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「LLM应用」找到 240 条内容
按专题浏览 →匹配正文：这条路线写给已经会编程，想做大模型应用开发、RAG 或 Agent 工程的人。它不要求你先把所有知识学完。不同背景的学习节奏差别很大，所以这里不按月份排任务，只看五个能检查的结果： 我准备投什么岗位？ 我能不能把一条最小的模型应用链路跑通？ 我要把 RAG、Agent 还是 Deep Research 做成主项目？ 我有没有评测、失败案例和技术取舍证明这是自己做的？ 我能不能脱离稿子说清项目，并接住后续追问？ 学习路线不是一张课程表。每一步都有完成标准：留下能运行的代码、评测…
匹配正文：普通工程师转大模型应用开发,不是把算法岗那套从头学一遍,而是先选应用落地入口:用 4-5 个月把概念、LLM 调用、RAG/Agent 项目、真题与面经串成一条线;研究生重在实习窗口,在职后端重在保留工程优势再补模型层。 作者:吴师兄 | 适合:研一/研二、工作约 3 年 Java/后端、想从传统工程转大模型应用的人 | 前置:会写代码,最好做过后端服务或课程项目 先说清楚:这条路线不是算法岗备考路线 大模型应用开发的核心产出不是论文,也不是从零训练一个基座模型,而是把模型能…
匹配正文：大模型应用开发岗和算法岗的区别,不是“高级”和“低级”,而是产出不同:算法岗优化模型本身,应用开发岗把模型接进业务系统。普通工程师如果没有论文、竞赛或训练履历,更适合先从应用落地进入,再按岗位深度补微调、评估和推理部署。 作者:吴师兄 | 适合:正在纠结投应用岗还是算法岗的工程师、研究生、后端开发 | 前置:知道大模型基本概念,但不确定职业入口 一句话分清:一个做模型,一个做系统 算法岗更靠近模型训练和模型能力本身,应用开发岗更靠近业务系统和用户结果。两者都重要,但日常问题完…
学习内容与项目面试，在同一条路上。