和分析。此外，平台支持创建自定义知识库机器人，通过API集成到项目中，还能实现私有化部署打造内部知识库。目前bigmodel.cn平台提供多款模型选择，并推出国庆优惠活动。

2026-01-07 19:32:46 423

原创传统PM转型大模型产品：避开90%人踩过的认知误区“ 解析

**摘要：大模型PM转型的三大误区与破局路径误区：过度钻研算法底层（如Transformer架构），忽视业务场景结合。案例显示，聚焦AI+客服场景快速落地智能FAQ的PM更易成功。三类PM差异：基座PM（技术主导，门槛高） Agent应用PM（业务痛点+AI能力匹配）平台PM（类似SaaS，需技术理解力）核心能力：业务理解力与大模型应用产品力，非算法细节。JD分析表明，60W+岗位更看重Agent落地经验而非技术深度。破局三步：现有岗位AI化（如客服话术质检） 3个月内完成AI MVP 沉淀方

2026-01-07 19:31:40 625

原创从零到 AI 产品经理：3 个必备技能缩短你的转型路径

本文为AI产品经理转型提供了一套高效学习路径：3天了解行业生态位，1周掌握大模型原理，30天完成4个实战项目（提示词工程、Dify智能体、RAG知识库、模型微调）。重点强调应用层机会，指出不必学习算法但要理解模型运作机制，并通过具体项目证明实操能力。最后推荐大模型学习资源包，包含路线图、书籍、视频、实战项目和面试题等全套资料，帮助快速掌握核心技能应对市场需求。

2026-01-07 19:30:20 775

原创收藏！80%的人正在浪费大模型革命！这份产品经理转型指南请务必收藏

摘要：文章指出当前大模型产品领域存在转型误区，80%从业者仍在沿用传统互联网思维。作者列举了四种典型错误：C端产品经理套用漏斗模型做ChatBot、战略分析师依赖专家意见、高管只做管理不学技术、O2O从业者过度关注短期KPI。强调成功转型需建立"建模感"，理解模型能力边界和数据特性，而非简单移植旧有方法论。文末附大模型学习资源包，包含路线图、书籍、教程等，助力从业者掌握核心技术。（149字）

2026-01-07 19:27:36 867

原创【收藏学习】AI应用开发语言选择：Python、Java还是C++？小白高薪入行指南

有人发帖分享自己找工作过程中对市场的感知，并立即调整求职策略，从Java后端开发岗转投AI应用开发岗。通过验证，ta发现：AI应用开发岗真的缺人，双非学历有机会，并且薪资待遇好。晚上8点-11点，有20个HR要简历，10个约面试，还有晚上打电话邀约的，第二天还有很多主动约面试的。并且双非学历也有机会，待遇也比较好。比如，小厂Java实习150-200/天，AI开发实习200-300/天。以下是小编去某招聘网站搜索“AI应用开发”关键词，得到的搜索结果，很直观能看到薪资福利、学历要求、编程语言的要求。

2026-01-07 16:47:50 634

原创收藏！大模型训练核心框架详解：预训练与对齐的底层逻辑与实践要点

而且不需要所有的角色都有多种版本的介绍，只要训练资料里面有一部分角色有多种版本的介绍，就足以让模型学到更泛用的知识，强化模型理解的能力。现在一个好的预训练模型，都需要大量的资料。LLaMA 3 用了 15T (兆) 个 Token。这个资料量多到已经有人担心，会不会网络上所有可以取得的资料，已经要被用尽了。有篇论文估测，大概在 2028 到 2030 年，我们就会用尽网络上所有能够训练的 Token。不过你可能会想，我上哪里去找 15T 的资料呢？

2026-01-07 16:37:31 410

原创【收藏必备】Ollama+API+LLM封装：构建本地+云端混合AI工作流全攻略

本文详细介绍了如何使用Ollama实现本地大模型部署，并通过HTTP API将模型接入业务系统。同时提供了云端API调用方法，最后通过统一的LLM封装层实现本地+云端混合架构。开发者可以据此构建自己的AI工作流，实现离线可用、数据安全、成本可控的智能应用。文章包含完整安装指南、代码示例和最佳实践，助力开发者高效集成大模型能力到现有项目中。

2026-01-06 18:32:07 371

原创【必藏】RAG技术揭秘：如何同时击败传统搜索和大模型？答案在这里！

RAG技术：突破传统搜索与大模型局限的智能问答新范式 RAG（检索增强生成）技术通过向量检索与大模型生成能力的结合，解决了传统搜索引擎依赖精确关键词匹配和大模型知识库有限的痛点。该技术核心在于：向量检索实现语义匹配，不依赖精确关键词实时获取最新信息，扩展知识覆盖面结合检索与生成优势，提供精准可信的答案答案来源可追溯，减少大模型幻觉问题 RAG技术为企业构建智能问答系统提供了创新解决方案，通过本地知识库向量化存储、智能检索和生成式回答的三步流程，显著提升了问答系统的准确性和实用性。这种技术融合代表了A

