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架构师的“9域43项”能力模型
1 腾讯云社区的【架构能力模型】文章汇总 2 架构岗位的层次&能力模型 3 产品架构师能力模型（9域43项） 4 产品架构师成长阶梯（从后备到专家，共5级） 5 英雄帖：邀您扩充模型AI相关能力组、能力项 1 腾讯云社区的【架构能力模型】文章汇总 cloud.tencent.com/developer/ask/2160601 zhuanlan.zhihu.com/p/1904810287162458696 我后面能力模型有块分解、链分解等，算是部分呼应 文3：从【业务】到【管理】到【技术】共六组能力 2 架构岗位的层次&能力模型 细说的话，架构师能力不止一个模型，看岗位。 图片 图片 3 产品架构师能力模型（9域43项） 软能力：思维力、文档力、沟通力 支撑组：技术力、设计力、工程力 高级组：经验力、督导力、创造力 4 产品架构师成长阶梯（从后备到专家，共5级） 图片 图片 图片 图片 图片 ---- 5 英雄帖：邀您扩充模型AI相关能力组、能力项 GenAI时代架构能力模型必变化，欢迎朋友们补充，发文章到社区（https://cloud.tencent.com/developer
25.5K73编辑于 2025-05-11- 来自专栏花叔的专栏
11-9小程序新能力
11月9日发布的小程序新能力，其实在技术上没什么特点，就不做解读了，后头应该有更劲爆的。 “ 为帮助开发者快速推广小程序，公众号文章底部广告位现已支持推广小程序。
89870发布于 2018-04-18 - 来自专栏Python与算法之美
9，模型的评估
模块中的交叉验证相关方法可以评估模型的泛化能力，能够有效避免过度拟合。 二，分类模型的评估 模型分类效果全部信息： confusion_matrix 混淆矩阵,误差矩阵。 ? 模型整体分类效果： accuracy 正确率。通用分类评估指标。 模型对某种类别的分类效果： precision 精确率，也叫查准率。模型不把正样本标错的能力。“不冤枉一个好人”。 recall 召回率，也叫查全率。模型识别出全部正样本的能力。 三，回归模型的评估 回归模型最常用的评估指标有： r2_score(r方，拟合优度，可决系数) explained_variance_score(解释方差得分) ? ? 留出法 为了解决过拟合问题，常见的方法将数据分为训练集和测试集，用训练集去训练模型的参数，用测试集去测试训练后模型的表现。
96631发布于 2020-07-17 - 来自专栏物流IT圈
架构师能力模型
架构师能力模型 ---- 网上已经有前辈在 2007 年时，已经总结了他对架构师的能力模型的理解。 写得非常详细，见：《架构师的能力模型（图）》、《能力要成体系》、《旧文重发：做人、做事，做架构师——架构师能力模型解析》。 个人觉得，上文中的能力模型有些过于具体，不方便读者按照该模型进行学习。 这些因素为什么会成为架构师能力模型中的关键因素？ 下面我来补充一下我对架构师的能力模型的理解。能力模型分为两个层次。 ? 可能比较抽象，我对本层能力模型中的各个能力点做一些简单的诠释： 学习能力，是一切能力的源泉！所有的知识，都可以学习。学习能力是一个人的核心能力！所以，在学习任何事之前，应该先学习如何更好地进行学习。 其它：…… 专业能力层 ---- 通用能力层之上，就是架构师能力模型中第二个层次：专业能力层。这一层的能力越精通，说明越能胜任架构师。 ? 基础能力层：基础能力层的特点是非常简单，但是却非常重要。
