本文根據(jù)Andrew Ng訪談內(nèi)容指出AI將改變工作組成而非直接取代工作。強(qiáng)調(diào)學(xué)會(huì)使用AI、判斷問(wèn)題和落地想法的重要性。討論AI在軟件工程、營(yíng)銷(xiāo)、財(cái)務(wù)、招聘等領(lǐng)域的應(yīng)用提出構(gòu)建工具成本下降使業(yè)務(wù)人員也能借助AI實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。強(qiáng)調(diào)AI時(shí)代人的優(yōu)勢(shì)在于上下文理解、判斷力和專(zhuān)業(yè)知識(shí)并提醒避免過(guò)度依賴AI導(dǎo)致認(rèn)知外包。最后給出AI時(shí)代個(gè)人發(fā)展建議學(xué)好專(zhuān)業(yè)主動(dòng)補(bǔ)齊AI能力培養(yǎng)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并推動(dòng)解決的能力。當(dāng)人們還在爭(zhēng)論“AI會(huì)不會(huì)搶走一半工作”時(shí)人工智能教育家 Andrew Ng 給出了一個(gè)更務(wù)實(shí)的判斷真正值得關(guān)注的不只是模型參數(shù)有多大、榜單排名有多高而是越來(lái)越多的人可以用 AI 把想法變成工具把重復(fù)流程變成自動(dòng)化系統(tǒng)。這并不意味著工作會(huì)原封不動(dòng)地保留下來(lái)也不意味著 AI 已經(jīng)無(wú)所不能。更準(zhǔn)確的說(shuō)法是AI 正在改變工作的組成方式。會(huì)使用 AI、會(huì)判斷問(wèn)題、會(huì)把想法落地的人可能會(huì)逐漸拉開(kāi)與只等待指令、只重復(fù)舊流程的人的差距。先別被“AI末日敘事”帶偏訪談一開(kāi)始Andrew Ng 討論了一個(gè)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題關(guān)于 AI 的公共討論往往在“萬(wàn)能神話”和“世界末日”之間來(lái)回?cái)[動(dòng)。他認(rèn)為部分 AI 公司為了維護(hù)大型模型帶來(lái)的商業(yè)優(yōu)勢(shì)可能會(huì)放大 AI 風(fēng)險(xiǎn)、推動(dòng)有利于現(xiàn)有巨頭的監(jiān)管環(huán)境。對(duì)于這一判斷讀者應(yīng)將其視為受訪者的個(gè)人觀點(diǎn)而不是已經(jīng)被獨(dú)立證明的事實(shí)。但他提出的更普遍提醒值得重視討論 AI 時(shí)不能只挑選極端案例也不能把“可能發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)”直接寫(xiě)成“必然發(fā)生的災(zāi)難”。例如AI 確實(shí)會(huì)帶來(lái)隱私、深度偽造、就業(yè)結(jié)構(gòu)變化和安全問(wèn)題與此同時(shí)它也能降低軟件開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)分析、內(nèi)容制作和業(yè)務(wù)自動(dòng)化的門(mén)檻。真正有價(jià)值的討論應(yīng)當(dāng)同時(shí)回答兩個(gè)問(wèn)題AI 能帶來(lái)哪些真實(shí)收益哪些風(fēng)險(xiǎn)需要通過(guò)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、行業(yè)規(guī)范和法律規(guī)則來(lái)約束如果只制造恐懼可能讓一部分學(xué)生、職場(chǎng)新人和企業(yè)因?yàn)椤胺凑磥?lái)都會(huì)被替代”而放棄學(xué)習(xí)如果只宣傳 AI 無(wú)所不能又會(huì)讓人低估驗(yàn)證、監(jiān)督和專(zhuān)業(yè)判斷的重要性。