顺丰科技应用AI智能体构建智慧物流框架，采用大小模型协同架构，大模型负责理解规划，小模型提供专业知识。AI智能体具备规划、记忆、工具调用等核心能力，实现从感知到决策的闭环。通过多智能体协同和LLM幻觉优化，解决物流预测、调度、资源匹配问题，提升运营效率。

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在当今瞬息万变的物流行业，效率与精准度是核心竞争力。传统的管理模式已无法满足日益增长的业务需求，而AI智能体正成为推动物流业革新的关键力量。顺丰科技在这一领域进行了深度探索与实践，旨在通过智能化手段实现对物流全链路的精细化管理与优化。

全流程智慧管理框架

顺丰的智慧管理框架覆盖了物流作业的订单进入前、订单进入后、收派能力与资源三大核心环节。

1. 订单进入前：智能决策与资源准备

在订单进入系统前，AI智能体已开始发挥作用。

• 前置预测：通过对行业市场、客户、产品和区域等大数据的分析，系统能精准预测订单量、时效和品类，为后续的资源调配提供数据支撑。
• 资源规划：基于前置预测的结果，AI智能体能提前进行人员招募、作业排班、场地计划等资源准备，确保订单进入后能高效运转。

2. 订单进入后：动态调度与实时优化

订单进入系统后，AI智能体进入了实时计算与调度阶段。

• 动态实时预测：AI能实时分析订单数据，结合配送时效和订单地点，动态预测揽收和派送的完成时效，并进行相应调整。
• 资源实时调度：系统会根据实时的预测数据和资源状态，智能地进行路径规划和资源分配，确保资源利用最大化，并保障服务时效。

3. 核心能力：收派与管理的全方位提升

在整个运营环节中，AI智能体以“小哥”为核心，赋能并优化收派和管理两大方面。

• 收派能力：

• 任务评估：AI智能体能对收派员的任务进行预估和评估，包括时效和难度，并通过AI协同，辅助小哥完成任务。
• 资源匹配：系统能根据任务类型和小哥的能力进行精准匹配，提升收派效率。
• 动态调度：基于实时预测，系统可以动态调整收派任务和资源，灵活应对突发状况。

• 管理效率：

• 精细化管理：AI通过数据分析，对不同业务板块进行绩效评估，并通过线索输出为管理人员提供决策支持。
• 执行监控：系统能对区域任务执行情况进行全程监控，确保任务按计划完成。
• 效益复盘：通过对历史数据的定期分析和问题反馈，系统能持续优化管理策略，形成闭环管理。

AI Agent：运营决策的智能演进

在智慧物流体系中，AI Agent（AI智能体）扮演着核心角色，它不仅是单一功能的工具，更是能够进行自主决策、协同工作的智能大脑。

1. AI Agent核心作用与解决方案

AI Agent是一种基于大模型与小模型协同的解决方案，其核心用途在于：

• 垂域AI模型：通过对特定领域知识进行分析，实现精准化结果输出和定制化的物流决策，例如针对特定场景的时效预测。
• AI智能体：它能够进行客户意图识别、自然语言理解，并通过信息索引和调用小模型，实现通用知识与领域知识的融合，形成强大的通用理解与交互能力。

2. 大小模型协同优势

这种大小模型协同的架构，充分利用了各自的优势：

• 大模型：提供需求理解和模型编排能力，如同一个高级管理者，能够理解复杂任务并进行任务拆解。
• 小模型：提供深度专业知识，能够针对特定问题进行精准的分析和决策优化，如同具备专业技能的专家。

3. AI决策演进与挑战

AI决策并非一蹴而就，而是在不断演进中应对挑战

• 需求预测：最初，AI专注于单个领域的预测，如多维度时间、多维度空间和多维度品类的预测。
• 场景规划：随后，AI能力扩展到场景级规划，如对场站、运力和路网进行规划，将单点预测结果进行整合。
• 运力资源匹配：进一步演进为动态匹配，在订单进入后，AI能够实时进行车辆调度、仓位管理和集散中心资源调度，将规划转化为实际行动。
• 运力调度：最终，AI实现了全链路的动态调度，将运力、货物和人员进行实时协同，达到最优的整体效率。

