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原创 DeepSeek R1 671B 完整版本地部署教程来了！！！
关于本地部署，大多数人使用的是蒸馏后的8B/32B/70B版本，本质是微调后的Llama或Qwen模型，并不能完全发挥出DeepSeek R1的实力。然而，完整的671B MoE模型也可以通过针对性的量化技术压缩体积，从而大幅降低本地部署门槛，乃至在消费级硬件（如单台Mac Studio）上运行。那么，如何用 ollama 在本地部署 DeepSeek R1 671B（完整未蒸馏版本）模型呢？一篇在海外热度很高的简明教程即将揭晓。作者主页：https://snowkylin.github.io。
2025-02-05 16:12:23
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原创 深入浅出 AI 智能体（AI Agent）｜技术干货
随着人工智能技术的飞速发展，智能体（AI Agents）正逐渐成为人与大模型（如大语言模型）交互的主要方式。智能体是能够执行任务、解决问题并提供服务的 AI 系统，它们通过模拟人类的行为和决策过程，使得与大模型的交互更加自然、高效和个性化。智能体作为人与大模型交互的桥梁，不仅提高了交互的效率和质量，还扩展了大模型的应用范围。随着技术的不断进步，智能体将更加深入地融入我们的日常生活，成为不可或缺的智能伙伴。智能体（英文名：AI Agent 或 AI Bot）是指能够感知其环境并采取行动以实现某种目标的实体。
2025-01-04 17:14:34
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原创 五款国产AI大模型大测评！Kimi，智谱清言，通义千问，文心一言，豆包谁更胜一筹？
AI大模型是指具有巨大参数量的深度学习模型，通常包含数十亿甚至数万亿个参数。原理主要基于深度学习技术，特别是神经网络和大规模数据的训练，它们通过分析大量数据来学习语言模式、知识表示和任务执行策略。AI大模型的训练过程通常包括以下几个步骤：数据预处理：对原始数据进行清洗、整理和标注，包括去除噪声、填充缺失值、归一化等操作；模型构建：设计并搭建神经网络，这包括确定网络的层次结构、神经元数量、激活函数等；模型训练：将预处理后的数据输入到神经网络中，不断调整神经元的连接权重使模型达到满意的性能；
2024-10-28 11:26:42
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原创 Ollama：一个在本地部署、运行大型语言模型的工具
所谓自定义模型就是不适用Ollama官方模型库中的模型，理论可以使用其他各类经过转换处理的模型Ollama库中的模型可以通过提示进行自定义。# 设置温度参数# 设置SYSTEM 消息SYSTEM """作为AI智能助手，你将竭尽所能为员工提供严谨和有帮助的答复。"""Modelfile文档One-API是一个OpenAI接口管理 & 分发系统，支持各类大模型。这里使用Docker快速进行部署。拉取镜像创建挂载目录启动容器访问IP:3001初始账号用户名为 root，密码为 123456。
2024-05-28 10:30:57
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原创 【大模型实战案例】手把手教大家微调大模型 Llama 3
Llama 3 近期重磅发布，发布了 8B 和 70B 参数量的模型，我们对 Llama 3 进行了微调！！！今天手把手教大家使用 XTuner 微调 Llama 3 模型。
2024-04-23 18:09:27
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原创 OpenAI的官方Prompt工程指南详解 - 看这一篇真的就够了
这个技巧偏开发者。普通用户可以跳过。因为模型具有固定的上下文长度，因此用户和助手之间的对话无法无限期地继续。解决此问题有多种解决方法，第一个是总结对话中的历史记录。一旦输入的大小达到预定的阈值长度，这可能会触发总结部分对话的查询，并且先前对话的摘要可以作为系统消息的一部分包括在内。或者，可以在整个对话过程中在后台异步总结之前的对话。这两种方法都行，或者还可以把过去的所有聊天记录存成向量库，后续跟用户对话的时候动态查询嵌入，也可以。
2024-04-10 10:42:26
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原创 收藏！程序员避坑指南：裁员潮下，入局大模型才是高薪破局关键
