大模型学习

健忘的派大星

需求激增800%！2025年第一硬通货：懂大模型、云计算和硬件的“前沿部署工程师”！2025年的AI领域，一个全新的职位正在上演“速度与激情”。根据求职平台Indeed的数据，一个名为“前沿部署工程师”（Forward-Deployed Engineer，简称FDE）的岗位，其招聘需求在2025年前9个月同比激增了超过800%。OpenAI正计划将其全球FDE团队扩张至约50人，而Anthropic则计划将包含FDE在内的应用AI团队规模扩大五倍。

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2025年Agent概念落地，2026年智能体生产力基础设施：如何规模化部署Agent？收藏这份学习指南！本文探讨了Agent智能体在2025年概念的扎根和开源生态的爆发，以及模型在真实工作能力上的进步和专用化趋势。文章重点分析了企业从一次性Agent实验转向大规模运行所面临的关键问题，并提出了企业级Agent栈的五大层（上下文、模型、编排、安全、交互）及核心闭环，强调开放架构的重要性，避免陷入单体平台的局限。

必收藏！Agentic RAG全面拆解（小白/程序员入门大模型必备）检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）作为大模型落地应用的核心支撑技术，其核心逻辑的本质的是为大语言模型“外挂”独立知识源，补充实时、专业且精准的上下文信息。这种方式不仅能大幅提升模型生成内容的准确性与时效性，更能从根源上抑制大模型常见的“幻觉问题”——也就是LLM在缺乏事实依据时，依然自信编造虚假信息的现象，这也是小白入门大模型、程序员落地大模型项目时最需要规避的痛点之一。

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大模型幻觉：小白程序员必看！收藏这份2025年突破性检测与抑制技术指南大模型幻觉是制约LLM产业落地的核心瓶颈，本文系统剖析了幻觉的本质、分类及生成机理，梳理了2025年突破性检测与抑制技术，并构建全生命周期防控框架。从预训练、微调到推理部署，详细阐述了各阶段幻觉产生的诱因，提出了基于内部激活监测、多维度特征融合等先进检测方法，以及知识蒸馏、中间层干预等抑制策略。最后，结合医疗、法律等高敏感领域实践，提出了定制化解决方案，为读者提供了理论与实践参考。

收藏备用｜AI智能体协作协议详解（小白&程序员入门必看）在之前的内容中，我们已经初步拆解了AI智能体的基础定义与核心概念，帮大家建立了对智能体的初步认知，适合刚入门大模型、想深耕智能体领域的小白和程序员参考。

必收藏！Java后端寒冬来袭，程序员转型大模型才是破局关键凌晨一点多，手机屏幕突然亮起，是做Java后端的朋友发来的消息，字里行间满是焦虑和不甘：“刚收到公司裁员通知，名单定死了，我真没想到，连部门里干了五年的资深程序员都没保住，我这三年经验的，更没底气了。”

必收藏！大模型入门核心：预训练完整解析（小白/程序员友好当ChatGPT、文心一言、Llama等大模型频繁渗透工作与生活，相信很多小白程序员和AI入门者都会产生一个疑问：这些能听懂指令、生成流畅内容的“智能体”，最初是如何学会“读懂语言、理解世界”的？其实答案很简单，核心就藏在“预训练”这个大模型入门的关键环节里。对于零基础学习者而言，吃透预训练的意义、掌握其核心流程，是踏入大模型领域的第一道门槛，也是后续学习微调、部署的基础。本文将从“为何要做预训练”出发，用通俗语言层层拆解数据处理、分词、模型训练的完整链路，新增实用工具实操提示，助力小白快速上手、程序员巩

收藏备用｜小白&程序员必看！AI Agent入门详解（附工业落地实操关联）本文专为程序员、大模型入门学习者整理，清晰拆解AI Agent核心概念，帮你快速搞懂它是什么、有什么用、怎么落地。AI Agent本质是能感知环境、自主决策并执行行动的智能体，和传统AI最大的区别，就是实现了从“被动应答”到“主动做事”的跨越。它具备感知、决策、执行、学习四大核心能力，目前已广泛应用于办公、开发、工业等多个高频场景，其中在工业领域，AI Agent可实现数据采集、智能分析、自动控制一体化，大幅提升生产效率、降低能耗，而ARMxy系列工业计算机，正是为AI Agent在工业现场落地提供了理想