2K10发布于 2019-07-25 - 来自专栏机器之心
只花9美元，推理能力暴涨20%！小模型Tina震撼登场，成本缩减260倍
机器之心报道 编辑：刘欣 在人工智能领域，语言模型的发展日新月异，推理能力作为语言模型的核心竞争力之一，一直是研究的焦点，许多的 AI 前沿人才对 AI 推理的效率进行研究。 你是否想过，如何在资源有限的情况下，让语言模型拥有强大的推理能力呢？ 值得注意的是，复现表现最佳的 Tina 模型检查点的成本仅为 9 美元，而从头开始复现研究的所有实验以及本文中展示的全部内容的成本为 526 美元。 所有 Tina 模型都展现出显著的推理能力，平均分数在 48.16% 到 50.60% 之间。 通过在 15 亿参数的基础模型上结合 LoRA 和强化学习，实现了与大得多的模型相媲美的推理性能，而这一切仅在约 9 美元的计算预算内完成。
24700编辑于 2025-05-01 - 来自专栏大语言模型
探索大模型能力--prompt工程
LLM大语言模型终究也只是一个工具，我们不可能每个人都去训一个大模型，但是我们可以思考如何利用好大模型，让他提升我们的工作效率。 提示词（prompt）就是你给大模型下达的指令输入，它包含以下任意要素： 指令：想要模型执行的特定任务或者指令。 上下文：包含外部信息或额外的上下文信息，引导语言模型更好地响应。 提示工程就是开发和优化提示词（Prompt），一种在大模型中使用的技巧，通过提供清晰、简洁的指令或问题，充分发挥大模型的能力，让模型更好地理解我们的需求，从而得到更好的模型输出。 给大模型提示语的时候，你就是产品经理： 你随便提需求，模型也就随口一答； 你提出详细的需求，给出充分的需求背景，给足输出数据，定义好输出格式，好的模型就像一个好的程序员，会给你一个满意的答复的~ 2 prompt 策略1：指定完成任务需要的步骤 告诉模型完成这个指令，需要执行几步，每步的详细步骤 策略2：明确模型再给出结论之前推理出自己的解决方案 让模型自己推理，写出每一步的步骤，给足够的时间（token-钱）边思考边执行
3.3K72编辑于 2024-01-23 - 来自专栏喔家ArchiSelf
大模型应用的能力分级
对大模型应用的能力分级就像给学生打分一样，能让我们更清楚它的本事有多大。能力分级能帮我们设定目标，知道AI现在能干什么，未来还要学什么。 另外，能力分级让普通人更容易理解AI的能力，避免过度期待或担心。 大模型的应用主要有两种常见模式：RAG 和 Agent。选哪种 RAG 架构，得看具体要解决什么问题，确保它适合任务需求。 RAG 回顾 实现一个高效的 RAG（检索增强生成）系统面临几个关键挑战：首先，系统需要能够准确地找到与用户问题相关的信息；其次，它必须正确理解用户的真实意图；最后，还要能够利用大型语言模型（LLM）的推理能力来处理复杂的任务 关于RAG 的更多资料，可以参考《大模型系列——解读RAG》、《RAG的10篇论文-2024Q1》、《Chunking：基于大模型RAG系统中的文档分块》、《解读GraphRAG》和《在大模型RAG系统中应用知识图谱 小结 将大模型应用的能力进行分级，不仅有助于推动技术发展，还能更好地匹配实际应用场景，同时也让公众更容易理解其价值。
1.8K20编辑于 2025-03-31 - 来自专栏资讯分享
大模型能力竞争终局已定
