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    • 卡码大模型专栏介绍
  • 入门认知

  • Prompt与调用基础

  • RAG检索增强

  • Agent智能体

  • 微调认知

  • 部署与工程化

  • 多模态入门

  • Transformer原理

  • 手撕Transformer

  • 模型家族与Llama架构

  • 大模型动态

# 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。

# 11章68篇,覆盖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。

  • 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(即将更新)

# 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:不要只会说"向量检索"(即将更新)
  • Chunk怎么切?切片策略直接决定检索效果(即将更新)
  • 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。

  • 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。

  • 持续更新中……

# 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。

  • Claude Opus 4.7发布

# 每日更新

每日更新首发在公众号「卡码大模型」,定期同步至网站。

扫码关注,每日更新不错过。

Last Updated: 4/19/2026, 4:14:12 PM

AI编程产品的三层架构 →

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2. 希望大家都能梦想成真,有好的前程,加油💪