主要关注LLM、RAG、Agent等AI前沿技术，每天分享业界最新成果和实战案例。
在生物医药、材料、金融等高价值私有场景，大模型必须掌握专有、快速演化、公开语料严重不足的知识。主流两条路线各有硬伤：
| 路线 | 硬伤 |
|---|---|
| 继续微调 | 迭代贵、灾难性遗忘、通用能力下滑 |
| RAG | 切片导致证据碎片化、检索漂移、长文本压力、Prompt 长度不可控 |
来自中科院和360AI的联合团队，把私有知识看成一种新模态，借鉴多模态 LLM 的“对齐-融合”思路，提出无需检索、固定底座、单 Token、即插即用的第三代方案——GAG。
方案总览
1. 核心思想
“把专家知识压缩成 1 个连续向量，直接插进 frozen LLM 的 Embedding 空间。”
- 零检索：告别倒排、向量库、Top-K 拼接
- 零底座更新：Qwen3-8B 权重全程冻住，治理友好
- 恒定预算：无论私有语料多庞大，推理时只增加 1 个 Token
- 模块化：新领域来了，只需挂一个小专家+投影器，老模块不动
2. 系统架构
学AI大模型的正确顺序，千万不要搞错了
🤔2026年AI风口已来！各行各业的AI渗透肉眼可见，超多公司要么转型做AI相关产品，要么高薪挖AI技术人才，机遇直接摆在眼前！
有往AI方向发展，或者本身有后端编程基础的朋友，直接冲AI大模型应用开发转岗超合适！
就算暂时不打算转岗，了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念，能上手做简单项目，也绝对是求职加分王🔋
📝给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料，手把手帮你快速入门！👇👇
学习路线:
✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型（GPT、文心一言等）特点解析
✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑
✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架（LangChain等）实操
✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用
✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代
✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经
以上6大模块，看似清晰好上手，实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透！
我把大模型的学习全流程已经整理📚好了！抓住AI时代风口，轻松解锁职业新可能，希望大家都能把握机遇，实现薪资/职业跃迁～