当下的程序员群体，正遭遇一场前所未有的职业“寒冬”挑战。一边是此起彼伏的裁员预警，另一边是传统技术岗位的高薪名额持续收缩，很多程序员陷入迷茫：在技术迭代如此迅猛的当下，职业出路到底在哪？随着AI技术从概念走向规模化落地，现在越来越多企业都在加急布局AI应用场景——从电商平台的智能客服升级，到传统企业的全链路数字化转型；从内容行业的智能生成工具，到工业制造领域的AI辅助决策系统，AI的身影已经渗透到各行各业。而支撑这些场景落地的核心岗位中，不仅稀缺度最高，薪资水平也稳居行业顶端。
2025-12-23 15:24:09
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原创 【收藏必学】大模型智能体Agent开发全攻略：从入门到实战完整指南
Agent 是一种基于大模型（LLM）构建的智能体，它不仅能理解用户的指令，还能自主思考、规划、调用工具、执行任务并根据反馈调整行为，最终完成复杂的目标。简单来说，Agent 就是一个会动脑+动手的 AI 助手。感知：理解用户输入、环境信息、上下文等思考：进行逻辑推理、任务分解、决策判断行动：调用外部工具执行操作记忆：存储和调用历史信息，支持多轮对话与长期记忆用户问：“服务器磁盘快满了，怎么办”
2025-12-23 15:23:03
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原创 收藏！传统程序员别慌，大模型才是破局关键
放在以前，掌握Java、Python、C++这些主流编程语言，再吃透Spring Cloud等微服务架构那一套技术栈，就能在行业里稳稳立足。但现在风向变了，单靠这些传统技术不仅薪资涨幅越来越小，甚至连岗位需求都出现了断崖式下滑，不少程序员明显感受到了职业焦虑。自ChatGPT爆火以来，整个技术圈的焦虑情绪更是被彻底点燃。很多程序员表面上还在按部就班地写代码、改bug，心里却早已暗流涌动：“AI发展这么快，我是不是该赶紧学点大模型相关技术？再不跟上，这份饭碗还能端多久？
2025-12-22 15:54:11
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原创 【值得收藏】RAG检索增强生成：原理、架构与实战技巧详解
文件类型和版面的持续优化：这是一个长期需要优化的过程，话繁多样的文件格式，每种格式存在不同的版面，该部分存在版面识别算力资源和效率之间的trade-off，使用诸如PP-DocLayoutV2+PaddleOCR的方式可以对文件很好的做拆分然后单独识别，但是面对线上每日成千上万的文档这样的资源耗费量是巨大的；
2025-12-22 15:50:58
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原创 收藏！零基础入门大模型：从生命周期到实战学习全指南
本文拆解了大模型从诞生到落地的完整生命周期，涵盖预训练（构建通用知识底座）、微调（打磨垂直领域技能）、LangChain（拓展应用边界）及评估部署（实现商业价值）四大核心阶段。通过“超级学生成长记”的通俗类比，清晰阐释基础模型如何经微调与工具赋能升级为行业专用模型，最终通过API调用落地各类场景助力人类高效完成任务。全文专为零基础读者打造，是理解大模型从理论到实践的入门必备指南。自ChatGPT横空出世，AI大模型掀起了全球范围内前所未有的人工智能热潮。
2025-12-22 15:47:34
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原创 2025大模型就业指南：三大岗位方向+避坑清单，建议收藏！
自2022年11月30日ChatGPT横空出世，人工智能技术便以“破局者”的姿态，掀起了一场席卷全球的产业变革风暴。它不再是实验室里束之高阁的抽象概念，而是深度渗透金融、医疗、制造、教育等千行百业，不仅在重构企业的商业模式与运营流程，更在重塑大众对职业发展的认知——既让部分传统岗位面临被替代的挑战，也催生出一批与AI技术深度绑定的全新就业赛道。麦肯锡全球研究院在《工作的新未来》报告中曾给出一组引人深思的数据：“2030年至2060年期间，全球现有职业中约50%存在被AI技术替代的可能性。
2025-12-20 15:49:43
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原创 【必收藏】大模型微调全攻略：从入门到精通的基础概念详解
所谓大模型微调，指的在已有的大规模预训练模型基础上，通过对标注数据进行训练，进一步优化 模型的表现，以适应特定任务或场景的需求。不同于RAG或者Agent技术，通过搭建工作流来优化模型表现，微调是通过修改模型参数来优化模型能力，是一种能够让模型“永久”掌握某种能力的方法。
2025-12-20 15:48:28
