这几年，在我们的生活中热火的AI，主要是基于大语言模型、文生图为代表的生成式AI，其突出的特点是归纳后的创作，进行模仿式的创新生成。

基于这轮AI的应用，有两种非常鲜明的观点：

观点1：没什么用啊，好像就是个大号的聊天玩具，或者就是一个具有总结能力的百科，AI对我的日常生活、工作没有什么实际的帮助。

观点2：太牛了，简直无所不能，他是我的一个非常厉害的工作助理，我已经完全离不开他了，甚至他能帮我赚到钱。

这两种观点的对冲，本质的问题就是，如何看待AI和人之间的关系问题，怎么区分出人的竞争力和ai的竞争力的边界和变量的问题。

一、人的竞争力体现

不可否认，在AI没有出现前，人也是有差别的，但AI出现后，把人的差别放得更大了，这里的核心点是什么呢？

一个研究机构给出的答案，人的竞争力的差别主要体现在这三个方面：

竞争力点	解释	AI的应用表现
审美	足够强的见识和判断力	调用大量AI助理
体系	拥有完备科学思考体系	应对AI的随机和碎片
创新	掌握更多底层规律原理	借助AI完成上层创新

其实，这三点在任何的领域、工作环境，也都是拉开人与人之间差距的核心点。

审美，在实际的工作环境中，还有一个词语“最佳实践”，说的是同一个意思：解决的是自己的认知的问题，决定了一个人的认知上限，也决定了一个人的执行上限。

体系，与结构、框架、系统有异曲同工之妙，解决的是完备性的问题，只有构建好自己的体系，才能把不同的知识点串起来，否则堆砌的知识点就是一堆“烂泥”。

创新，创新的基础是掌握更底层的规律，创新不会产生在问题的同一层面，只能借助更下一层的规律，才能实现上层的创新。

创新与认知层次（来源于一堂）

二、使用AI，具体的水平体现在什么地方

AI能力的差别点

差距点	解释	修炼方向
基本功	使用工具(提示词/智能体/工具库/模型微调)的能力	不断的刻意练习 提升段位
数据	结构化数据和非结构化数据	积累，多喂给AI
场景	基于业务链条、发掘投入产出比足够高的AI落地环节	多拆解 多测试

这三点是使用AI的过程中，必备的要素：

基本功，即操作AI的能力，必须通过训练才能获得，这个是从大脑知道到手知道的过程，训练如果存在数量级上的差异，那么，最终呈现的结果也会有天壤之别。

数据，这个是需要积累的，与过往的积累有关，但这里的数据，还有个特点，结构化会更好一点，方便机器识别。

场景，这个是AI应用的落脚点，实践发现，对于场景选择的能力，决定了AI产出的能力，AI的应用，现阶段不会像人这样能够全局判断，只能在具体的点上有特别明显的作用，如何识别这些场景，一个敏感性，一个是测试。

在这样的情况下，我们该如何与AI互动

三、AI时代的竞争力双三角模型

基于这样的双模型，我们在学习和修炼的过程中，也就找到了相应的方向，努力地提升自己的见识（审美、体系和创造力），不断修炼自己的AI力（操作、数据和场景能力）。

四、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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。

一直在更新，更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇

01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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。

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。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，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】