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公司的网站如何进行修改布局,wordpress 卡顿,wordpress调取缩略图,摄影网站图片文章介绍了四大AI核心技术#xff1a;大语言模型(LLM)通过预测词语生成回答但知识固化且可能产生幻觉#xff1b;智能体(Agent)增加记忆和工具调用能力#xff0c;能自主完成复杂任务#xff1b;检索增强生成(RAG)通过实时检索资料解决LLM知识更新问题#xff0c;提高准确…文章介绍了四大AI核心技术大语言模型(LLM)通过预测词语生成回答但知识固化且可能产生幻觉智能体(Agent)增加记忆和工具调用能力能自主完成复杂任务检索增强生成(RAG)通过实时检索资料解决LLM知识更新问题提高准确性扩散模型通过反向去噪生成高质量图像、视频和音频内容。这些技术各有特点和应用场景共同构成了当前AI应用的基础。1、大语言模型 (LLM)LLM Large Language Model就像一个读过互联网上几乎所有文本的超级博士。它通过海量的阅读学会了语言的模式、规则和常识。当你问它问题时它不是在“查资料”而是在根据它学到的模式“预测”出下一个最可能出现的词是什么然后一个一个词地写出答案。像 GPT-5、通义千问、LLaMA 这样的 AI 模型可以理解和生成自然语言。关键特点知识是死记硬背来的它的知识都固化在训练时吃进去的数据里。如果训练数据截止到2023年底那它就不知道2024年发生的事。会“一本正经地胡说八道”因为它擅长预测词语所以即使不知道答案它也能编出听起来很合理的话来这叫“幻觉”。例如问“李白是哪个朝代的” LLM会根据它学到的知识回答“李白是唐朝的诗人。” 它不是去查百度而是基于“李白”和“朝代”这两个词的关联模式“生成”了这个答案。怎么用写文章、写代码、翻译、总结、聊天对话2、智能体 (Agent)Agent 不仅仅是一个回答问题的工具它更像是一个能独立完成复杂任务的“智能体”或“机器人”。在 LLM 基础上加上“记忆 工具调用 自主决策”让 AI 能够自主执行任务。会思考能分析当前情况制定计划会行动能调用工具比如搜索、计算、发邮件、控制软件来执行计划会学习和调整能根据行动结果调整下一步计划直到完成目标。关键特点自主性能独立完成多步骤任务不需要人一步步指导。工具使用能像人一样使用各种外部工具计算器、数据库、API接口等。目标导向一切行动都围绕着最终目标进行。例如对Agent说“帮我规划一个下个月去杭州的3天2晚旅行预算5000元要包含西湖、灵隐寺找一家评分4.5以上的酒店。”先思考需要查天气、查景点信息、查酒店、算交通费…后行动先用搜索引擎查杭州下个月的天气再查西湖和灵隐寺的门票和开放时间然后在订房网站找符合条件的酒店最后整合所有信息生成一份详细的旅行计划书给你。怎么用订机票、写周报、跑实验3、检索增强生成 (RAG)RAG 就是为了解决LLM“记性不好”和“会胡说八道”的问题。它的工作流程是先检索当用户提问时系统会先去一个最新的、可靠的数据库或知识库里搜索相关的资料。再生成 把搜索到的最新、最准确的信息连同问题一起交给LLM。最后回答LLM基于这些“新鲜出炉”的信息来生成答案。关键特点知识是“活”的它可以回答训练数据截止日期之后的问题因为它能访问实时更新的数据库。答案更准确、更可靠因为有真实资料支撑大大减少了“胡说八道”的可能。可追溯你可以知道答案是根据哪份资料得出的。例如问“2024年诺贝尔文学奖得主是谁” 单纯的LLM可能不知道如果它的知识截止到2023年。但RAG系统会先去诺贝尔奖官网或权威新闻网站搜索找到答案是“韩国作家韩江”然后让LLM基于这个信息生成回答“2024年诺贝尔文学奖得主是韩国作家韩江。” 这样答案就准确了。怎么用企业知识库问答、论文阅读助手、搜索结果总结4、扩散模型 (Diffusion Model)扩散模型是目前生成高质量图片、视频、音乐最主流的技术比如 Stable Diffusion、Midjourney。它的工作原理非常有趣可以想象成一个“反向去噪”过程“破坏”训练阶段给模型看一张清晰的图片然后不断给它加噪点直到图片变成一片完全随机的“雪花屏”纯噪声。模型要学习记住这个“从清晰到模糊”的全过程。“修复”生成阶段当需要生成新图片时模型从一片完全随机的“雪花屏”开始然后根据它学到的“去噪”知识一步步地、小心翼翼地把噪点去掉最终“还原”出一张清晰的、全新的图片。关键特点生成质量极高能生成细节丰富、逼真度极高的图像。创意性强可以根据文字描述Prompt生成前所未有的画面比如“一只穿着宇航服的柴犬在月球上遛弯”。过程可控通过调整“去噪”的步骤和参数可以精细控制生成结果。例如输入提示词“一个赛博朋克风格的城市下雨的夜晚霓虹灯闪烁一个穿着风衣的侦探站在街角。” 扩散模型就会从一片噪声开始“想象”并“绘制”出符合你描述的、极具氛围感的画面。怎么用AI 绘画、视频生成、虚拟场景搭建如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取