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。

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《并查集:算法中的高效集合操作利器》:一文带你掌握并查集数据结构

《并查集:算法中的高效集合操作利器》:一文带你掌握并查集数据结构

系列文章目录 文章目录 * 系列文章目录 * 一、认识并查集 * 1.并查集的定义 * 2.基本概念 * 2.1.集合的表示 * 2.2.合并操作 * 2.3.查询操作 * 3.基本操作 * 3.1初始化 * 3.2.查找 * 3.3.合并 * 4.优化技巧 * 4.1.路径压缩 * 4.2.按秩合并 * 5.代码完整实例 * 6.应用场景 * 6.1.图的连通性 * 6.2.社交网络分析 * 6.3.动态连通性问题 * 7.

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【LeetCode经典题解】:二叉树转字符串递归解法的核心逻辑与代码解剖

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🎁个人主页:User_芊芊君子 🎉欢迎大家点赞👍评论📝收藏⭐文章 🔍系列专栏:Java.数据结构 【前言】 在二叉树的算法问题中,将二叉树结构转化为特定格式的字符串是经典的基础题型,这一问题不仅考察对二叉树遍历的理解,更考验对递归逻辑和边界条件的处理能力。本文将围绕 tree2str 问题展开,通过逐行拆解代码的方式,分析如何利用递归实现二叉树到字符串的转换,并解读其中关键的边界处理技巧,帮助读者深入理解递归在树形结构问题中的应用思路。 文章目录: * 一、根据二叉树创建字符串 * 二、思路分析 * 三、代码 * 1.代码分析 * 1.1 主方法`tree2str`: * 1.2 递归辅助方法`tree2strChild` * 2.代码展示 一、根据二叉树创建字符串 链接直达:根据二叉树创建字符串 二、思路分析 要求将二叉树按照“根节点(左子树)

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HDFS数据块机制深度解析:块大小设计与存储哲学

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HDFS数据块机制深度解析:块大小设计与存储哲学 * 引言:块——HDFS存储的核心抽象 * 一、HDFS默认块大小 * 1.1 版本演进与默认值 * 1.2 查看和验证块大小 * 1.3 配置文件中的设置 * 二、为什么HDFS采用块存储? * 2.1 核心设计思想 * 2.2 详细解析:为什么块存储如此重要? * **2.2.1 减少寻址开销,提升I/O效率** * **2.2.2 支持超大文件,超越单机限制** * **2.2.3 简化存储设计,降低元数据复杂度** * **2.2.4 便于数据复制,增强容错性** * **2.2.5 支持数据本地性,

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21届智能车雁过留痕备战指南|龙邱科技STC+神眼摄像头处理 高效搜线算法思路分享

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今年STC单片机首次增设摄像头组别,相信不少备战的同学想要知道这颗新U是否能够快速上手并能够像传统摄像头组别一样,高效完成图像处理,提高车模控制系统上限。 其中最突出的痛点的是:有同学搭建完核心算法组合后,可能感觉到略微卡顿或系统延迟,影响车模调试上限,我们第一次搭建完经过测试单帧处理耗时高达20多ms,这导致车辆运行稳定性和反应速度受限、甚至可能有冲出赛道的情况发生,导致调试陷入瓶颈,提速困难,短时间内难以找到有效突破方向。 针对这一高频痛点,我们结合备战同学的实际调试场景,经过反复测试、迭代优化,整理出一套实用性极强的帧率优化思路,实测验证有效,优化后单帧处理耗时可稳定降至9-11ms,彻底解决卡顿难题,这里将图像处理和以西优化思路分享给大家,希望能够帮助到更多的同学! 实测数据对比,直观呈现优化效果 图像处理方案单帧采集+处理耗时未优化(采集+处理)20ms-25ms(能感觉到慢,上限较低)优化后(采集+处理)9ms-11ms(流畅稳定,提高了上限) 同学们遇到的卡顿问题,核心症结主要集中在两点:一是内存资源不足,二是算法计算耗时过长。在拆解具体优化方法前,我

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