AI大模型

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。

本文提出动态混合稀疏微调框架（DySparse），通过结构感知参数选择、梯度稀疏化压缩、神经路径蒸馏三大核心技术，在Llama3-405B模型实现调显存占用下降89% （8xA100可微调）、多任务遗

AI 正以前所未有的速度发展，新的机遇不断涌现，如果你希望：与技术专家、产品经理和创业者深度交流，一起探索 AI如何改变各行各业。

随着大模型技术的发展，越来越多的人开始进入大模型领域，但大模型作为一门技术，因此它的本质上是一个工具，因此这也让学习大模型有了不同的学习方向。

本文提供了完整的AI大模型学习路线，从数学基础（线性代数、微积分、概率统计）和编程基础（Python、数据结构算法）入手，逐步深入机器学习和深度学习理论，最后探索大模型技术。

无论你是零基础的职场新人、想跨界的传统程序员，还是计划布局AI赛道的创业者，都能通过这份指南理清思路、找准方向。

今天这份书单，按学习阶段与实际需求进行整理：从建立大模型基础认知，到理解底层原理，再到应用开发、工程落地与求职面试，涵盖大模型学习的方方面面。你可以从任何一个与你当前目标最接近的部分开始阅读，也可以顺

本手册《AI智能体手册》由Google Cloud发布，旨在展示如何利用AI智能体提升企业效率与创新能力。

下面我以一名 AI 大模型开发专家的视角，列出目前市面上比较受欢迎且成熟的开源框架，说明它们的定位、核心优势、局限，并给出选型建议与对比表，帮助你快速判断哪个最适合你的项目。