01GPT能力的完善与大模型能力竞争的终结OpenAI发布ChatGPT3.5引爆市场的几个月间，引发了一场大语言模型“大跃进式”的风暴。 需要指出，大模型能力之争的终结并不指只有OpenAI一家公司独大，而是指其它大模型所发展的方向和生存，不再是以模型基础能力为主要考量，将会向更多复杂的因素延展。 的大模型有差距，但是依靠特定方向的能力提升或者其它赛道上的独特优势成为大模型领域的“多强”。 在这个类比中，大模型仿佛是互联网本身，而每个Agent则像是利用互联网能力的独特应用程序或网站。正如4G和5G的推出催生了新一代的应用和服务，大模型的能力提升也将导致Agent的创新和进化。 大模型其实是“人脑”system1的能力，更偏向于直觉，经验，和“快”反应，这是大模型作为预测模型所决定的，那么Agent能做的就是补充System2的”慢“能力，和长期记忆结合，提供更加复杂的决策、逻辑归因
49910编辑于 2023-11-20 - 来自专栏服务端技术杂谈
程序员的能力模型
同时P7具备的专业的开发技能和一定的架构知识，在程序员纬度上能力慢慢趋于全面。 而且我推荐技术团队的leader要到P7才开始带团队，从BAT来看，基础leader都是P7开始胜任的。 ? ---- 后台开发知识 关键词：理解原理，掌握后台架构设计方法论 标准： 深刻理解系统在实际运行过程中所经过的各个环节的相关知识，原理，如硬件(CPU，内存，存储架构等)，内核(进程调度，内存管理模型) 开发能力 关键词：能主导或核心参与大中型项目，能担任大型项目的技术负责人 标准： 精通1～2门主流开发语言。 熟悉1～2种常见软件工程开发模式，领会其中要领，并在具体项目中实践过。 架构能力 关键词：子系统设计能力，完整系统设计能力，横向大系统设计能力&前瞻性 标准： 能够完成多方需求收集，形成技术需求文档。 考虑合理的地域或机房分布，系统灾备能力，运维发布及扩展性。 能够充分的估算出系统可达的性能，能够设计出高性能，高并发，海量数据处理系统。 能够对公司内部系统的架构有一定深度的认识和了解。
3.9K30发布于 2018-09-21 - 来自专栏SaaS加速器
总结ToB产品市场能力模型
在此，图图为大家梳理了产品市场能力模型，试图去解释我所理解的产品市场工作。 阅读本文，希望能够帮你： 概括产品市场的职责，帮助新人介绍清楚自己是干什么的； 对照能力模型评估自己的工作流程和业务能力； 找到自己的方向，根据自身经验向某一方向的产品市场专家努力。 那么开门见山，就让我们直接来看这个产品市场能力模型吧： ? 这个能力模型，可以概括产品市场的职责以及工作流程。下面我们展开讲解。 ? 赋能——卖什么，怎么卖 在这个能力模型里面，我没有写产品市场JD里面经常提到的“包装产品”“提炼卖点”之类的内容。因为这些事是过程，而非结果。你要蒸包子，怎么可能不会和馅儿呢？ 以上，就是图图总结的产品市场能力模型。对于产品市场能力和工作职责的梳理肯定有遗漏，但是大体的能力和方向就是这些。基于不同的从业经验和个人兴趣，产品市场会发展出不同技能树。
1.7K22发布于 2021-02-26 - 来自专栏哲学驱动设计
CTO 能力模型 V0.1
虽然公司和自身都总有诸多不尽如人意的地方，但是，自我觉得个人学习能力还行，所以不断地学习并调整自己的工作方式。慢慢地，也逐渐形成了自己的管理体系。 这两天，也看了看别人对于 CTO 的一些总结。 下面就简单分享一下我对 CTO 能力模型的总结。 ? ? ?
