# 卡码大模型
本专栏持续更新中，目前最新文章发布在公众号：卡码大模型
我在知识星球 (opens new window)里辅导过太多录友，对每年求职变化非常了解。
现在无论你是做Java后端、C++开发、还是Go开发，大模型相关的知识已经不是"加分项"了，越来越多公司的JD里加了一行："有大模型相关经验优先"。
但大模型方向太新了，没有标准教材，没有成熟路线。网上文章要么太浅——跟着教程跑个Demo就完了；要么太深——上来就推公式推导，应用开发者根本用不上。
中间地带是空的。
卡码大模型，填的就是这个空。
# 这个专栏讲什么
应用开发者需要懂的，讲清楚
算法岗才需要深挖的，点到为止就行。
本专栏不是零散文章堆砌，是一条从"会用"到"懂原理"的完整学习路径。
讲解风格将延续【代码随想录】 (opens new window)的风格，循序渐进，把大模型时代，大家作为一名开发人员，需要掌握的知识，给大家讲清楚。
# 大模型应用开发全链路
# 第一章：入门认知
搞清楚大模型是什么、岗位怎么选、应用开发到底在做什么。
- 大模型关键词全解：从Prompt到Agent到MCP，一篇搞懂13个核心概念
- AI编程产品的三层架构
- 大模型应用开发、算法岗、开发岗什么区别
- 大模型应用开发到底在做什么
- 大模型API到底怎么计费
- 大模型蒸馏到底是什么？硬蒸、软蒸、蒸馏其他厂商模型，一篇讲明白
# 第二章：Prompt与调用基础
从"会聊天"到"会开发"，掌握和大模型交互的基础能力。
- 从聊天框到业务系统：一个请求是怎么被大模型处理的
- 结构化输出：JSON Schema怎么约束
- 同步、异步、流式输出怎么选
- Function Calling详解：大模型怎么调用工具
- Prompt Engineering不是"写提示词"：结构化Prompt设计（即将更新）
- Few-shot、CoT、自我反思：让大模型按你的方式思考（即将更新）
- Token、成本与延迟：大模型应用的三个硬约束（即将更新）
# 第三章：RAG检索增强
掌握RAG全链路，从原理到优化到评估，能独立设计和面试回答。
- 为什么有了大模型还需要RAG
- RAG完整链路拆解：离线阶段和在线阶段
- Embedding是什么：语义压缩与模型选型
- 向量数据库解决了什么问题
- RAG切片策略：四种方式对比
- RAG系统答不准的常见问题排查
- RAG优化思路：Query改写到Context压缩
- 更多文章持续更新中……
# 第四章：Agent智能体
理解Agent的设计思路、工程挑战和评估方法。
- Agent到底是什么？和普通大模型问答有什么区别？
- ReAct、Reflection、规划执行：Agent三种常见思路怎么选？
- Agent vs Workflow：什么时候根本不需要Agent？
- 更多文章持续更新中……
# 第五章：微调认知
不亲手训，但要懂选型边界。面试必问。
- 持续更新中……
# 第六章：部署与工程化
从Demo到生产的关键一步，工程化能力是应用开发者的核心竞争力。
- 部署、推理、压测核心指标
- 更多文章持续更新中……
# 第七章：多模态入门
不只是文本，了解多模态的原理、场景和工程挑战。
- 持续更新中……
# 第八章：Transformer原理
拆开大模型看看里面是什么，从应用开发者视角理解Transformer。
- 为什么都绕不开Transformer
- 数据流动全解析：从输入到输出每一步
- 三种架构详解与对比
- Attention机制：Q、K、V是什么
- Attention计算全过程一步步拆解
- Multi-Head Attention：为什么一个头不够
- 位置编码：Transformer为什么必须知道顺序
- 残差连接、LayerNorm、FFN：缺一不可的配角
- 一层Transformer Block长什么样
# 第九章：手撕Transformer
用最简代码实现每个组件，加深理解，面试手撕有底气。
- 手撕Attention：不依赖框架从零实现注意力机制
- 手撕Multi-Head Attention：从单头扩展到多头
- 手撕LayerNorm与残差连接
- 手撕FFN：前馈网络代码实现
- 手撕Transformer Block：把组件拼起来
- 手撕Tiny Transformer：从零拼出完整模型
# 第十章：模型家族与Llama架构
从标准Transformer进化到主流模型架构，学会读技术报告。
- 持续更新中……
# 第十一章：大模型动态
大模型领域实时动态与产品分析。
# 每日更新
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