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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《MySQL 表基础语法:从入门到熟练的核心技巧》

《MySQL 表基础语法:从入门到熟练的核心技巧》

前引:MySQL 表的增删查是数据库操作的基础,也是日常开发、数据分析中最高频的需求。很多初学者会卡在语法细节、场景适配或效率优化上,明明掌握了基础命令,实际应用中却频频出错。本文聚焦 “实用 + 避坑”,从核心语法到高频场景,再到优化技巧,帮你彻底吃透 MySQL 表增删查,告别 “只会用不会用对” 的尴尬 SQL查询中各个关键字的执行先后顺序: from > on> join > where > group by > with > having > select > distinct > order by > limit 目录 【一】增 (1)基本创建 (2)

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【数据库】浙人医携手金仓数据库,打造全国首个多院区异构多活容灾架构

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KingbaseES数据库:首个多院区异构多活容灾架构,浙人医创新开新篇 2025 年 10 月 23 日消息,浙江省人民医院(浙人医)作为省内卫健系统信创 “领头雁”,依托金仓数据库搭建异构多院区多活数据底座,成为国内首个 LIS 国产化异构数据多院区多活改造案例。浙人医拥有多院区及托管分院,此前面临核心系统依赖国外数据库、多院区数据互通难等问题,遂选择 LIS 系统为信创突破口,联合电科金仓实现四大技术创新,达成 RTO≤10min、RPO=0 的 6 级灾容标准,业务连续性达 99.99%。目前 4 大院区数据双向同步,数据调用效率提升 60%,富阳院区还实现全栈信创与业务系统云化部署,为医疗信创提供可复制样本。 作为浙江省卫健系统信创“领头雁”,浙江省人民医院(下称“浙人医”)从LIS系统切入,实现从单系统突破到全栈国产化的跨越式发展。依托金仓数据库搭建的异构多院区多活数据底座,

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【MYSQL】MYSQL学习的一大重点:MYSQL数据类型

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🎬 个人主页:艾莉丝努力练剑 ❄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》《Python干货分享》 ⭐️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: 文章目录 * 0 ~> int:最佳实践 * 1 ~> 数据类型分类 * 1.1 数值类型 * 1.2 文本、二进制类型 * 1.3 时间日期 * 1.4 String类型 * 2 ~> 数值类型 * 2.1 TINYINT 类型 * 2.2

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一、Scala 基础语法、变量与数据类型

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欢迎来到 Scala 的世界!Scala 是一门强大、简洁且富有表现力的多范式编程语言,它无缝集成了面向对象和函数式编程的特点。由于其在大数据领域 (尤其是 Apache Spark) 的核心地位,掌握 Scala 已成为许多开发者的必备技能。本节,我们将从最基础的语法开始,为你揭开Scala 的神秘面纱。 思维导图 一、基础语法与环境 输出语句: 学习如何向控制台打印信息。 * println():打印内容并自动换行。 * print():打印内容但不换行。 代码案例: // 使用 println 换行输出 println("Hello, Scala!") println("This is a new line.")// 使用 print 不换行输出 print("

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