全球范围内，人工智能正经历前所未有的爆发式增长，其影响力远超移动互联网时代。如果说移动互联网改变了信息传播的方式，那么AI大模型则在重构人类与机器的交互逻辑，甚至重塑生产与创造的底层规则。从智能客服实时解答用户疑问，到AI辅助科学家加速药物研发，再到设计师借助AI生成创意草图，大模型的应用场景正以肉眼可见的速度扩张，一个“万物皆可AI”的时代已然到来。

面对层出不穷的AI技术与产品，许多人既期待又困惑：AI大模型究竟是什么？不同模型之间有何差异？普通人该如何借助这些工具提升效率？接下来，我们将从基础概念入手，逐一拆解主流大模型的特色，再到实际应用方法，为你打造一份“从认知到实践”的完整指南。

一、读懂AI大模型：不止是“大”，更在于“智能”

AI大模型，全称“人工智能大模型”，是基于深度学习算法、通过海量数据训练而成的巨型神经网络系统。它的“大”体现在两个维度：一是参数规模庞大，主流模型的参数往往达到数十亿甚至万亿级别，相当于为AI构建了庞大的“知识储备库”；二是泛化能力强，不同于传统AI只能解决特定领域问题（如人脸识别、语音转文字），大模型更像“通才”——掌握了通用知识后，只需少量特定数据微调，就能胜任写作、编程、数据分析等多种任务。

这种“预训练+微调”的模式，让大模型具备了类似人类的学习逻辑：先通过互联网文本、图像、代码等数据掌握基础规律（比如语言语法、数学公式、世界常识），再针对具体场景（如法律文书撰写、机械设计）补充专业数据，最终形成“一专多能”的能力。例如，一个经过基础训练的大模型，只需输入100份法律合同样本，就能快速生成符合规范的合同草案；补充500段编程案例，就能协助开发者排查代码漏洞。正是这种灵活性，让大模型成为新一轮AI革命的核心动力。

二、2023主流AI大模型盘点：6大核心玩家各有所长

当前AI领域呈现“全球竞争、多点开花”的格局，国内外科技公司与初创企业纷纷推出特色大模型。我们筛选了6个在技术实力、应用场景、用户体验上表现突出的模型，从核心优势到适用人群进行详细解析，帮你找到最适合自己的AI工具。

① DeepSeek：代码与数学推理的“硬核玩家”

推荐指数：★★★★★
DeepSeek是国内AI企业深度求索推出的开源大模型，凭借技术创新多次登上全球AI基准测试榜单前列，尤其在代码生成与数学推理领域表现亮眼。其最新版本DeepSeek V3采用混合专家（MoE）架构，在参数规模突破万亿的同时，通过“按需激活专家网络”的设计，降低了50%以上的计算成本，既保证了性能，又兼顾了实用性，成为企业级部署与开发者定制的热门选择。

核心优势：

• 代码能力顶尖：支持Python、Java、C++等20多种编程语言，能理解复杂业务需求并生成可直接运行的代码，还能对现有代码进行优化（如减少冗余、提升运行速度），适合程序员、算法工程师使用；
• 数学推理精准：可解决微积分、线性代数、概率论等高等数学问题，甚至能辅助完成物理公式推导、工程计算，对学生、科研人员友好；
• 开源生态完善：提供完整的模型权重与开发工具包，开发者可根据需求自定义训练，降低了AI技术落地的门槛。

② Qwen（通义千问）：中文语境与多模态的“全能助手”

推荐指数：★★★★★
通义千问是阿里巴巴自主研发的超大规模多模态模型，从最初的文本模型，逐步进化到支持文本、图像、音频、视频处理的通义千问2.5，如今已形成覆盖“基础模型-行业模型-应用工具”的完整生态。作为国内最早落地的大模型之一，它在中文理解、本土场景适配（如电商、政务）上具备天然优势，是企业与个人处理中文任务的首选工具之一。

核心优势：

• 中文处理精准：能捕捉中文语境中的细微差异（如方言词汇、成语典故、网络热词），生成的内容更符合中国人的表达习惯，适合撰写中文文案、整理会议纪要、翻译文献；
• 多模态能力全面：可实现“图生文”（如根据产品图写宣传语）、“文生图”（如根据文字描述生成设计草图）、“音频转文字+摘要”（如将访谈录音转化为结构化报告），满足多场景创作需求；
• 行业适配性强：已推出电商版、政务版、医疗版等定制模型，例如电商场景下，能自动生成商品标题、详情页文案，还能根据用户评价分析产品改进方向。