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原创 收藏！35岁程序员转型大模型全攻略：凭技术积淀破局，平稳衔接新赛道
35岁，是程序员职业道路上的一道“分水岭”——传统开发岗位的年龄限制、重复劳动的职业倦怠、技术迭代的焦虑感，让不少人陷入“转型无门、坚守乏力”的困境。而大模型浪潮的席卷，恰好为有多年技术积淀的程序员打开了新天窗：你的编程功底、工程化经验、行业认知，都是转型大模型的核心资本。35岁程序员转型，最忌讳“跟风从零学起”，核心逻辑是“技术迁移+经验复用”。第一步必须先梳理自身核心优势：比如你是后端开发，Docker/K8s、服务部署经验可直接复用；若是数据开发，数据清洗、模型基础能力是天然优势。
2025-12-19 14:30:59
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原创 收藏必备：Agentic RAG实战——从传统RAG到智能体驱动的知识检索革命
文章介绍了Agentic RAG技术，通过引入AI智能体将传统静态检索升级为动态知识编排。相比传统RAG的单步检索，Agentic RAG具备多步迭代推理、自适应检索策略、多源信息融合和复杂任务拆解等优势，解决了传统RAG检索不到合适内容就效果差、知识库外信息无法处理等问题。文章详细阐述了Agentic RAG的核心架构、工作模式，并提供了使用LazyLLM框架搭建系统的实践案例，展示了MCP协议在简化工具集成方面的应用。
2025-12-19 14:28:48
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原创 【收藏】2025年AI必备技能：零代码构建智能体，一篇教程全掌握
本文详细介绍了如何使用Coze平台从零开始构建智能体。以"公众号写作助手"为例，展示了完整的构建流程：从平台注册、确定目标、配置工作流，到文本撰写和图像生成环节的设计，最后进行试运行和发布。Coze平台具有低代码、零代码特性，支持多模态输入和丰富的插件扩展，即使没有编程基础也能轻松构建实用的智能体，适用于多种场景。
2025-12-19 14:27:25
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原创 收藏备用！程序员入门大模型：从0到1的学习全攻略
打开招聘软件不难发现一个趋势：传统开发岗位竞争愈发激烈，但大模型相关岗位却一路“绿灯”——算法工程师、大模型应用开发、Prompt工程师等职位薪资水涨船高，甚至不少公司开出“零基础培训入职”的条件。对程序员来说，现在学大模型，不是“选择题”，而是“生存题”。“我是后端开发，转大模型会不会太难？”“刚入行的小白，能跟上节奏吗？”其实这些顾虑都多余。大模型的学习门槛远低于你想象，尤其是有编程基础的程序员，更是自带优势——你熟悉的代码逻辑、数据结构，都是理解大模型的“垫脚石”。
2025-12-18 14:35:26
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原创 收藏级干货！2025年AI Agent核心拆解：从技术架构到落地实践，程序员必看
如果要用一句话来概括 AI Agent 的价值：它让我们从“告诉机器怎么做”，变成“告诉机器想要什么”。五大特征：自主决策、持续学习、多模态理解、工具生态、多智能体协作；六大模块：感知、决策、执行、记忆、反馈优化等完整技术架构；四种工作模式：目标导向、事件触发、人机协作、多智能体协同；以及一整套围绕任务分解、自我优化、开发实践、平台生态、行业应用展开的体系。2025 年之后，AI Agent 很可能会像当年的移动应用、云服务一样，逐步从“新鲜概念”变成基础设施。
2025-12-18 14:30:38
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原创 收藏！RAG技术从入门到落地：大模型时代程序员必学的增强秘籍
对于刚接触大模型的程序员小白来说，是不是常遇到这些头疼问题：调用GPT回答专业问题时频频“一本正经地胡说八道”？想让模型掌握2025年最新技术动态却无从下手？微调大模型的高昂成本让人望而却步？别慌，RAG（检索增强生成）技术正是解决这些痛点的“金钥匙”。本文从技术内核到工程落地，手把手带你吃透RAG，附上实战技巧，新手也能快速上手搭建可用的大模型增强系统。
2025-12-17 15:42:12
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原创 必藏！2025大模型岗位全景图：7大高薪方向+避坑指南，小白也能轻松入门