【珍藏必备】ReAct框架实战指南：从零开始构建AI智能体，让大模型学会思考与行动ReAct框架通过"思考-行动-观察"循环模式，让大语言模型具备推理和行动能力，包含思维链、推理模块、行动模块和观察模块四大核心组件。它突破了传统LLM的局限性，增强了可解释性和可控性，可应用于智能客服、数据分析、教育辅导和代码开发等多个场景。尽管面临计算成本高、工具依赖性等挑战，但未来发展将向多模态、自适应工具学习和多Agent协作等方向演进。

程序员辣条

AI产品经理：2024年职场发展的新机遇这两年，AI 骤然“火”了起来，可谓出现了重大“转折”。就在这短短两年间，全球各大“大厂”几乎在同一时间争先恐后地跟进 AI 技术。从 ChatGPT 发布起，谷歌、Facebook、亚马逊等纷纷紧跟其后，国内的百度、腾讯、阿里、字节跳动等也不甘示弱。对市场趋势敏感的产品经理们，想必也感受到了这一变化。或许你们也曾思考过要不要转行成为 AI 产品经理或者进入 AI 领域呢？

人工智能培训

如何持续、安全地向大模型注入新知识？向大模型持续、安全地注入新知识，核心是解决“知识时效性更新”与“原有能力保护”的平衡问题，同时规避过拟合、事实偏差、灾难性遗忘等风险。需结合参数更新、非参数补充、安全管控三大体系，形成全流程解决方案。

人工智能培训

DNN案例一步步构建深层神经网络（二）三、深层神经网络

人工智能培训

循环神经网络讲解（2）#人工智能#具身智能#VLA#大模型#AI#LLM#Transformer 架构#AI技术前沿#Agent大模型#工信部证书#人工智能证书#职业证书

小白也能懂！RAG技术让AI告别知识滞后，收藏学习RAG技术通过结合检索与生成，解决大模型知识滞后问题，其工作流程包括知识预处理、检索优化和增强生成三大阶段。在数字政府领域有广泛应用，如智能政策咨询、多模态服务等。普通人可选择集成RAG的AI工具或应用"先检索再生成"的思维模式，有效提升AI回答的准确性和时效性。

Deep Research技术全解析：从Reasoning到Research with Reasoning的AI进化之路（值得收藏）本文详细剖析了Deep Research技术架构，探讨其如何通过多模块交互系统解决LLM的闭卷推理和幻觉问题。从查询分解、动态规划到信息检索与执行引擎，文章解析了Research with Reasoning的转型路径，对比了不同规划技术（CoT、ToT等）与执行框架（ReAct），并介绍了通义DeepResearch的实现方案，展望了AI从文本生成向目标解决进化的未来方向。

模型优化师

【必收藏】AI大模型面试精选20题：从基础到高级，轻松应对大模型岗位面试本文从大模型面试题库中精选20道高频面试题，涵盖基础理论、微调、RAG、推理优化等核心知识点，适合准备大模型相关岗位面试的同学。

健忘的派大星

【收藏必学】RAG系统架构全解析：从原理到实战，小白也能掌握的大模型增强技术思考：为何一个文档能被解析，还能以另一种方式输出？并被真实引用呢？这里边实际上内嵌了RAG，其原理和架构设计如下：

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【万字长文】大模型应用开发：意图路由与查询重写设计模式（从入门到精通）在构建智能体或 RAG 系统时，我们经常面临一个核心挑战：用户的自然语言输入与系统的执行逻辑之间存在巨大的鸿沟。

Agent框架协议“三部曲”：MCP、A2A与AG-UI的协同演进纵观当前AI行业发展态势，基础模型训练领域正逐渐呈现集中化趋势，头部企业凭借资源优势形成显著优势；而在AI应用创新层面，却展现出百花齐放的活力，各类突破性应用持续涌现。在一个完整的AI应用体系中，用户、AI Agent与外部工具构成核心交互三角，如何实现三者间高效顺畅的通信，成为决定系统效能的关键所在。

难受啊马飞2.0

如何判断 AI 将优先自动化哪些任务？思考 AI 将优先自动化哪些任务，有一个独特的视角，那就是 “描述-执行鸿沟”：描述一个任务的难度，与亲手完成该任务的难度相比，差距究竟有多大？