③ GPT：AI浪潮的“开创者与领跑者”

推荐指数：★★★★★
提到AI大模型，GPT系列（由OpenAI开发）是绕不开的标杆。从2020年GPT-3推出引发行业震动，到GPT-4实现多模态突破，再到GPT-5支持实时交互，每一次迭代都重新定义了AI的能力边界。作为本轮AI革命的“导火索”，GPT不仅技术领先，更构建了庞大的应用生态——全球数百万开发者基于GPT API开发了聊天机器人、写作工具、智能助手等产品，深刻影响了内容创作、教育、金融等多个行业。

核心优势：

• 自然语言交互流畅：能理解复杂的逻辑指令（如“写一篇关于‘AI对教育的影响’的议论文，要求包含3个分论点，每个分论点配1个案例”），生成的内容逻辑严谨、风格多样（可切换学术风、口语风、文艺风）；
• 实时多模态交互：GPT-5支持语音、图像、文本的无缝切换，例如你可以上传一张数据图表，用语音提问“分析这个图表的核心趋势”，AI会直接用语音回答并生成文字报告；
• 知识覆盖全面：经过全球海量数据训练，在历史、科学、艺术等领域的知识储备丰富，能解答从“量子力学基本原理”到“古典音乐流派特点”的各类问题，是学习与研究的强大辅助工具。

④ Mistral AI：欧洲AI的“高效代表”

推荐指数：★★★★☆
Mistral AI是来自法国的初创公司，凭借“高效、开源、多语言”的定位，在欧美AI市场快速崛起。其代表模型Mistral 7B（70亿参数）虽参数量远小于GPT-4（万亿级），但在代码生成、文本理解等基准测试中表现接近更大模型，被业内称为“性价比之王”。此外，Mistral Large支持英语、法语、西班牙语等多语言处理，在欧洲企业与跨境业务场景中应用广泛。

核心优势：

• 轻量化高效：小参数量模型（如Mistral 7B）可在普通电脑、平板上部署，响应速度快（平均0.5秒内生成结果），适合对成本、速度敏感的场景（如个人日常写作、小型企业客服）；
• 多语言能力突出：除英语外，在法语、西班牙语、德语的文本生成、翻译上表现优异，能理解小语种的文化背景（如法语中的俚语、西班牙语的敬语规则），适合跨境业务沟通；
• 开源免费：基础模型可免费下载使用，开发者可根据需求调整模型结构，例如为语言学习APP定制“小语种对话模型”。

⑤ Gemini：Google的“多模态王牌”

推荐指数：★★★★☆
Gemini是Google推出的下一代多模态大模型，不同于“先做文本模型再叠加其他模态”的传统路径，它从设计之初就采用多模态数据训练，在文本、图像、音频、视频的融合理解上具备独特优势。目前，Gemini已整合到Google搜索、YouTube、Google Workspace（文档、表格工具）等产品中，覆盖数十亿用户的日常使用场景。

核心优势：

• 原生多模态理解：能深度解析跨模态信息，例如观看一段产品演示视频后，自动提取核心功能点并生成文字说明书，或根据手绘的建筑草图生成3D模型的文字描述；
• 与Google生态无缝衔接：在Google文档中，可一键调用Gemini生成报告摘要、优化文案；在YouTube上，能自动为视频生成多语言字幕、提炼关键知识点；
• 逻辑推理强大：擅长处理复杂任务，如“根据一份市场调研数据，分析竞品优势并制定差异化营销策略”，能拆解任务步骤，结合数据给出可落地的建议。

⑥ LLaMA：开源生态的“赋能者”

推荐指数：★★★★☆
LLaMA（全称Large Language Model Meta AI）是Meta（原Facebook）推出的开源大模型，自2023年开源以来，迅速成为AI研究与创业领域的“基础设施”。不同于GPT、Gemini的闭源模式，LLaMA开放了模型权重，允许开发者免费使用、修改、二次训练，由此催生了数百个衍生模型（如Alpaca、Vicuna），推动了AI技术的普及与创新。

核心优势：

• 开源低成本：无需付费即可获取模型，中小开发者、研究机构可基于LLaMA快速开发专属AI工具，例如教育机构定制“学科辅导模型”、出版社开发“内容校对模型”；
• 适配性强：支持多种硬件环境，从普通服务器到云端算力都能运行，且可通过“量化压缩”技术进一步降低硬件要求，让AI模型能在边缘设备（如智能终端）上部署；
• 社区支持完善：全球有超过10万开发者参与LLaMA生态建设，网上有大量教程、工具包、预训练模型，新手也能快速上手使用。

