🧭 一、AI 的“思路猜想”是什么？ 简单来说，“思路猜想”是让 AI 不只回答问题，而是能够建立合理的假设空间。 人类的大脑在面对未知问题时，会： 猜测可能的原因； 通过逻辑排除； 得出新的理解或方

在这个阶段，你正从“使用人工智能工具”向“理解工具工作原理并针对特定场景优化工具”转变。中级与高级人工智能工程师的区别，往往就在于是否精通这些高级主题。

AI Agent、Agentic AI、Agentic架构、Agentic工作流、Agentic模式——当前，智能体已成为技术语境中的高频词汇。然而，究竟何为智能体？我们又应如何设计出稳定且高效的智能

今天，我作为这个领域的深度实践者，就为你彻底揭穿那些“速成神话”，并规划一条真正免费、系统、0基础可跟抄的学习路径。这条路径不卖你焦虑，只给你干货。

本系列文章的深度有限，只是个人对大模型知识脉络的梳理，同时也会借鉴一下同行的博客内容充实本文，文末将会注明参考来源。

Andrej Karpathy的2025 LLM 年度总结 前言 Andrej Karpathy 这个搞AI的老哥，在X上发布了自己的2025 LLM 年度总结，引起了热烈的讨论，这里记录推文内容并单

作者 | Sawyer Hood 编译 | 岳扬 三年前，“使用大语言模型”还意味着把一大段文字粘贴到聊天框里，然后期待能收到些有用的东西。如今，我们让智能体对接代码库、操控浏览器，允许它们自主运行并

如今，AI Agents（智能体）一词充斥于各类讨论之中，然而新兴技术的演进常伴生术语的模糊、预期的虚高，以及所谓“权威”所制造的迷雾。本文旨在穿透智能体领域泛滥的浮躁与包装，直指 Agentic A

在大语言模型基础知识一文中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG）技术作为构建大语言模型（Large Language Model，简称 LLM）

智能体工程是将大语言模型（LLM）转化为可靠系统的迭代过程。由于智能体具有不确定性，我们认为，工程师必须通过快速迭代来持续优化其输出质量。

今天，我们将通过一份2025年AI Agent开发路线图，全面解析Agent开发领域的核心技术栈和发展路径。

我们需要明确人工智能工程师的具体工作内容，因为很多学习路线图甚至都没有准确描述这个岗位！它们往往描述的是数据科学或传统机器学习工程师的工作范畴。

想进入AI工程领域？这张路线图覆盖了从Python基础到多智能体系统的核心方向，还推荐了优质学习资源～

AG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） , 一种AI框架，将传统的信息检索系统(例如数据库)的优势与生成式大语言模型(LLM)的功能结合在一起。

作为一名AI学习者，面对浩瀚的知识海洋，如何有条不紊地学习并应用这些技术呢？ 别担心，今天我为你整理了一份全面的AI学习路线图及资源推荐，带你一步步踏上AI学习之路。

AndrejKarpathy前几天发了一篇2025年LLM年度回顾。他是OpenAI联合创始人、前特斯拉AI总监，也是全球最有影响力的AI研究者之一。这篇文章里有6个观点，每一个都理解得非常深刻。强烈

大模型训练成本很高，且在推理过程中需要大量的计算资源，为了能够实现大模型应用落地，需解决大模型推理成本、模型响应速度等问题，这就需要对大模型进行推理优化。

Token 是文本被分割后的基本组成部分。在自然语言处理中，为了让模型能够理解和处理人类语言，需要将一段连续的文本（如句子或段落）分解成更小的单元，这些单元就是 Token。

只说应用层的AI赛道，前端是非常适合转AI的，目标岗位可以是AI工程师/AI产品经理，做得好的可以干到AI负责人，并且我身边已经有很多鲜活的案例，所以大家不必焦虑。