营运AI决策演进、挑战

垂域AI模块将车辆调度从传统的人工经验驱动，提升到智能决策的水平。其核心目标是实现车辆运力的统一调度，通过综合考虑车辆的实时位置、车型、吨位、成本和司机等多重因素，为每个运力需求匹配最合适的车辆资源。

在引入AI之前，车辆调度面临着诸多挑战：

• 运力需求多：车辆类型和计费方式繁多，资源供给复杂。
• 人工调度依赖经验：过度依赖人工经验，难以保证每次调度的最优性。
• 调度过程不透明：管理难度大，运行成本高。

为解决这些痛点构建了可视化调度工作台，并引入引路牌和运筹优化模型。这种解决方案旨在实现统一接入、资源统一调度和成本的最优分配，最终达成调度透明化、合规化和资源应用尽用的目标。

技术创新在于将历史数据与AI大模型相结合，实现从归纳到生成的飞跃。

• 模型训练：AI模型通过学习历史数据，能够识别最优调度方案的特征。
• 最优调度策略生成：基于这些特征，AI大模型能够为新的调度需求实时生成最优的解决方案，并自动识别和调用可用的资源，以确保每次调度都是最优的。

AI智能体（AI Agent）代表着前沿的探索方向。它不仅仅是一个单一功能的AI模型，而是一个具备自主决策和行动能力的复杂系统。AI智能体的核心是大语言模型（LLM），但它还整合了记忆模块、工具调用和规划逻辑等组件，能够独立完成多步骤的复杂任务。

1. 大模型与智能体：从“单兵”到“协同”

• 大语言模型（LLM）：LLM是AI智能体的大脑，它的核心能力是理解和生成自然语言。它可以独立完成简单的任务，比如知识问答、创意写作或代码补全。它就像一个能力出众的“单兵作战”专家。
• AI智能体：AI智能体则将LLM的能力进行了集成和扩展。它能够根据任务需求，调用外部工具（如API），利用记忆模块（数据库）存储和调用信息，并基于规划逻辑来分解任务并执行。这使得AI智能体能够完成更复杂的任务，比如个人数字助理、科研Agent或游戏NPC。

2. 智能体能力提升点：记忆力是关键

要让AI智能体真正具备智能，**记忆能力（Memory）**至关重要。这指的是智能体存储、保留和回忆信息的能力。AI智能体的记忆可以分为两种类型：

类型	人类	智能体
短期记忆	持续时间较短的记忆，例如，记住一个电话号码直到拨打完毕。	在当前任务执行过程中所产生的记忆，通常使用模型的上下文窗口来直接存储和调用。
长期记忆	持续时间较长的记忆，像知识、技能、习惯，比如骑自行车或打字。	长期记忆是长时期保留的信息，一般是指外部知识库，通过向量数据库来存储和检索。

3. 检索增强生成（RAG）：为智能体注入“长期记忆”

为了让AI智能体能够拥有强大的长期记忆，顺丰采用了检索增强生成（RAG）技术。RAG的核心思想是在生成答案之前，先从外部知识库（Vector Database）中检索相关信息，然后将这些信息与用户查询一起作为上下文输入给大语言模型。

RAG的工作流程如下：

1. 用户查询（Query）：用户提出一个问题。
2. 嵌入（Embedding）：查询被转化为向量表示。
3. 检索（Retrieval）：AI智能体在向量数据库中搜索与查询最相关的文档或信息。
4. 上下文增强（Augmentation）：检索到的相关信息作为额外的上下文与原始查询一同送入LLM。
5. 生成（Generation）：LLM结合所有信息，生成最终的答案。

AI智能体技术探索

AI智能体正从简单的执行工具，进化为具备规划和决策能力的智能大脑。这一核心能力被称为Planning，它让AI智能体能够像人类一样，针对待解决的具体问题，进行任务拆解和行动方案制定。

人类与AI的规划流程对比

人类在面对一个复杂任务时，通常会遵循一套思考和执行的流程：

1. 思考如何完成任务：首先在大脑中构思一个总体方案。
2. 寻找可用工具：然后调动手头所有的资源和工具。
3. 拆解任务：将大任务拆解成可管理的子任务。
4. 执行并反思：在执行过程中，不断反思和学习，积累经验。
5. 判断何时终止：在执行完毕或达到目标时，判断任务完成。

