大规模预训练模型（LLM）：参数规模突破千亿级，多语言、跨模态能力提升。
 生成式AI与内容创作：文本、图像、音视频一体化生成，API商业化加速。
 边缘AI与混合架构：AI计算从云端向终端迁移，降低时延、提升隐私。
 多模态与具身智能：融合视觉、语言、动作感知，实现"看、说、做"一体化。
 AI增强开发（AIDE）：编码助手、自动化测试、低代码平台普及。

 早期 AI（萌芽）：1950 - 1980 图灵测试、专家系统的雏形

 机器学习阶段：1980 - 2006 反向传播、支持向量机，深蓝击败国际象棋冠军

 深度学习阶段：2006 - 2018 卷积神经网络、递归神经网络，AlphaGo 战胜围棋冠军

 新一代 AI（大模型）：2018 - 今 大语言模型（GPT‑3/4、ChatGPT）、多模态模型、生成式 AI

 基于 LSTM 的股价预测

关键技术：LSTM、时间序列、Keras/PyTorch；适用场景：金融预测、量化交易。

 GAN 图像风格迁移 / 超分辨率

关键技术：GAN、PyTorch、Stable Diffusion；适用场景：图像创意、媒体制作。

 AI Agent（智能体）实战

关键技术：LangChain、RAG、OpenAI API；适用场景：自动客服、知识库问答。

 计算机视觉：CS231n、MIT 6.864、Fast.ai CV 章节

 自然语言处理：CS224n、DeepLearning.AI NLP Specialization

 强化学习：MIT 6.864、DeepMind x Coursera RL 专项

 生成式 AI：李宏毅 2024 年扩散模型教

数学/基础：“梯度下降的收敛条件是什么？

机器学习：“随机森林如何防止过拟合？

深度学习：“Transformer 中的 Multi‑Head Attention 作用？

NLP：“BERT 与 GPT 的区别？”

CV：“Stable Diffusion 的核心原理？

向量检索：“FAISS 与 Milvus 的主要差异？”

系统设计：“如何设计一个高并发的模型推理服务？”

行为：“请描述一次你在项目中解决冲突的经历。”

 模型研发：大模型架构（稀疏 Transformer、混合专家），多模态预训练（文本‑图像‑音频），自监督 + RLHF。

 检索增强：向量数据库（FAISS、Milvus），实时检索‑生成流水线。

 模型压缩 & 部署：权重剪枝、量化、知识蒸馏、LoRA 微调。

 数据治理：高质量小数据、数据标注平台、数据合规审计。

 安全 & 可解释：XAI 可视化、对齐评估、AI 合规审计。

 业务集成：API 网关、微服务、业务流程编排。

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