AI更可能先改變工作而不是直接消滅工作Andrew Ng 在訪談中引用了一種任務(wù)拆解的思路一份工作通常不是一個(gè)整體而是由許多不同任務(wù)組成。AI 可能先接管其中一部分而不是立刻完成一個(gè)職業(yè)的全部工作。他提到AI 也許能夠完成許多工作中 30%—40% 的任務(wù)。這個(gè)數(shù)字屬于訪談中的概括性表達(dá)并非適用于所有行業(yè)的統(tǒng)一測(cè)量結(jié)果。關(guān)鍵在于剩下的 60%—70% 可能因此變得更有價(jià)值因?yàn)樗鼈兺蛻魷贤ā⒛繕?biāo)判斷、復(fù)雜協(xié)作、責(zé)任承擔(dān)和現(xiàn)場(chǎng)決策。換句話說(shuō)未來(lái)更可能出現(xiàn)的不是“AI 取代所有人”而是使用 AI 的人逐漸替代不會(huì)使用 AI 的人能夠重新設(shè)計(jì)工作流程的人逐漸超過(guò)只重復(fù)舊流程的人。軟件工程是訪談中被重點(diǎn)討論的例子。AI 已經(jīng)很擅長(zhǎng)生成代碼因此程序員中一些機(jī)械性的編碼任務(wù)會(huì)減少。但這并不等于軟件工程師沒(méi)有價(jià)值。需求理解、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、代碼審查、故障排查、產(chǎn)品取舍和與用戶溝通仍然需要更強(qiáng)的綜合能力。Andrew Ng 的建議不是繼續(xù)重復(fù) 2022 年以前的編程方式而是把 AI 擅長(zhǎng)的部分交給 AI自己轉(zhuǎn)向更高層次、更寬范圍的工作。這也解釋了一個(gè)趨勢(shì)一些前端或后端開(kāi)發(fā)者借助 AI開(kāi)始承擔(dān)更完整的全棧工作營(yíng)銷(xiāo)、招聘、財(cái)務(wù)和運(yùn)營(yíng)人員也可能從單一執(zhí)行崗位轉(zhuǎn)向更完整的業(yè)務(wù)角色。最大的機(jī)會(huì)從“使用 AI”走向“用 AI 構(gòu)建”訪談中最值得普通讀者關(guān)注的一句話是構(gòu)建軟件和工具的成本正在快速下降。過(guò)去市場(chǎng)人員、招聘人員、財(cái)務(wù)人員或運(yùn)營(yíng)人員有一個(gè)想法通常需要先找到工程師再排期、寫(xiě)需求、開(kāi)發(fā)、測(cè)試。現(xiàn)在很多小型工具、數(shù)據(jù)看板、自動(dòng)化腳本和內(nèi)部應(yīng)用可以由業(yè)務(wù)人員先借助 AI 做出原型。這并不是說(shuō)每個(gè)人都要立刻成為專(zhuān)業(yè)程序員而是說(shuō)“會(huì)描述問(wèn)題、會(huì)拆解流程、會(huì)用 AI 試做工具”正在變成一種新的通用能力。營(yíng)銷(xiāo)人員可以做什么訪談中提到Andrew Ng 團(tuán)隊(duì)的營(yíng)銷(xiāo)人員會(huì)用 AI 和代碼搭建工具輸入一個(gè)選題后系統(tǒng)自動(dòng)檢索相關(guān)資料整理相近文章并把值得關(guān)注的內(nèi)容集中展示出來(lái)幫助團(tuán)隊(duì)判斷是否值得繼續(xù)寫(xiě)作。對(duì)普通內(nèi)容團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)不一定要一開(kāi)始就做復(fù)雜系統(tǒng)?？梢韵葟倪@些小任務(wù)入手自動(dòng)整理選題、素材和來(lái)源鏈接根據(jù)既定標(biāo)準(zhǔn)給內(nèi)容初稿評(píng)分分析不同平臺(tái)的閱讀、點(diǎn)擊和轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)把一次性提示詞改造成可反復(fù)使用的內(nèi)容工作流。