追风赶月莫停留，平芜尽处是春山。

最近半年，在芯片验证的过程中，试用了很多AI，简单总结一下，全是亲身体验，希望可以帮助到有缘的朋友。

一、豆包

在回答芯片验证的技术问题方面，豆包是国内最好的。在这方面我还尝试过DeepSeek 和 KIMI，总体来说都不如豆包。和google的gemini和grok相比，豆包逊色不少。背后的原理不清楚，我猜想可能是国外AI大模型的训练数据有优势的原因吧。

二、gemini

如下图所示，google自从开源2.5pro之后，效果非常好。和grok各有千秋，我经常交叉使用。当然大模型胡说八道的时候还是经常会有。但是已经可以给到非常有参考价值的信息了。适合有经验的芯片工程师。这方面新手还是很吃亏。BTW，需要科学上网哦。

https://gemini.google.com/

三、grok

网址：https://grok.com，这是马斯克公司旗下的产品。之前grok4(下图中的expert模式)是收费的，每个月30刀，几个月前开源了，每天有使用次数限制，我尽量省着用。grok3(下图中的fast模式)一直是免费的。和gemini不相上下，各有千秋。我经常和gemini交叉使用。当然gemini的缺点，grok基本都有。

四、GPT-5

使用芯片验证的技术问题测试过几次后，发现GPT-5跟gemini和grok差距比较大，后来基本就不用了。我仅仅从芯片验证的角度测试的哈，其他方面没有发言权。

五、Copilot

说实话，我之前测试下来，Copilot的使用体验和GPT-5差不多，都不如gemini和grok。但是，当我把非常专业的技术文档喂给Copilot以后，发现她好像打开了任督二脉一样，进步非常明显。看来数据源对AI大模型非常重要。我猜想或许这就是国内AI大模型整体偏弱的原因之一吧。

六、AI大模型学习和面试资源

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

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