2026-01-06 18:31:09 766

原创【珍藏】Deep Thinking RAG：让AI具备思考能力，解决传统RAG五大痛点，附完整代码

Deep Thinking RAG架构创新性地将RAG与Agent技术融合，通过LangGraph实现循环推理机制，突破传统RAG在多跳推理、知识边界等方面的局限。系统包含规划代理、自适应检索监督者等智能组件，支持动态检索策略选择和多阶段知识精炼，实现从"工具"到"智能体"的范式跃迁。该架构通过状态管理维护完整推理轨迹，能处理复杂查询并提供可解释的决策过程。

2026-01-06 18:28:34 846

原创 RAG与知识图谱结合：技术选型的关键考量

症状」Schema设计时，试图定义所有可能的关系类型（30+种）抽取时，对"竞争"和"合作"区分得很细致「后果」数据标注成本爆炸系统的Query也变得难以理解「正确做法」「从粗粒度开始，逐步精细化」「初期只定义5-10个核心关系」「根据用户Query的实际需求，再逐步增加」（竞争）（经营）（投资）（融资）等系统稳定运行后，再考虑细分（如等）。「以终为始，从问题出发」。是否需要知识图谱，不取决于技术听起来有多先进，而取决于你面临的业务问题是否超出了语义检索的能力边界。

2026-01-06 18:27:32 861

原创收藏！长三角春招火爆出圈，AI大模型岗位月薪最高4万，程序员/小白入行指南

近期，长三角春招市场迎来“开门红”，多地招聘会人气爆棚，成为高校毕业生和职场新人求职的热门阵地。其中，上海市人社局等部门牵头举办的2025年首场面向高校毕业生的大型招聘会，更是凭借超2万个优质岗位、高薪AI相关职位，吸引了无数求职者的目光，尤其让瞄准大模型领域的程序员和入行小白眼前一亮。这场招聘会规模空前，近千家用人单位齐聚现场，民营企业占比接近50%，成为揽才主力军。为了方便求职者精准对接，招聘会还按集成电路、人工智能、生物医药等热门领域，划分了15个主题专区，让不同专业背景的求职者能快速找到适配岗位。

2026-01-06 15:51:45 388

原创【建议收藏】大模型理论与实践：一文掌握核心技术路线

文章通过类比人类成长历程，系统梳理了大模型的理论知识路线，包括发展历程、基于Transformer的主流框架、RAG与Fine-tuning技术的比较与应用场景，以及人类对齐的RLHF技术。文章指出，预训练是构建大语言模型的基础阶段，而多模态大模型是实现通用人工智能的必由之路。对于特定领域应用，可选择RAG或Fine-tuning技术，二者结合效果更佳。同时，RLHF技术能加强模型与人类价值观的一致性。整体框架。

2026-01-06 15:49:54 574

原创【干货收藏】六大AI巨头Agent架构全解剖：Context Engineering取代Prompt Engineering成核心

文章深度解析了2025年AI Agent生态的六大关键领域，包括Claude Agent SDK、OpenAI Agents SDK、Manus的成功实践、Context Engineering的核心作用、Agentic与Workflow架构选择及MCP连接标准。指出Context Engineering已取代Prompt Engineering成为Agent开发核心学科，强调上下文管理是AI Agent成功关键，MCP已成为行业标准。

2026-01-06 15:48:57 908

原创本地部署生产级RAG系统全攻略：从环境搭建到完整实现，值得收藏

本地生产级RAG系统构建指南本文提供从零构建本地RAG系统的完整方案，涵盖文档处理、嵌入生成、向量搜索和答案生成四大核心模块。系统采用FAISS、sentence-transformers和llama.cpp等技术栈，可在消费级硬件上实现高效运行。文章包含详细的架构设计、代码实现、性能优化和生产部署建议，帮助开发者理解RAG工作原理并构建实用系统。系统采用模块化设计，包含离线组件（文档处理器、嵌入生成器、向量数据库）和在线组件（查询编码器、检索器、LLM生成器）。通过清晰的代码结构和环境配置说明，开发者

2026-01-05 19:11:24 742

原创 Agent Memory 是什么？一文讲清它与 RAG、上下文工程、LLM Memory 的本质区别

AI智能体记忆技术正从可选模块演变为基础设施核心。本文系统分析了智能体记忆与传统RAG、长上下文技术的本质区别，提出Forms-Functions-Dynamics三角框架：从记忆载体(Forms)、功能角色(Functions)到动态演化(Dynamics)三个维度，揭示记忆系统作为持久化、自演化的认知状态特征。同时介绍了Mem0、memU、PowerMem等开源记忆框架，展示如何实现跨周期经验积累、个性化交互等关键能力。这一技术演进标志着AI系统正从无状态工具向具备持续学习能力的认知主体转变。

2026-01-05 19:10:08 726

空空如也

空空如也