AI智能体也遵循类似的规划流程，但其背后是由**LLM（大语言模型）**驱动的：

1. 大模型提示工程：通过精心设计的LLM提示词，引导智能体产生初步的规划思维。
2. 子任务拆解：利用LLM将复杂的任务拆解成更小、更可控的子任务，确保每个步骤都清晰明确。
3. 反思和完善：通过LLM对子任务执行结果进行反思和总结，从中吸取教训，并完善未来的执行步骤，持续提升任务的完成质量。

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核心技术：让AI像人类一样思考

为了赋予AI智能体强大的规划能力，探索了两种核心技术：思维链（CoT）和ReAct（推理+行动）。

**思维链（CoT）**是一种相对成熟的提示技术，其核心是要求大模型将复杂的推理过程一步步地展示出来。

• 当面对一个复杂问题时，如果直接让LLM输出结果，它的表现可能不佳。
• 但当要求它“一步步思考”时，LLM会像人类一样，将思考过程拆分成多个步骤，然后逐步推导出最终答案。
• 这种技术显著提升了LLM在处理复杂推理任务时的表现。

ReAct（推理+行动）

ReAct是一种更高级的框架，它将**推理（Reason）和行动（Act）**结合起来，让智能体能够更好地与外部环境进行交互。

• 推理：AI智能体像CoT一样，通过内部推理来决定下一步该做什么。
• 行动：然后，它会调用外部工具或API来执行行动，并从环境中获得观察结果（Observations）。
• 循环：AI智能体将观察结果反馈给推理模块，据此更新其下一步的行动计划，形成一个持续的**“思考-行动-观察”循环**。

这种模式让AI智能体能够动态地应对变化，寻找参考资料，并更正自己的错误，从而在复杂的物流运营场景中，提供更精准、更可靠的决策支持。

在顺丰的AI智能体技术体系中，**工具模块协同能力（Tool）**是关键一环。它让AI智能体不仅仅局限于语言模型的内部知识，而是能像人类一样，利用外部工具来完成更复杂的任务。

Function Call：让AI学会调用工具

Function Call 是实现AI智能体与外部工具交互的核心机制。其工作流程如下：

• 提出问题：用户向AI智能体提出一个问题或指令。
• 模型判断：大语言模型（LLM）会首先判断，这个问题是否可以通过其内部知识直接回答。
• 调用工具：如果无法直接回答，模型会识别出需要调用的外部工具（Function），并生成调用该工具所需的参数（Arguments）。
• 执行并返回：这个调用请求会被发送给**工具（Tool）**执行。工具执行完毕后，会将结果返回给LLM。
• 生成答案：LLM根据工具返回的结果，结合其自身知识，生成最终的答案。

这个过程就像一个“助手”：当它自己不知道如何完成任务时，它会知道该找谁（哪个工具），该提供什么信息（参数），并将得到的结果进行整合，最终给出完美的解决方案。

MCP（模型上下文协议）：大规模协同工作台

为了让AI智能体能够高效、安全地调用多种外部工具，使用了**MCP（模型上下文协议）架构。MCP构建了一个统一的客户端-服务器（client-server）**工作台，使得大模型能够轻松地与各种外部工具和数据源进行通信。

• 客户端：MCP客户端（client.py）是调用LLM的核心接口，它将用户的请求和相关数据发送给服务器。
• 服务器：MCP服务器（MCP server）接收请求，并与LLM hosts（如Claude）进行交互。
• 外部服务：同时，MCP服务器还可以调用各种远程服务（Remote services），如邮件、日历等，以及访问本地数据源（Local data sources），从而实现了大模型对外部工具和数据的统一管理和调用。

业务到产品的转化

AI智能体的应用首先要从业务痛点出发，将其转化为可解决的产品功能。

• 业务场景：深入理解物流运营的业务场景，如路线规划、运力调度等。
• 感知与规划：智能体通过其感知模块（感知业务场景）和规划模块（分解任务）来理解问题。
• 决策与反馈：智能体进行决策并输出运营结果，再将结果反馈给业务，形成增强可解释性和增强应用性的闭环。

