人工智能（AI）是当下的热点中的热点，按照国内外普遍的看法，AI正在改变我们的世界。相信最近一段时间，大家都看过不少分析文章，但估计很多看完后的结果，仍旧是一头雾水。有些分析要么过于玄乎，让人半信半疑；有些又感觉点到为止，让人很不过瘾。看到最近的中关村论坛上，李彦宏与比尔·盖茨先后发言，为新技术发展鼓与呼。尤其是李彦宏一篇题为《大模型改变世界》的演讲，确实感觉眼前一亮。为什么这样说？李彦宏是这样解

在数字化浪潮汹涌澎湃的当下，大模型如同一颗璀璨新星，强势崛起并迅速成为科技领域的焦点。从最初的理论探索到如今在各个行业的广泛应用，大模型正以惊人的速度重塑着我们的生活与工作模式。它不仅是人工智能技术发展的重大突破，更是推动经济增长、提升社会治理效能、促进科技创新的关键力量。本报告将深入剖析大模型的核心概念、原理特点以及丰富多元的应用实践案例，旨在让大家全面了解大模型这一前沿技术，明晰其在当下及未来

缺乏应用的大模型，是没有价值的。你可能使用过Kimi、豆包这样的大模型工具。它们能够充当我们的创作助手、咨询专家，甚至可以进行情感陪护。但这样的应用，还远远不能发挥出大模型的真正价值。我们期望大模型在更专业的生产领域发挥作用，提升生产力，引领真正的科技变革。当前被普遍看好的两个大模型专业应用方向，分别是RAG（Retrieval-Augmented Agenerated，检索增强生成）与Agent

人们听说大模型已经有两年多了，不少人自己测试了对话。但舆论对于大模型还是有很多误解，应用时摸不清特性，一不小心就上当，更不知道大模型是怎么开发出来的。性能顶级的Deepseek火爆开源之后，意想不到的事发生了，人们居然很简单地就把大模型部署用上了！一个朋友，在3000多元的联想lecoo酷310 PC机上，就安装Deepseek R1成功了。机器配置不高，装的是7B（70亿）参数的版本，聊天能力明

大模型训练主要分为预训练、监督调优和对齐三个阶段。预训练是基础，旨在让模型掌握语言表达的流畅性和规则，而具体任务能力则通过监督调优实现。模型架构上，可选择主流开源方案如ChatGLM、Baichuan等，参数量建议从0.5B起步。训练数据需覆盖百科、新闻等类型，数据量按20倍参数比例计算。以0.5B模型为例，单卡4090训练成本约1116元。大模型学习资源包括书籍、行业报告和视频等，可系统提升AI

本文围绕大语言模型推理展开，先阐述其背景，包括预训练、微调、对齐和提示推理等方面；接着探讨数据构建从人类标注向自动化的转变，以及学习推理从监督到强化微调的过程；还介绍了测试时间缩放技术和通往大型推理模型的路径，包括 OpenAI o1 系列及开源尝试；此外提及其他测试时间增强技术和评估基准；最后讨论了近期进展带来的启示、慢思考推理、下游应用及开放问题，全面回顾了大语言模型推理的研究现状与发展方向。

总结来说，大模型和Agent都属于实现人工智能的一种技术实现方式；AI是一个人，那么大模型就是这个人的大脑，Agent就是大脑指挥做事的工具集。

作为一个从后端开发岗位跳出，成功切入大模型领域的“过来人”，我想先给大家吃颗定心丸：不是你没天赋，而是没找对路径。当初我转型时，也走了不少弯路，后来整理出一套系统的学习方法，亲测有效——只要你能坚持按计划推进，不半途而废，三个月时间，完全能从“大模型小白”成长为能独立做项目、应对面试的准开发者。

AI技术的快速发展对普通大学生的学习、就业和职业规划产生了深远影响，这种影响既带来了挑战也创造了机遇。以下从学习模式、就业结构、能力需求三个维度进行分析，并提出应对策略

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