建议大家都去飞书上学AI Agent,飞书10个优质AI Agent项目,大厂实战经验全解析!

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飞书上这10个优质AI agent项目,包含了大厂真实AI项目的落地过程,而且每个业务都是互联网常见真实场景,可以说吃透这几个agent项目会对你的项目能力和业务能力有很大的帮助。

有配套的代码集,如果想加深AI产品经理技术能力,了解不同领域的AI项目,或者是增加AI产品项目的实战经验,都是非常适合我们去学习的!

开源复刻Manus:OWL使用教程

从O-1打造商用AI Agent(智能体)

万字实践教程,全面入门 Coze 工作流

FinRobot:基于LLM的金融分析Agent

长文深度解析 Coze的多 Agent模式的实现机制

如何系统的学习大模型 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。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

一直在更新,更多的大模型学习和面试资料已经上传带到ZEEKLOG的官方了,有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇

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01.大模型风口已至:月薪30K+的AI岗正在批量诞生

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2025年大模型应用呈现爆发式增长,根据工信部最新数据:

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K(数据来源:BOSS直聘报告)

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例:某二本机械专业学员,通过4个月系统学习,成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer,薪资直接翻3倍!

02.大模型 AI 学习和面试资料

1️⃣ 提示词工程:把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统:让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发:用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你:
✔️ 大厂内部LLM落地手册(含58个真实案例)
✔️ 提示词设计模板库(覆盖12大应用场景)
✔️ 私藏学习路径图(0基础到项目实战仅需90天)

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第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传ZEEKLOG,朋友们如果需要可以微信扫描下方ZEEKLOG官方认证二维码免费领取【保证100%免费
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【C++:继承】C++面向对象继承全面解析:派生类构造、多继承、菱形虚拟继承与设计模式实践

【C++:继承】C++面向对象继承全面解析:派生类构造、多继承、菱形虚拟继承与设计模式实践

🔥艾莉丝努力练剑:个人主页 ❄专栏传送门:《C语言》、《数据结构与算法》、C/C++干货分享&学习过程记录、Linux操作系统编程详解、笔试/面试常见算法:从基础到进阶 ⭐️为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平 🎬艾莉丝的简介: 🎬艾莉丝的C++专栏简介: 目录 C++的两个参考文档 4  ~>  派生类的默认成员函数专题 4.4  实现一个不可继承类实现 4.4.1  间接实现:【C++98】构造函数私有的类不能被继承 4.4.2  直接实现:final关键字修改基类 4.4.3  代码实现 4.4.4  final关键字

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c++之inline关键字从基础到通天(一篇即毕业系列)

c++之inline关键字从基础到通天(一篇即毕业系列)

文章目录 * inline 是一个请求(而非命令) * inline 函数通常用于小函数 * inline 函数的定义通常放在头文件中 * inline 函数不能包含复杂的控制结构 * 编译器可能忽略 inline 请求 * 验证是否 inline * 代码块 * 汇编代码分析 * 其他验证方法 * 推荐阅读 欢迎收看一篇即毕业系列,本系列的其它内容如同本篇一样优秀喔!! 那么话不多说! 关于 inline,我们直接了解以下几个知识点即可。 inline 是一个请求(而非命令) inline 关键字用于向编译器发出一个请求,建议将函数体在每个调用点内联展开。这意味着编译器在编译过程中,可能会将函数的代码直接插入到调用该函数的地方,而不是通过通常的函数调用机制来执行。 需要注意的是,inline 只是一个建议,编译器可以选择是否接受这个建议。编译器可能会基于多种因素(如函数的大小、复杂性、调用频率以及整体代码的优化目标)来决定是否进行内联展开。 inline 函数通常用于小函数 inline 函数通常用于那些执行速度快且调用频繁的小

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从二叉树到 STL:揭开 set 容器的本质与用法

从二叉树到 STL:揭开 set 容器的本质与用法

前言:         上次介绍完二叉搜索树后,更新中断了一段时间,先向大家致歉。最近学习状态有些起伏,但我正在努力调整,相信很快会恢复节奏。今天我们继续深入探讨——关联容器,它在算法和工程中都非常常见和重要。 1.之前的遗漏         我之前写的二叉搜索树其实没有写完,我仅仅写了一个节点只能存储一个值的二叉搜索树。在我们日常的工作中,这种树的使用率其实还是比较低的。最受欢迎的是里面存储两个值的二叉搜索树,这个可以类比Python中的字典。相信学过python的读者对此不陌生,字典其实存放了一对值,分别是Key和Value,类比英文字典中的英语和汉字,我们通过英文(Key)来找到对应的中文(Value)。这其实才是我们常使用到的二叉搜索树,下面我通过举例来帮助各位理解这两棵树的区别。 1.1.Key搜索场景         举个例子,现在很多小区配有地下停车库。业主的车牌号会录入系统中,车辆进入时由系统识别并判断是否允许进入。这就是典型的 Key 搜索场景 —— 只需根据一个关键字(车牌号)进行查找。 1.2.Key/Value搜索场景         还是以我们

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C++ 模板进阶:特化、萃取与可变参数模板

C++ 模板进阶:特化、萃取与可变参数模板

C++ 模板进阶:特化、萃取与可变参数模板 💡 学习目标:掌握模板进阶技术的核心用法,理解模板特化的深层应用、类型萃取的实现原理,以及可变参数模板的灵活使用,提升泛型编程的实战能力。 💡 学习重点:模板特化的进阶场景、类型萃取工具的设计与应用、可变参数模板的展开技巧、折叠表达式的使用方法。 一、模板特化进阶:处理复杂类型场景 💡 模板特化不只是针对单一类型的定制,还能处理指针、引用、数组等复杂类型,实现更精细的类型适配逻辑。 1.1 指针类型的模板特化 通用模板默认处理普通类型,我们可以为指针类型单独编写特化版本,实现指针专属的逻辑。 #include<iostream>#include<string>usingnamespace std;// 通用模板:处理普通类型template<typenameT>classTypeProcessor{public:staticvoidprocess(T data){ cout

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