此外在AI智能体落地过程中，大模型与垂域模型的协同至关重要。

• 大模型/微调：大模型负责快速理解业务需求和宏观规划。它通过输入数据、参数选择、规则设置、目标权重等环节，将复杂的任务进行分解。
• 垂域模型：分解后的子任务由垂域AI模型来处理。这些模型经过专业训练，能够提供精准的决策，例如在路径规划中，垂域模型能够根据具体约束条件，输出最优路线。

AI智能体：智能决策方案

用户对话窗口：智能决策助手

AI智能体通过对话窗口，扮演着智能决策助手的角色，其核心价值在于：

• 资讯与制定：用户可以通过对话形式，直接获取关于航空异常调度的资讯，并制定具体的调度方案。这意味着AI不再是信息的单向输出者，而是能够与人共同协作，提供定制化服务。
• 解释与维护：AI智能体能够解释其决策的依据，让用户理解方案的合理性。同时，它还具备即时维护能力，在发现问题或情况变化时，能够快速生成新的、更优的解决方案。

价值点：这种智能助手模式，使得人能够通过对话进行异常方案的咨询和制定，并因此快速理解、及时维护，大大提升了工作效率。

AI智能体在实际业务场景中的落地并非易事，尤其是在垂域物流领域。核心要解决的问题之一，是如何在通用场景和专业场景之间，找到AI能力的最佳平衡点。

智能体构建的立体架构

• 应用层：这是AI Agent与实际业务场景的交汇点。它旨在通过降低门槛、提升效率，以及辅助决策和解释，来降低物流运营的成本。
• 智能体工程层：该层是连接大模型与实际应用的桥梁，包含了构建AI Agent所需的核心能力，如：

• 提示词工程：通过精心设计的提示词，引导大模型产生所需的行为。
• 知识库建设：建立专业的知识库，确保AI决策的准确性和可靠性。
• 工具链建设：整合各种工具和API，使得AI Agent可以调用外部资源来完成任务。
• UI/UX交互：设计直观的用户界面，让AI Agent可以更好地与人进行交互。

• 垂域基础模型层：这是整个系统的基石，由自研的垂域AI模型和大语言模型（LLM）组成。这些模型负责处理核心的物流任务，如陆运/航空网络规划、资源调度和时效预测。

AI Agent的场景应用：从感知到执行的闭环

AI Agent系统面向不同的业务场景，提供有针对性的解决方案，其核心是实现从**“感知-决策-执行”**的闭合。

• 感知（业务输入）：AI Agent首先需要感知业务需求，这包括接收来自数据分析、问题求解和用户操作等不同渠道的输入信息。
• 决策（AI Agent决策）：在接收到信息后，AI Agent会进行规划和决策。例如，它可以自动识别异常事件（如航班延误），并结合外部知识库，快速进行异常诊断和资源调度。
• 执行（运营结果）：AI Agent的决策最终转化为具体的运营结果，并与业务系统进行联动，自动完成任务的执行，如航空资源调度和执行。

AI Agent工作流设计

AI Agent工作流借鉴了人类的思考过程，将其分解为清晰的步骤，确保决策的准确性和可控性。

• 用户查询：首先，用户通过Bot或API发起查询，描述业务需求。
• 意图识别：AI Agent的意图识别模块会分析用户意图，判断其属于哪个业务场景，并决定需要调用哪个模型。
• 参数提取：然后，参数提取模块从用户查询中识别出关键参数，为后续的模型调用提供数据支持。
• 模型调用：AI Agent将提取出的参数发送给后台的垂域AI模型进行计算。
• 方案展示：模型计算出结果后，AI Agent将方案可视化并展示给用户。
• 运营闭环：在整个流程中，系统会实时监控运营情况，运行监控模块可以根据异常情况，及时触发异常应对机制，再次进行参数提取和模型调用，确保决策的持续优化。

多智能体协同服务

多智能体协同模式解决了单一AI Agent能力有限的问题。以线路规划和智能体服务为例，整个流程可以由多个AI Agent共同完成：

• 任务分发：当用户提出一个复杂查询时，运营助手Agent会首先接收请求，并进行意图识别。
• 协同工作：它会根据任务类型，将部分任务分发给专业的子Agent，例如问题诊断Agent。
• 问题诊断：问题诊断Agent会调用数据库查询工具（如MySQL查询），对数据进行分析，识别出问题所在。
• 决策和返回：当子Agent得出结论后，会将结果返回给运营助手Agent，由其进行整合，并生成最终的可视化方案。

