本文全面介绍了大模型相关知识，包括大模型（LLM）、提示词工程（PE）、检索增强生成（RAG）、工具调用（Function Calling）、模型上下文协议（MCP） 等，适合零基础小白入门。  近些年，AI 的发展速度越来越快，越来越多的业务开始寻求“AI 赋能”。面对这个黑盒，很多研发人员的反应是疑惑：“我需要学习神经网络算法吗？我要懂 Transformer 架构吗？” 其实，对于非算法人员，我们不需要成为研发“发动机”的算法科学家，而是要成为能够驾驭“赛车”的 AI 工程师.我们无需深究底层的数学原理，但必须洞察它的能力边界，知道如何将这个“黑盒能力”高效、稳定地融入到我们的业务系统中...

佬们，二战无望想找嵌入式和测试的工作，简历求⛰️，

  1. 自我介绍    2. 人事问答：    （1）你的研究方向？你们课题组的研究方向有哪些？    （2）分工？    （3）项目简述：项目背景？解决什么问题？你做了哪些工作？结构怎样设计的？工作过程中有探索性学习？动手实践吗？项目进展？    （4）实验室有多少人？   （5）博士有吗？    （6）做项目会有老师或者博士师兄师姐指导？    （7）往届师兄他们毕业的去向？就业方向？    （8）有投递其他公司的提前批或者暑期实习？投了哪些公司？投的什么岗位？到什么流程了？    （9）期望薪资？    （10）选择企业考量的因素？    （11）谈谈对公司的了解？    （12）通过...