三、AI大模型落地指南：4个实用工具帮你快速上手

对于大多数人而言，直接操作底层大模型需要专业技术（如编写代码、配置算力），而集成了大模型能力的“应用层工具”则更易上手——它们封装了复杂的技术细节，你只需通过自然语言指令，就能调用AI完成任务。以下4个工具覆盖了“协作创作、笔记整理、营销写作、信息检索”四大场景，帮你快速体验AI的实用价值。

① boardmix AI：可视化协作与AI的“完美结合”

boardmix AI是国内团队开发的在线协作工具，核心亮点是“无限画布+多模型集成”——它将DeepSeek、通义千问、豆包等主流大模型的能力，融入到白板协作场景中，无论是个人梳理思路，还是团队头脑风暴，都能借助AI快速实现“想法→可视化成果”的转化。

使用场景与操作示例：

• 快速生成PPT：在boardmix画布右侧输入指令“生成一份‘2024年Q1工作总结’的PPT，包含工作成果、问题反思、Q2计划三个部分，每部分配1个数据图表位置”，AI会自动生成结构化PPT框架，你只需替换具体内容即可；
• 思维导图与流程图转化：写完项目方案后，选中文本内容，点击“图元AI”→“转化为思维导图”，AI会自动梳理逻辑关系，生成清晰的思维导图；若需要展示业务流程，可选择“转化为流程图”，自动生成标准的流程节点与连接线；
• 团队协作辅助：多人在线头脑风暴时，可调用AI对零散的想法进行分类（如“将这些创意点按‘产品功能’‘营销活动’‘用户服务’分类”），还能生成会议纪要，节省整理时间。

② Notion AI：笔记工具中的“智能助手”

Notion是全球知名的笔记与知识库工具，Notion AI则是其内置的AI功能，相当于为你的“数字笔记本”配备了一位“智能秘书”。它无需切换软件，在记笔记、写文档的过程中就能实时提供帮助，尤其适合学生、职场人处理文本类任务。

核心功能：

• 内容总结与提炼：上传一份5000字的行业报告，点击“总结”，AI会自动提取核心观点、数据结论，生成300字以内的摘要；
• 写作辅助：写文章卡壳时，输入“帮我续写这段关于‘远程办公优势’的内容，补充2个案例”，AI会基于前文风格继续创作；若觉得内容逻辑混乱，可使用“优化结构”功能，自动调整段落顺序、补充过渡句；
• 多模型切换：支持接入GPT-4、Claude等模型，可根据需求选择——例如需要更严谨的学术内容，选GPT-4；需要处理长文本（如10万字小说初稿），选Claude。

③ Jasper AI：营销内容创作的“专业利器”

Jasper AI是专注于营销领域的AI写作工具，经过海量营销文案、广告素材训练，能精准把握品牌调性，生成符合行业规范的内容。无论是社交媒体帖子、产品详情页，还是邮件营销文案，它都能快速完成，是市场营销人员、电商卖家的高效助手。

核心功能：

• 品牌风格定制：输入品牌名称、目标人群、核心卖点（如“品牌：XX瑜伽服；人群：25-35岁女性；卖点：透气、显瘦”），AI会生成符合品牌风格的文案模板，后续创作时自动匹配；
• 多平台内容适配：支持生成小红书笔记（带emoji、话题标签）、抖音文案（短句、节奏感强）、亚马逊产品描述（突出参数与使用场景），无需手动调整格式；
• 多语言营销：可生成英语、日语、德语等多语言文案，适合跨境电商卖家制作海外平台素材，还能优化文案的SEO关键词，提升搜索排名。

④ Perplexity AI：对话式搜索的“革新者”

传统搜索引擎需要你在多个链接中筛选信息，而Perplexity AI是一款“对话式AI搜索引擎”——它会直接理解你的问题，综合全网信息生成精准答案，并标注信息来源，帮你节省信息筛选时间，尤其适合深度研究、事实核查场景。

核心功能：

• 精准回答复杂问题：例如提问“2023年全球AI大模型市场规模是多少？主要厂商的份额如何？”，AI会整合权威机构（如IDC、Gartner）的数据，给出具体数值与市场占比，并附上数据来源链接；
• 深度信息挖掘：支持追问式搜索，例如先问“AI大模型在医疗领域的应用案例”，再追问“这些案例中，哪些已经落地到临床实践？”，AI会基于前序回答进一步补充细节；
• 实时信息更新：接入实时数据接口，可查询最新资讯（如“2024年最新发布的AI大模型有哪些？”），避免获取过时信息。