LLM幻觉优化：提升决策的可靠性

大语言模型（LLM）的不稳定性和幻觉问题是其在企业级应用中面临的核心挑战，因为生产系统要求100%准确的方案。

• 预先限制：在调用大模型之前，通过预先定义的业务约束来限定其发挥，避免其产生“天马行空”的幻觉。
• CoT+角色化：采用思维链（CoT）技术，引导大模型进行逐步推理，并为其设置角色提示词（如“你是一个专业的物流调度员”），以确保其输出更符合业务场景。
• 多轮对话：通过ReAct框架（推理+行动）进行多轮对话，让AI Agent在执行任务过程中，能够动态地进行反思、寻找参考资料，并修正自己的错误，提升决策的准确性。

大模型运行速度优化

大模型在处理复杂请求时，由于模型参数量巨大，经常会出现响应慢、延迟高的问题。这直接影响了实时决策的效率。解决方案是构建一个大小模型协同的工作流框架。

• 大模型优化：采用私有部署和模型剪枝等技术，将大模型进行轻量化处理，使其能在高峰期快速响应。
• 预处理和混合架构：

• 任务分解：将复杂的请求分解为多个简单任务，分流到不同模型，避免单个大模型成为瓶颈。
• 业务规则：基于业务规则调用大批量服务处理引擎，而非大模型，以处理通用、重复性高的任务。
• 数据检索：利用向量数据库等技术，快速检索和提取所需数据，减少大模型的计算负担。
• 层次结构：构建大模型-小模型-工具的层次结构，让每个模块各司其职，协同工作。

智能体测试：确保决策的可靠性

为了保证AI智能体输出的方案在实际应用中可靠，构建了一套完整的智能体测试体系，涵盖从基础性能到业务功能的全面测试。

• 功能测试：通过模拟业务场景，验证AI智能体的功能是否正常，如业务交互流程、数据准确性等。
• 性能测试：评估AI智能体的响应速度、并发量等性能指标，确保其在业务高峰期也能稳定运行。
• 稳定性测试：通过压力测试、边界测试等，检查AI智能体在极端情况下的表现。

未来展望：AI Agent的进化之路

AI Agent的落地面临着从通用AI到垂域AI的挑战，尤其是在数据安全、业务理解和泛化能力方面。应对之道是持续深耕领域知识（Know-how），并构建**“业务-产品-算法”**的闭环，确保AI技术与业务流程的紧密结合。

AI Agent解决方案并非单一技术，而是由一套复杂且协同的技术体系支撑。

• 大小模型协同：大语言模型（LLM）负责理解、规划和编排，而垂域小模型则负责提供深度专业的知识和精准的计算。这种协同模式有效解决了大模型的“幻觉”和不稳定性问题。
• 多智能体协作：将AI Agent从单兵作战升级为协同作战，多个具备不同专长的小型AI Agent协同工作，共同完成复杂任务。例如，**“运营助手Agent”和“问题诊断Agent”**的协作，实现了从问题识别到解决方案生成的无缝衔接。
• 智能体测试：为了确保AI Agent的可靠性，需要建立了严格的测试体系，涵盖功能、性能和鲁棒性等多个维度。同时，AI Agent的运行速度通过模型优化和混合架构得到显著提升。

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随着新技术的不断涌现，特别是在人工智能领域，大模型的应用正逐渐成为提高社会生产效率的关键因素。这些先进的技术工具不仅优化了工作流程，还极大地提升了工作效率。然而，对于个人而言，掌握这些新技术的时间差异将直接影响到他们的竞争优势。正如在计算机、互联网和移动互联网的早期阶段所展现的那样，那些最先掌握新技术的人往往能够在职场中占据先机。

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如何学习大模型 AI ？

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一、初阶应用：建立AI基础认知

在第一阶段（10天），重点是对大模型 AI 的基本概念和功能进行深入了解。这将帮助您在相关讨论中发表高级、独特的见解，而不仅仅是跟随他人。您将学习如何调教 AI，以及如何将大模型与业务相结合。