財(cái)務(wù)團(tuán)隊(duì)可以做什么訪談還舉到一個(gè)財(cái)務(wù)自動(dòng)化案例團(tuán)隊(duì)原本需要反復(fù)打開(kāi)文件、復(fù)制數(shù)據(jù)、檢查數(shù)字和尋找異常后來(lái)開(kāi)始用腳本自動(dòng)讀取文檔、核對(duì)內(nèi)容并在出現(xiàn)新文件或異常情況時(shí)提醒相關(guān)人員。這類(lèi)應(yīng)用的重點(diǎn)不在“讓 AI 自己做財(cái)務(wù)決策”而在于把機(jī)械的查找、搬運(yùn)和初步檢查自動(dòng)化讓專(zhuān)業(yè)人員把時(shí)間投入到解釋數(shù)據(jù)、判斷風(fēng)險(xiǎn)和做出決策上。人力資源和招聘團(tuán)隊(duì)可以做什么Andrew Ng 提到他們的招聘團(tuán)隊(duì)中甚至有專(zhuān)門(mén)嵌入業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)的工程人員幫助招聘人員搭建更復(fù)雜的工具。這說(shuō)明一個(gè)重要方向未來(lái)的工程工作不一定只存在于傳統(tǒng)技術(shù)部門(mén)也可能出現(xiàn)更多“營(yíng)銷(xiāo)工程師”“招聘工程師”“人力資源工程師”等交叉崗位。這些崗位的共同點(diǎn)是既理解業(yè)務(wù)流程又能用 AI 和軟件把流程改造出來(lái)。AI時(shí)代人的優(yōu)勢(shì)仍然是“上下文”和判斷力AI 能快速提出許多答案但答案多并不等于答案好。Andrew Ng 形容AI 往往能給出一兩個(gè)不錯(cuò)的想法、幾個(gè)普通想法甚至還有一些非常糟糕的想法。問(wèn)題在于模型并不知道某個(gè)方案為什么在你的客戶、團(tuán)隊(duì)或行業(yè)里明顯不可行。人類(lèi)長(zhǎng)期積累的經(jīng)驗(yàn)構(gòu)成了 AI 暫時(shí)難以完整獲得的“上下文優(yōu)勢(shì)”。上下文可以理解為你知道客戶之前說(shuō)過(guò)什么見(jiàn)過(guò)對(duì)方聽(tīng)到某個(gè)方案時(shí)的表情了解公司內(nèi)部的限制也清楚某個(gè)決定會(huì)影響哪些人。這些信息不一定存在于公開(kāi)網(wǎng)頁(yè)或數(shù)據(jù)庫(kù)中但它們往往決定了一個(gè)方案到底能不能落地。因此所謂“人的判斷力”和“人的品味”并不是神秘能力。很多時(shí)候它們來(lái)自更豐富的經(jīng)歷、行業(yè)知識(shí)、現(xiàn)場(chǎng)觀察和對(duì)后果的理解。AI 可以幫我們擴(kuò)大搜索范圍、生成備選方案、快速制作原型人仍然需要判斷哪些方案值得保留哪些方案從一開(kāi)始就不應(yīng)該推進(jìn)。這也是為什么專(zhuān)業(yè)知識(shí)不會(huì)因?yàn)?AI 出現(xiàn)就完全失去價(jià)值。相反越能看懂業(yè)務(wù)、理解用戶、判斷風(fēng)險(xiǎn)的人越能把 AI 變成真正有用的工具。一個(gè)重要提醒AI適合做事不一定適合直接替你學(xué)習(xí)訪談中 Andrew Ng 對(duì) AI 學(xué)習(xí)提出了一個(gè)相當(dāng)尖銳的提醒按照目前大多數(shù)人的使用方式AI 可能非常適合“幫你把事情做完”卻不一定適合“幫你真正學(xué)會(huì)”。例如學(xué)生使用 AI 后作業(yè)分?jǐn)?shù)可能提高但如果 AI 直接替他完成思考過(guò)程長(zhǎng)期記憶和獨(dú)立解決問(wèn)題的能力可能變?nèi)?。Andrew Ng 把這種現(xiàn)象稱(chēng)為認(rèn)知外包把原本需要自己完成的思考交給工具。這并不意味著學(xué)習(xí)時(shí)不能用 AI而是要區(qū)分兩種用法代做型使用直接讓 AI 寫(xiě)完答案、代碼或作業(yè)自己只負(fù)責(zé)復(fù)制提交教練型使用讓 AI 提問(wèn)、提示、指出錯(cuò)誤、設(shè)計(jì)練習(xí)并要求自己先嘗試。