1.2K20发布于 2018-09-27 - 来自专栏老张的求知思考世界
性能测试岗位能力模型
星球有同学向我提了一个问题： “目前在做性能测试岗位的职级划分和能力模型定义的的工作，想咨询下性能测试岗位按照初/中/高/资深/专家，不同职级应该具备哪些能力，如何衡量这些能力”？ 针对这个问题，结合我自己之前作为面试官和稳定性团队Leader的经验，对于性能测试岗位，我个人认为岗位能力模型的划分可以参照如下的内容。 岗位胜任力模型 岗位分级 必备技能 角色定位 关键任务 初级 1、性能测试基础理论2、熟练使用压测工具 脚本执行工具人 1、能写脚本2、看得懂监控指标 中级/高级 1、性能测试基础理论2、熟练使用压测及监控工具 ：性能测试的测试对象是各种软件系统，因此了解系统的技术架构和各种调用依赖关系也是必不可少的； 评估能力：问题越早发现修复成本越低，在需求和方案评审时就评估发现风险，这是高级向资深迈步的必备能力； 规划能力 ：上面的六点能力主要集中在如何解决问题，规划能力是建设解决问题能力的底层建设和整体发展方向； 一站到底：对于专家岗位，我的认知是所有这个领域的问题到这里就应该都被解决，无论是技术难题还是沟通协调； 最后
64020编辑于 2023-03-01 - 来自专栏大语言模型
大模型能力评测方式很多？
其核心框架可拆解为基础维度、主流基准与关键方法，共同构成模型能力的“CT扫描”系统。 二、主流基准与核心指标通用能力：MMLU（57学科准确率）、HellaSwag（常识推理）为标杆，需控制数据泄漏与温度参数。 AI评测的核心是“场景匹配”：通用能力看MMLU+人类偏好，代码能力信SWE-bench+pass@k，安全侧重拒答率与校准度。唯有多维指标联动，才能勾勒模型真实能力画像。
47410编辑于 2025-08-13 - 来自专栏轻咨询服务
Z市台风预测模型实战分析——模型的云能力PAAS中心能力如何构建
上回我们谈到AI模型的两大基石之一，云能力，而云能力分为边缘计算能力和PAAS层中心能力。在咨询项目中，如何构建PAAS层中心能力。 从当时地质业务需求来看，中心层能力是大模型计算的核心能力，依赖机房的计算存储平台，大模型可以按需运算并预测结果。 因此，给每个因子每个场景配置了4VPU，128flop/VCPU；由于地质勘查图片量非常大，要一分钟内分析上千份图片，因此计算速度用最快的NPU，9XX型号的算力卡，20张/秒的分析速度，1200张/分钟 硬件平台讲了这么多，其实都是为PAAS层能力服务。为了让业务侧具备自主编程和调试台风预测模型的能力，PAAS层配备了微服务流水线的能力，codearts, 微服务架构。 未来模型应用的场景会逐步增多，新场景除了模型泛化能力支持外，还要进行算法调优或RAG等技术辅助。欢迎点赞和关注公众号“科技江河”，如果喜欢，在公众号打赏下呗，感谢
13800编辑于 2024-12-31 全球大模型真实编程能力大摸底！评测新标准揭秘模型能力虚胖真相
基于此数据集，我们对全球 18 个主流大模型的算法编程能力进行了系统评测并量化得分，详细评分榜单如下所示，可以看到全球顶尖大模型距离以往所宣称的编程能力还存在很大差距，哪怕是最高分的 o4-mini-high 基础模型决定上限： 指令微调模型在 OIBench 上的表现高度依赖其基础模型的能力，说明基础模型的预训练质量是决定代码能力的关键。 为了更细致地分析模型的能力，我们还引入了 “伪代码提示” 评测：将标准解答转为伪代码并作为提示输入，考查模型理解和复现解题思路的能力。 进一步分析发现，指令微调模型的表现与其基础模型高度相关，说明代码生成能力主要取决于预训练水平。 不仅为大语言模型的算法推理能力评测树立了一个全新标杆，也为整个行业带来了更多思考。它让我们看到：即使在模型能力突飞猛进的今天，真正高质量、高难度的算法挑战依然能够 “难倒” 最先进的 AI。
1.2K10编辑于 2025-07-28- 来自专栏MixLab科技+设计实验室
产品经理能力模型答网友问
—— 罗曼·罗兰(法) 上周发的文章《创业团队从0到1，产品设计师、产品经理的能力模型与职业成长之路》，得到了很多朋友的反馈，我在这里把握的回答汇总了一下，希望对大家有帮助。 我的列能力模型不一定适合所有人。我只知道我们团队现在需要这样的人。 但是大道至简，作为互联网产品经理，背后知识也总有些相通的地方。 对于我的产品经理能力和核心就是人、技术、商业，这源自IEDO的Design Thinking。 ? 国外专家也有用UX、技术、商业三个环代表产品经理的能力，但本质和IDEO的模型没有差别。 ? 我设置的能力模型，也仅代表自己公司的目前需求。 Q4：如果这些前提的知识都是通用型的，是不是就可提炼到一个产品职业人的规范化培训的体系中，让入门的产品人，可快速上手。 所以招人的时候的能力模型是一个较为客观的衡量标准。 感谢小凡整理的脑图 ?