主要学习内容：

• 大模型AI的功能与应用场景：探索AI在各个领域的实际应用
• AI智能的起源与进化：深入了解AI如何获得并提升其智能水平
• AI的核心原理与心法：掌握AI技术的核心概念和关键原理
• 大模型应用的业务与技术架构：学习如何将大模型AI应用于业务场景和技术架构中
• 代码实践：向GPT-3.5注入新知识的示例代码
• 提示工程的重要性与核心思想：理解提示工程在AI应用中的关键作用
• Prompt的构建与指令调优方法：学习如何构建有效的Prompt和进行指令调优
• 思维链与思维树的应用：掌握思维链和思维树在AI推理和决策中的作用
• Prompt攻击与防范策略：了解Prompt攻击的类型和如何进行有效的防范
  
  
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二、中阶应用：深入AI实战开发

在第二阶段（30天），您将进入大模型 AI 的进阶实战学习。这将帮助您构建私有知识库，扩展 AI 的能力，并快速开发基于 agent 的对话机器人。适合 Python 和 JavaScript 程序员。

主要学习内容：

• RAG的重要性：理解RAG在AI应用中的关键作用
• 构建基础ChatPDF：动手搭建一个简单的ChatPDF应用
• 检索基础：掌握信息检索的基本概念和原理
• 理解向量表示：深入探讨Embeddings的原理和应用
• 向量数据库与检索技术：学习如何使用向量数据库进行高效检索
• 基于 vector 的 RAG 实现：掌握基于向量的RAG构建方法
• RAG系统的高级扩展：探索RAG系统的进阶知识和技巧
• 混合检索与RAG-Fusion：了解混合检索和RAG-Fusion的概念和应用
• 向量模型的本地部署策略：学习如何在本地环境中部署向量模型
  

三、高阶应用：模型训练

在这个阶段，你将掌握模型训练的核心技术，能够独立训练和优化大模型AI。你将了解模型训练的基本概念、技术和方法，并能够进行实际操作。

• 模型训练的意义：理解为什么需要进行模型训练。
• 模型训练的基本概念：学习模型训练的基本术语和概念。
• 求解器与损失函数：了解求解器和损失函数在模型训练中的作用。
• 神经网络训练实践：通过实验学习如何手写一个简单的神经网络并进行训练。
• 训练与微调：掌握训练、预训练、微调和轻量化微调的概念和应用。
• Transformer结构：了解Transformer的结构和原理。
• 轻量化微调：学习如何进行轻量化微调以优化模型性能。
• 实验数据集构建：掌握如何构建和准备实验数据集。
  
  

四、专家应用：AI商业应用与创业

在这个阶段，你将了解全球大模型的性能、吞吐量和成本等方面的知识，能够在云端和本地等多种环境下部署大模型。你将找到适合自己的项目或创业方向，成为一名被AI武装的产品经理。

• 硬件选型：学习如何选择合适的硬件来部署和运行大模型AI。
• 全球大模型概览：了解全球大模型的发展趋势和主要玩家。
• 国产大模型服务：探索国产大模型服务的优势和特点。
• OpenAI代理搭建：学习如何搭建OpenAI代理以扩展AI的功能和应用范围。
• 热身练习：在阿里云 PAI 上部署 Stable Diffusion
• 本地化部署：在个人计算机上运行大型模型
• 私有化部署策略：大型模型的内部部署方法
• 利用 vLLM 进行模型部署：高效部署大型模型的技术
• 案例分析：如何在阿里云上优雅地私有部署开源大型模型
• 开源 LLM 项目的全面部署：从零开始部署开源大型语言模型
• 内容安全与合规：确保AI应用的内容安全和合规性
• 算法备案流程：互联网信息服务算法的备案指南
  

通过这些学习内容，您不仅能够掌握大模型 AI 的基本技能，还能够深入理解其高级应用，从而在市场竞争中占据优势。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你无疑是AI领域的佼佼者。然而，即使你只能完成60-70%的内容，你也已经展现出了成为一名大模型AI大师的潜力。

最后，本文提供的完整版大模型 AI 学习资料已上传至 CSDN，您可以通过微信扫描下方的 CSDN 官方认证二维码免费领取【保证100%免费】。