文章强调大模型已成为职场必备技能,用好可显著提升效率与待遇,用不好则与普通无异。常见问题包括prompt编写不当、问题范围设置不合理等。理解大模型底层原理是高效应用的关键。推荐《大模型应用开发极简入门》作为入门书籍,帮助读者系统学习大模型应用开发,提升职场竞争力。


人工智能大潮已来,不加入就可能被淘汰。就好像现在职场里谁不会用PPT和excel一样,基本上你见不到。

而大模型是人工智能代表,潜力与使用方式有关。使用好大模型可提高效率,让人获得更好的待遇和更多机会。

你发现PPT和excel用的好的PPT一看就惊艳,excel用的特别熟练,你这个数据分析用的非常的到位,你的待遇会远远高于那些用的不好的。大模型也一样:

  • 用好你可几倍于原来效率
  • 用不好,你可能跟原来没什么区别

差距非常明显,有人就可一人干两人活,那待遇肯定远高于能保持原效率的人。大模型底层逻辑用的不好:

  • 要么没挖掘出大模型潜力,你只是让他答一些普通问题
  • 要么就是你这个prompt写的不好,他就开始胡乱回答
  • 或你问的问题范围不好,他就开始胡乱回答

大模型发展时间线:

想理解大模型底层原理,更好使用大模型。你只有理解底层原理才知为什么,你才能尽量的有指导性去学习,如果你想要入门大模型,那么这本<大模型应用开发极简入门>书籍绝对是你所需要的!

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大模型应用开发极简入门

目录

具体PDF书籍内容如下:

零基础如何高效学习大模型?

为了帮助大家打破壁垒,快速了解大模型核心技术原理,学习相关大模型技术。从原理出发真正入局大模型。在这里我和MoPaaS魔泊云联合梳理打造了系统大模型学习脉络,这份 LLM大模型资料 分享出来:包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴,可以 扫描下方二维码免费领取🆓**⬇️⬇️⬇️

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【大模型全套视频教程】

教程从当下的市场现状和趋势出发,分析各个岗位人才需求,带你充分了解自身情况,get 到适合自己的 AI 大模型入门学习路线。

从基础的 prompt 工程入手,逐步深入到 Agents,其中更是详细介绍了 LLM 最重要的编程框架 LangChain。最后把微调与预训练进行了对比介绍与分析。

同时课程详细介绍了AI大模型技能图谱知识树,规划属于你自己的大模型学习路线,并且专门提前收集了大家对大模型常见的疑问,集中解答所有疑惑!

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深耕 AI 领域技术专家带你快速入门大模型

跟着行业技术专家免费学习的机会非常难得,相信跟着学习下来能够对大模型有更加深刻的认知和理解,也能真正利用起大模型,从而“弯道超车”,实现职业跃迁!

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【精选AI大模型权威PDF书籍/教程】

精心筛选的经典与前沿并重的电子书和教程合集,包含《深度学习》等一百多本书籍和讲义精要等材料。绝对是深入理解理论、夯实基础的不二之选。

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【AI 大模型面试题 】

除了 AI 入门课程,我还给大家准备了非常全面的**「AI 大模型面试题」,**包括字节、腾讯等一线大厂的 AI 岗面经分享、LLMs、Transformer、RAG 面试真题等,帮你在面试大模型工作中更快一步。

【大厂 AI 岗位面经分享(92份)】

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【AI 大模型面试真题(102 道)】

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【LLMs 面试真题(97 道)】

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【640套 AI 大模型行业研究报告】

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【AI大模型完整版学习路线图(2025版)】

明确学习方向,2025年 AI 要学什么,这一张图就够了!

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抓住AI浪潮,重塑职业未来!

科技行业正处于深刻变革之中。英特尔等巨头近期进行结构性调整,缩减部分传统岗位,同时AI相关技术岗位(尤其是大模型方向)需求激增,已成为不争的事实。具备相关技能的人才在就业市场上正变得炙手可热。

行业趋势洞察:

  • 转型加速: 传统IT岗位面临转型压力,拥抱AI技术成为关键。
  • 人才争夺战: 拥有3-5年经验、扎实AI技术功底真实项目经验的工程师,在头部大厂及明星AI企业中的薪资竞争力显著提升(部分核心岗位可达较高水平)。
  • 门槛提高: “具备AI项目实操经验”正迅速成为简历筛选的重要标准,预计未来1-2年将成为普遍门槛。

与其观望,不如行动!

面对变革,主动学习、提升技能才是应对之道。掌握AI大模型核心原理、主流应用技术与项目实战经验,是抓住时代机遇、实现职业跃迁的关键一步。

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01 为什么分享这份学习资料?

当前,我国在AI大模型领域的高质量人才供给仍显不足,行业亟需更多有志于此的专业力量加入。

因此,我们决定将这份精心整理的AI大模型学习资料,无偿分享给每一位真心渴望进入这个领域、愿意投入学习的伙伴!

我们希望能为你的学习之路提供一份助力。如果在学习过程中遇到技术问题,也欢迎交流探讨,我们乐于分享所知。

*02 这份资料的价值在哪里?*

专业背书,系统构建:

  • 本资料由我与MoPaaS魔泊云的鲁为民博士共同整理。鲁博士拥有清华大学学士美国加州理工学院博士学位,在人工智能领域造诣深厚:

    • 在IEEE Transactions等顶级学术期刊及国际会议发表论文超过50篇
    • 拥有多项中美发明专利。
    • 荣获吴文俊人工智能科学技术奖(中国人工智能领域重要奖项)。
  • 目前,我有幸与鲁博士共同进行人工智能相关研究。

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内容实用,循序渐进:

  • 资料体系化覆盖了从基础概念入门核心技术进阶的知识点。

  • 包含丰富的视频教程实战项目案例,强调动手实践能力。

  • 无论你是初探AI领域的新手,还是已有一定技术基础希望深入大模型的学习者,这份资料都能为你提供系统性的学习路径和宝贵的实践参考助力你提升技术能力,向大模型相关岗位转型发展

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抓住机遇,开启你的AI学习之旅!

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