54420发布于 2019-11-12 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【译文】数据科学家必须具备的9大能力
而他们必须要具备以下的东西： 一个有经验的数据科学家：最少要有2到3年工作经验，而工作经验体现在运用数据科学处理各种商业问题的能力上。 一流的分析技巧：探索凌乱的数据集并提取洞察的能力。 在SQL运用能力方面是一名内行。 能很好的掌握假设检验、分配、回归分析和贝叶斯方法。 有与商业方面的机器学习经验。 对于Python语言和Jupyter环境有经验。 具备写编写Latex格式文档的能力。 在统计学，运筹学，经济学，计算机科学，或其它相关领域具有本科或硕士学历。 我们所看重个人的品质： 强烈的分析意识。 有适应在极其快的环境下工作的能力。 有能和别的职能团队成员合作密切的能力。 有一股持续高涨的热情来获得小量而且接近底层的现实。 一下对于成功的候选人来说是一个千载难逢的机会。 可视化”查看可视化专题系列文章 5、回复“SPPS”查看SPSS系列文章 6、回复“答案”查看hadoop面试题题目及答案 7、回复“爱情”查看大数据与爱情的故事 8、回复“笑话”查看大数据系列笑话 9、
80150发布于 2018-04-20 - 来自专栏蝉羽
ReAct如何改变大模型 AI 能力
大家都知道AI现在很强大，但其实刚开始没有现在这么智能，刚开始AI其实很多内容都是回答不了的，尤其是一些垂直领域或实时性比较高的问题，比如“今天的天气如何”等，这种需要大模型具备与外界交互的能力，比如获取墨迹天气等等天气平台的实时接口 ，这个时候OpenAI提出了Function Calling的解决方案，从而让AI大模型拥有了自身能力的外部工具的能力，到现在与Function Calling一样能够让大模型和外部交互的各类Agent 要使大模型拥有ReAct 能力，使其变成 Agent，我们需要在向大模型提问时，使用 ReAct Prompt，从而让大模型在思考如何解决提问时，能使用 ReAct 思想。 New input: {input}"""模板会传授大模型按照规定的格式思考和回答问题，这就是在教大模型如何推理和规划，大模型在有了推理和规划能力后就变成了 Agent。 腾讯云混元大模型
63910编辑于 2025-06-15 - 来自专栏千帆企业应用连接器
【神笔应用连接器】9月产品能力月报
发起流程常用流程展示和收藏流程功能； 6、流程流转增加回退、转办、会签； 7、新增审批流程图查看功能，方便掌握审批进度； 8、流程中心新增批量处理待办任务的功能，方便进行代办任务的批量处理； 9、
1.2K20发布于 2021-10-20 LIMO模型：小样本激发大语言模型复杂推理能力
LIMO: Less is More for Reasoning我们挑战了当前普遍假设——大语言模型(LLM)的复杂推理需要海量训练数据。研究表明，仅需少量示例即可激发模型的复杂数学推理能力。 通过简单监督精调，LIMO模型在AIME24和MATH500测试中分别达到63.3%和95.6%准确率，超越先前需要100倍训练数据的精调模型（AIME24 6.5%，MATH500 59.2%）。 该模型还展现出强大的分布外泛化能力，在多样化基准测试中实现45.8%绝对提升。 基于这些发现，提出少即是多推理假设(LIMO Hypothesis)：当基础模型的预训练已全面编码领域知识时，仅需少量但精心设计的认知过程示范即可激发复杂推理能力。
17310编辑于 2025-08-18
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