2025年，大模型技术进入“普惠化落地”新阶段，不仅大厂持续加码，中小企业也开始批量引入大模型应用，直接带动相关岗位缺口突破百万。某权威招聘数据显示，大模型岗位平均起薪比传统IT岗高42%，其中具备实战经验的资深工程师年薪普遍在80W-150W，成为技术圈公认的“薪资天花板”赛道，无论是刚毕业的小白还是想转型的程序员，都值得重点布局。
2025-12-17 15:37:24
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原创 【必收藏】多模态大模型入门指南：从LLM到MLLM/VLM技术解析与应用场景详解
本文详解多模态大模型体系，包括MLLM、LMM、VLM和LLM的概念与应用。多模态模型能同时处理文本、图像、音频等多种数据，实现人机交互新突破。LLM擅长文本处理，VLM专注视觉任务，MLLM/LMM融合多模态能力，应用于图像描述、视觉问答、内容创作等领域。掌握这些技术对程序员和AI从业者至关重要，是深度学习进阶的关键方向。
2025-12-17 15:36:41
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原创 【进阶收藏】大模型入门后怎么走？从会用到精通的实战提升指南
不少程序员在跟着入门指南跑完第一个大模型项目后，都会陷入新的迷茫：“调用API能做简单应用了，但怎么优化响应速度？”“LoRA微调只听过，实际怎么动手？”“做的项目总觉得很初级，怎么才能达到企业级标准？如果说入门是“看懂规则”，那进阶就是“玩透规则”。大模型领域的核心竞争力，从来不是“会用API”，而是“能解决实际业务问题”——比如让模型响应延迟从3秒降到500毫秒，比如用少量数据就让模型适配医疗场景，比如搭建高可用的大模型服务集群。
2025-12-16 15:12:50
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原创 【强烈收藏】大模型RAG技术入门到精通：解决AI“幻觉“的终极方案
RAG技术是将信息检索与文本生成相结合的创新技术，通过引入外部知识库提升大模型效果。文章详细介绍了RAG的定义、原理、系统架构和工作流程，从朴素RAG到GraphRAG的发展历程，以及提高答案准确性、实时更新知识等优势。同时分析了检索质量、计算开销等挑战及解决方案，并展望了多模态RAG、自适应检索等未来趋势。最后介绍了宝兰德AI智慧助手内置RAG流程的应用实践。RAG是一种将信息检索与文本生成相结合的技术，旨在通过引入外部知识库来提升生成模型的效果。
2025-12-16 15:11:35
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原创 必收藏！从小白到达人：一文搞懂MCP、RAG、Agent三大AI核心技术
本文详解AI三大核心技术：MCP作为"万能转换器"统一工具接口；RAG通过检索知识库解决AI"幻觉"问题；Agent能主动理解任务并智能执行。三者协作形成"黄金三角"，让AI从被动响应进化为主动助手。掌握这些概念，不仅能跟上AI时代步伐，更能预见未来生活和工作方式的变革。
2025-12-15 15:44:16
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原创 收藏备用！企业级RAG落地全攻略：从避坑到选型的大模型实践手册
AI驱动决策的浪潮下，企业积累的海量文档、历史数据正成为待激活的“数字金矿”。检索增强生成（RAG）作为打通大模型与企业知识库的核心技术，已成为程序员搭建智能化系统的必学技能。但不少团队在落地时，总会踩上“非结构化数据处理卡壳”“向量检索召回率拉胯”“旧系统集成不了”等坑。本文专为优快云的程序员与AI小白打造，梳理RAG从避坑、选型到优化的完整路径，附实战技巧与工具对比，上手就能用。企业内部自主研发企业级RAG系统，因其在定制化与控制权上的承诺而显得颇具吸引力。
2025-12-15 15:35:05
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原创 收藏！40岁总监被AI逼到闭麦？这篇让你重新掌控职场
小刘用AI生成方案，我会补充落地细节；年轻人用AI做分析，我会指导他们结合业务场景解读数据。我把自己的角色从"执行者"变成了"领航员"，反而比以前更有价值。在优快云这个技术社区，每天都有新的工具、新的框架出现。AI不是第一个"颠覆者"，也不会是最后一个。我们这些"老程序员"不必焦虑，更不用抵触，因为技术的本质是让人更高效地创造价值。40岁又怎样？只要保持学习的热情，把经验和AI结合起来，我们依然能在技术浪潮里站稳脚跟。毕竟，职场拼的不是谁跑得更快，而是谁能走得更远。
2025-12-14 14:45:00
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原创 程序员必备：AI Agent与ReAct框架完全指南，值得收藏学习
