人工智能技能进阶路线图

青铜段位：

基础提示词构建；模型基本功能&使用；Deepseek&豆包提示词；简单的与大模型进行交互

白银段位：

提示词优化&输出；多模态基础应用；AIGC生成；Mid journey&Stable Diffusion；即梦&可灵生成视频

黄金段位：

私有数据结合；LLM大模型微调；ComfyUI&ControlNet；Transformers架构&MCP协议；

Hugging Face&RAG检索

铂金段位：

RAG库检索增强生成；RPA工作流初步整合；Elasticsearch数据分析&拓展；Dify&Coze&Airflow&Luigi智能体开发

钻石段位：

LLM模型优化与调优；Milvus向量数据库；PyTorch，TensorFlow编辑；LLM大模型深度学习&环境搭建

星耀段位：

LLM大模型底层优化；分布式计算&算法；Nsight，PyTorch Profiler分析；Apache Spark，Hadoop工具掌握

最强王者：

LLM深度学习研究与应用，深度学习框架开发，JAX&MXNet新框架技术调研，ArXiv&OpenReview技术方向研究

人工智能专业词汇注释：

大预言模型（Large Language Model,LLM）:
通过海量文本训练的超大规模AI模型，能生成人类语言（如GPT），核心是“用上下文预测下一个词”

RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）

用脚本或软件模拟人类操作电脑（如点击，输入），自动执行重复性规则明确的流程（如Excel报表整理）

深度学习（Deep Learning）

基于多层神经网络的机器学习方法，通过分层提取数据特征（如图像识别中的边缘->形状->物体）

神经网络（Neural Network）

受生物神经元启发的数学模型，用“节点+权重”计算输入到输出的映射（如分类猫狗图片）

机器学习（Machine Learning，ML）

让计算机从数据中自动学习规律（如预测房价），无需显式编程，分为监督/无监督化学习

提示词工程（Prompt Engineerning）

通过优化输入文本（如调整句式，示例）引导AI输出更符合需求的结果（关键在“如何提问”）

AI智能体（AI Agent）

AI智能体就像会自己“思考”的虚拟小助手，能根据环境和你的需求自动完成任务

MCP协议（Message Control Protocol）

就像设备之间的“通用语言手册”，让不同的电子零部件，能互相听懂指令并传递数据

Transformer架构

一群会“分工合作”的智能小助手，处理文字时能同时关注句子里每个词的关系（比如“我爱吃苹果”中“爱”和“苹果”的关联，让翻译，写文章更流畅）