四、AI大模型的应用场景：从个人到企业的全面渗透

AI大模型的价值，早已超越“聊天助手”的范畴，正在深入各行各业，重塑工作流程与商业模式。以下从个人与企业两个维度，解析大模型的典型应用场景，帮你找到适合自己的AI落地方向。

1. 个人层面：提升效率，释放创造力

• 内容创作：自媒体人用GPT生成文章初稿，再手动优化细节；设计师用通义千问根据文字描述生成设计灵感图；学生用DeepSeek辅助撰写论文大纲、整理文献综述；
• 学习辅助：语言学习者用Mistral AI进行小语种对话练习；备考者用Gemini生成模拟试题、解析错题；职场人用LLaMA定制“行业知识问答模型”，快速学习专业技能；
• 生活服务：用Perplexity AI查询旅行攻略（如“北京5天4晚亲子游路线，含博物馆预约指南”）；用Jasper AI生成生日祝福、节日贺卡文案；用boardmix AI规划家庭预算，生成可视化表格。

2. 企业层面：降本增效，驱动创新

• 研发领域：药企用大模型分析海量医学文献，预测药物分子结构，缩短研发周期（如某药企借助GPT-4将候选药物筛选时间从6个月缩短至1个月）；
• 客户服务：企业用通义千问定制智能客服，7×24小时解答用户问题（如电商平台客服处理“订单查询”“售后退换货”等常见问题，人工客服仅处理复杂诉求）；
• 生产运营：工厂用大模型分析设备运行数据，预测故障风险（如某汽车工厂用DeepSeek优化生产参数，将设备故障率降低15%）；
• 市场营销：品牌用Jasper AI批量生成多平台营销素材，用Gemini分析用户评论，挖掘消费者需求（如某美妆品牌通过AI发现用户对“敏感肌适用”的需求，快速推出相关产品）。

五、关键概念辨析：AI大模型与AI Agent有何不同？

在AI领域的讨论中，“AI大模型”与“AI Agent”常被一同提及，二者紧密关联却又存在本质差异。很多人容易将它们混淆，但明确二者的边界与协作关系，能帮助你更清晰地理解AI技术的发展逻辑与应用方向。

简单来说，AI大模型是“智能核心”，AI Agent是“行动载体”——前者负责“思考与决策”，后者负责“规划与执行”，二者结合构成了更高级的AI应用形态。

1. 核心定位：“思考者” vs “执行者”

• AI大模型：被动响应的“智能大脑”
  正如前文所定义，AI大模型是经过海量数据训练的神经网络，具备强大的知识储备与推理能力。但它的核心特点是“被动响应”——只有当用户给出明确指令（如“写一篇产品文案”“解这道数学题”）时，它才会基于自身能力生成结果。
  打个比方，AI大模型就像一位“无所不知的顾问”：你向它提问，它能给出专业答案；你让它完成特定任务，它能交出成果。但它不会主动问你“是否需要进一步优化”，也不会自主规划“完成这个任务需要分几步”，更不会调用其他工具（如计算器、搜索引擎）来辅助完成任务。
  例如，你让GPT生成一份“产品推广方案”，它会直接给出方案文本，但不会主动去查“同类产品的推广数据”来优化方案，也不会自动将方案拆分成“文案撰写、海报设计、渠道投放”等执行步骤。

• AI Agent：主动规划的“智能助手”
  AI Agent（人工智能体）则是在AI大模型的基础上，增加了“目标理解、任务拆解、工具调用、结果反馈”的能力。它的核心特点是“主动执行”——当你给出一个宏观目标（而非具体指令）时，它能自主分析目标、规划步骤，并调用合适的工具（包括AI大模型、计算器、搜索引擎、办公软件等）一步步推进，最终达成目标。
  继续用比喻理解：AI Agent就像一位“全能项目经理”，你只需要告诉它“我们要在3个月内完成这款新产品的推广，目标是销售额突破100万”，它会自动完成一系列操作：

  1. 拆解目标：将“100万销售额”拆分为“文案创作、视觉设计、渠道投放、数据监测”4个阶段；
  2. 调用工具：用Jasper AI生成多平台推广文案，用设计类AI工具制作海报，用数据分析工具查询各渠道的用户转化率；
  3. 动态调整：根据投放数据发现“小红书渠道转化率高于抖音”，自动增加小红书的投放预算；
  4. 反馈结果：定期生成推广报告，告诉你“目前完成了60万销售额，距离目标还差40万，建议补充直播带货环节”。
     在这个过程中，AI大模型是AI Agent的“核心大脑”（负责文案生成、数据推理），但AI Agent还整合了“任务规划模块”“工具调用模块”，实现了从“被动响应”到“主动执行”的跨越。