其中，相对经典、业界广泛使用的是前两种：Reflection 和 Tool Use，而Planning 和 Multi-agent 属于比较新颖、有前景的方式。如果说智能体是大脑，那么工具就是其与外部世界连接的 ”手和脚“，ReAct 范式框架能够真正解决问题，那么智能体就必须能够调用外部工具。这里我们提供一个网页搜索工具，让智能体能都上网搜索 ”最新的豆包手机“的答案。我们选用 SerpApi, 它通过 API 实现 Google 搜索并提供结构化的搜索结果。
2025-12-14 09:45:00
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原创 收藏！AI大模型落地难？10大实战案例带你搞懂政企如何降本增效
AI大模型的风刮了一年多，但真正轮到自己落地时，却满是困惑：想上车但预算有限，还能玩转大模型吗？投入了算力和人力，怎么确保不是“打水漂”？业务场景五花八门，到底该从哪个环节切入才靠谱？数据合规卡脖子，公有云模型不敢用怎么办？这些问题，不仅是小白程序员在技术选型时的痛点，更是政企团队在AI转型路上的共同“拦路虎”。作为深耕IT服务近30年的全周期服务商，昆仑联通从大模型爆发初期就扎进落地实践，核心目标就是帮客户跳过“技术陷阱”，真正实现从“用AI工具”到“AI驱动业务”的跨越。
2025-12-13 11:30:00
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原创 【建议收藏】企业AI落地实战：大模型≠Agent≠Workflow，一次讲清楚
大模型是具有海量参数（通常在十亿以上）的人工智能模型，通过海量数据预训练和微调，具备解决通用任务、复杂推理及多模态处理等能力。主流大模型基本都是基于transformer架构设计，它输出结果的准确性跟训练的数据集有关，并且是一种概率分布式答案，大模型的基本运行逻辑，是“语言预测”而非“事实判断”，是一个很强的文科生，习惯被动响应（注：这方面的结论推理可具体去了解LLM的技术原理）。AI Agent（人工智能智能体）是一种能够自主感知环境、理解任务、进行决策和执行操作的智能系统。
2025-12-13 10:00:00
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原创 收藏！大龄产品经理破局指南：学大模型，抢占AI时代黄金岗位
当下职场，大龄产品经理的晋升与求职之路愈发坎坷。追根溯源，核心矛盾在于传统产品岗位的需求持续收窄，而一批嗅觉敏锐的同行已抢先转型AI产品领域，形成了新的竞争壁垒。对产品人而言，与其在传统赛道内卷，不如主动拥抱变革——向AI方向转型升级，已是刻不容缓的生存策略。最近AI相关岗位的火爆程度，早已突破行业预期。阿里巴巴近期开启的大规模招聘中，开放的3000个岗位里AI相关职位占比直接过半；AI领域明星企业DeepSeek更是抛出，只为争抢顶尖AI人才。这组数据背后，是整个行业对AI人才的迫切渴求。。
2025-12-12 11:45:00
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原创 【干货收藏】大模型不神秘：10分钟看懂AI如何一个字一个字地“思考“
看到这里,你是不是觉得AI没那么神秘了?它不是什么"黑科技",更不是"有灵魂的生命"——它就是一个通过海量数据训练出来的"超级概率计算器",擅长根据上下文预测下一个词。它能写诗、写代码、做翻译它能分析数据、回答问题、提供建议它甚至能在某些领域超越人类专家接龙游戏 + 概率预测 + 向量分类 + 注意力机制。理解这些原理,不是为了让你变成AI工程师,而是让你在使用这些工具时,心里有底——知道它的能力边界在哪里,知道它为什么会犯错,知道如何更好地"驾驭"它。毕竟,在这个AI狂飙的时代,
2025-12-12 10:45:00
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原创 【值得收藏】一文掌握多模态大模型：RAG架构详解与PDF多模态处理实战
在现实世界中，信息从不以单一模态呈现。人类的日常感知依赖于多种模态的协同输入，包括视觉、听觉、语言、触觉等，这些感知共同构成了我们对世界的整体理解。当研究任务或数据涉及多种模态信息时，我们将其称为“多模态问题”（Multimodal Problem）。有效应对这类问题，是推动人工智能系统向类人认知迈进、实现“类人智能”的关键一步。正因如此，多模态大型语言模型（Multimodal Large Language Models，MLLM）应运而生。
2025-12-12 09:30:00
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原创 小白也能懂的大模型全攻略：收藏这篇就够了
