大模型教程

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。

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。

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～

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。

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。

一位AI从业者在网上分享了自己的学习过程，仅用14天就学完了LLM所需要的核心知识，学习笔记在GitHub上斩获了675+星星，并且还在持续上涨。

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。

Google最近发布了一篇关于Agent长达60页的文件： 《初创公司技术指南：AI Agents》 ，这份报告从宣传来说表达了自己与之前偏理论的文章不一样，他还是暴露了不少细节技巧，对正在做Agen

一本让开发者与 AI 从业者翘首以盼的 LLM入门与实战指南——《图解大模型：生成式 AI原理与实战》来了