2. 能力边界：“单一任务” vs “复杂目标”

• AI大模型的能力局限：聚焦“单一环节”
  AI大模型的优势在于处理“单一、明确的任务”，但面对需要多步骤、多工具协作的复杂目标时，它就会显得“力不从心”。
  例如，如果你需要“完成一份2024年Q1的销售分析报告”，这个目标包含3个核心步骤：① 收集Q1的销售数据（需要调用Excel或数据库）；② 分析数据趋势（需要计算增长率、利润率）；③ 生成报告并可视化（需要制作图表、撰写分析结论）。
  此时，你若只依赖AI大模型，需要手动完成“数据收集→整理成文本→输入给大模型分析→再手动制作图表”的全流程，大模型只能帮你完成“分析数据、撰写结论”这一个环节，无法覆盖整个目标。

• AI Agent的能力突破：覆盖“全流程”
  而AI Agent能直接承接“完成销售分析报告”这个复杂目标，自主打通全流程：

  1. 自动连接企业的销售数据库，提取2024年Q1的销售额、客单价、区域分布等数据；
  2. 调用计算工具，自动计算同比增长率、各区域贡献占比，并识别“华东区域销售额增长最快”“客单价环比下降5%”等关键信息；
  3. 调用PPT工具，生成包含数据图表、趋势分析、问题总结的完整报告；
  4. 询问你“是否需要补充与Q4的数据对比？或增加竞争对手的分析维度？”，根据你的反馈进一步优化报告。
     可见，AI Agent的能力边界不再局限于“单一任务”，而是能处理需要多环节协作的“复杂目标”，更贴近人类解决问题的逻辑。

3. 应用场景：“工具辅助” vs “流程替代”

从实际应用来看，AI大模型与AI Agent的落地场景也存在明显差异：

• AI大模型：作为“工具插件”提升效率
  目前，我们日常接触的AI应用（如boardmix AI、Notion AI、Jasper AI）本质上都是“AI大模型的应用层工具”——它们将大模型的能力嵌入到特定场景中，帮助用户提升单一环节的效率。
  例如，boardmix AI用大模型生成PPT框架，解决“从零开始写PPT难”的问题；Notion AI用大模型总结文本，解决“读长文档耗时”的问题。这些工具的核心价值是“辅助”，仍需要用户主导流程，决定“下一步做什么”。

• AI Agent：作为“虚拟员工”替代部分流程
  随着技术发展，AI Agent未来将更多地以“虚拟员工”的身份落地，替代人类完成标准化、重复性的复杂流程。
  例如：

  • 企业客服场景：AI Agent可替代人工完成“用户咨询→问题分类→解决方案提供→后续跟进”的全流程，只有遇到极特殊的问题时才转人工；
  • 个人事务场景：AI Agent可替代你完成“行程规划→机票酒店预订→行程提醒→旅行攻略生成”的全流程，你只需告诉它“下周末去上海玩，预算5000元，喜欢文艺景点”；
  • 职场办公场景：AI Agent可替代助理完成“会议记录→任务拆解→进度跟踪→周报生成”的全流程，自动将会议中的待办事项分配给对应同事，并定期提醒进度。

写在最后：AI时代，从“使用工具”到“协作伙伴”的转变

回顾AI技术的发展，从早期的语音助手（如Siri、小爱同学）到如今的AI大模型，再到未来的AI Agent，本质上是一场“人机交互逻辑”的变革——从“人类适应机器”（学习复杂指令）到“机器适应人类”（理解模糊目标）。

当下，掌握AI大模型的应用方法，能帮你在工作与生活中“降本增效”；而理解AI Agent的发展趋势，则能让你提前布局未来，抓住技术变革带来的机遇。无论是DeepSeek、通义千问等大模型的“专精能力”，还是boardmix AI等工具的“实用属性”，亦或是AI Agent的“主动执行能力”，核心都在于“为人所用”——让AI成为你的“智能伙伴”，帮你处理繁琐的流程，释放更多时间与精力去做更具创造性、更有价值的事情。

在这场AI浪潮中，不必畏惧技术的复杂，也无需追求“掌握所有工具”，关键是找到适合自己的AI工具与应用场景，从“尝试使用”到“熟练驾驭”，最终在智能时代中占据主动。

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。

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为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

大模型入门到实战全套学习大礼包

1、大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

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2、大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

3、AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

4、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

5、大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

适用人群

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。

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