大语言模型的意义，远不止是“高效工具”—— 它是通用人工智能（AGI）的重要里程碑，正在开启 “智能体时代”。未来，随着多模态融合、知识增强等技术的发展，LLM 会更懂人类、更专业，也会在更多行业创造价值。
2025-12-11 15:07:14
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原创 收藏！一文读懂大模型：原理、训练与应用全攻略
*「微调（Fine-tuning）」**是给大模型提供特定领域的标注数据集，对预训练的模型参数进行微小的调整，使其更好地完成特定任务。通过微调，可以显著提升模型在特定任务上的性能。通用大模型：类似于中小学生，具有广泛的基础知识，但缺乏专业性。行业大模型：基于特定行业的数据集进行微调。如金融证券大模型通过基于金融证券数据集的微调，可以得到一个专门用于金融分析和预测的大模型。这相当于大学本科生，具备了更专业的知识和技能。专业大模型（或垂直大模型）：进一步细分到更具体的领域，如金融领域的股票预测等。
2025-12-11 15:04:22
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原创 收藏备用！大模型落地必学RAG技术全解析（从原理到实战）
RAG（检索增强生成）是一种通过“外部知识检索+模型智能生成”双轮驱动，提升LLM输出准确性与可靠性的创新技术。其核心目标是解决LLM的固有痛点：尽管模型能通过海量数据训练掌握语言的统计规律与表达逻辑，却难以对具体领域的事实性知识形成“精准记忆”，尤其在面对时效性强、专业性高的查询时，易出现“答非所问”或“编造信息”（即“幻觉”）的问题。
2025-12-10 15:24:22
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原创 【程序员必看】构建智能LLM Agent：深入解析记忆、工具与规划三大核心组件
要了解 LLM Agent 是什么，我们首先需要探讨 LLM 的基础能力。传统意义上，LLM 的核心功能只是进行下一个 token 的预测。通过连续采样多个 token，我们可以模拟对话，并利用 LLM 为我们的问题提供更详尽的答案。然而，当我们继续“对话”时，任何给定的 LLM 都会暴露其主要缺点之一：它无法记住对话内容！此外，LLM 在许多其他任务上也经常出错，比如基本的数学运算（如乘法和除法）：这是否意味着 LLM 很糟糕？当然不是！
2025-12-10 15:17:30
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原创 2025大模型风口已至！程序员转型必看，建议收藏
2025年的国内AI产业，正迎来一场前所未有的全面爆发。底层算法的关键性突破打破了技术瓶颈，各类大模型如雨后春笋般密集推出，不仅在工业、医疗、金融等核心领域实现深度落地，更在垂直赛道展现出惊人的实用价值——智能客服凭借精准语义理解提升服务效率，工业质检大模型则以超99%的识别精度降低企业损耗，这些场景正实实在在地重构行业生态。这场AI浪潮中，行业参与主体呈现出"百花齐放"的格局。字节跳动、阿里、百度等科技巨头持续加码大模型布局，从基础模型研发到行业解决方案构建全面发力；
2025-12-10 15:16:04
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原创 【必藏】AI Agent开发框架全解析：从零构建智能问答系统实战指南
本文介绍了AI Agent开发框架的分类（代码开发框架和低代码工作流平台），详细分析了主流框架的特点和适用场景，并使用LazyLLM框架构建了一个结合RAG和text2SQL的综合问答Agent实战案例。文章强调，好的开发框架应平衡功能性和便利性，让开发者专注于业务实现而非工程细节，同时提供深入底层的能力。
2025-12-09 15:33:50
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原创 从后端到AI：当开发岗位遇冷，大模型领域却迎来黄金期(收藏)
当前后端开发岗位面临数量锐减、薪资停滞的困境，而AI算法岗位存在百万级人才缺口，平均年薪达35万。文章指出，对于有Python/Java等编程基础的开发者，用工程思维切入AI领域是可行的转型路径，分布式系统经验可直接迁移，主流框架也提供了友好的工具链。文章提供了大模型应用开发实战资源，鼓励开发者抓住AI红利期。而对于求职者来说，现在却正是算法岗的红利期。后端岗位早已人满为患，而ai算法岗人才缺口超百万。数据显示，算法工程师平均年薪 35 w，资深者更是突破百万！
2025-12-09 15:30:36
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