如果目標(biāo)是完成工作代做型使用可能很高效如果目標(biāo)是掌握能力就要避免把所有思考都外包出去。更好的學(xué)習(xí)提示詞可以這樣寫(xiě)不要直接給出完整答案。 先判斷我目前掌握到哪一步再通過(guò)提問(wèn)引導(dǎo)我自己思考。 如果我的思路有錯(cuò)誤請(qǐng)指出錯(cuò)誤所在但先不要替我完成全部推導(dǎo)。 最后再給出一份簡(jiǎn)短總結(jié)和練習(xí)題檢查我是否真正理解。未來(lái)的 AI 教育也可能從“一套課程教很多人”逐漸轉(zhuǎn)向更個(gè)性化的一對(duì)一學(xué)習(xí)體驗(yàn)。Andrew Ng 在訪談中提到他正在參與探索更個(gè)性化的學(xué)習(xí)產(chǎn)品但相關(guān)內(nèi)容屬于其團(tuán)隊(duì)的項(xiàng)目方向具體產(chǎn)品能力和時(shí)間安排仍應(yīng)以官方后續(xù)信息為準(zhǔn)。大學(xué)生和職場(chǎng)人的學(xué)習(xí)重點(diǎn)是什么Andrew Ng 并沒(méi)有給出一個(gè)“AI時(shí)代唯一正確的專(zhuān)業(yè)”。他的建議更像是一組通用原則學(xué)好專(zhuān)業(yè)本身同時(shí)主動(dòng)補(bǔ)上學(xué)校課程暫時(shí)沒(méi)有覆蓋的 AI 能力。這是因?yàn)榇髮W(xué)課程更新通常需要經(jīng)歷教師學(xué)習(xí)、課程設(shè)計(jì)、委員會(huì)審批等流程而 AI 工具變化的速度要快得多。學(xué)?？赡苋栽诮虒W(xué)生準(zhǔn)備幾年前的工作但企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始尋找能夠適應(yīng)新流程的人。對(duì)在校生和職場(chǎng)新人來(lái)說(shuō)可以從三個(gè)方向積累能力學(xué)會(huì)使用 AI而不是只會(huì)聊天理解提示詞、上下文、結(jié)構(gòu)化輸出、文件處理、工具調(diào)用和結(jié)果驗(yàn)證。重點(diǎn)不是記住某個(gè)模型的按鈕位置而是知道如何把一個(gè)模糊問(wèn)題拆成可執(zhí)行步驟。保留一項(xiàng)真正的專(zhuān)業(yè)能力AI 技能不能替代行業(yè)理解。營(yíng)銷(xiāo)、設(shè)計(jì)、財(cái)務(wù)、法律、教育、工程等領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)知識(shí)仍然決定了你是否能提出正確問(wèn)題、檢查錯(cuò)誤答案并判斷結(jié)果能不能用于現(xiàn)實(shí)世界。培養(yǎng)主動(dòng)性訪談中提到越來(lái)越多職位描述開(kāi)始重視“主動(dòng)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并推動(dòng)解決”的能力。過(guò)去很多人等待上級(jí)分配任務(wù)在 AI 降低構(gòu)建成本之后一個(gè)人可以先發(fā)現(xiàn)流程中的低效環(huán)節(jié)做一個(gè)小工具驗(yàn)證再拿著結(jié)果與團(tuán)隊(duì)討論。主動(dòng)性不等于盲目越權(quán)而是能在邊界清晰、風(fēng)險(xiǎn)可控的情況下先把問(wèn)題弄清楚、把原型做出來(lái)。創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)增加了但創(chuàng)業(yè)本身沒(méi)有變簡(jiǎn)單Andrew Ng 給想做產(chǎn)品的人一個(gè)非常實(shí)用的建議學(xué)習(xí) AI、快速構(gòu)建、與客戶交流。AI 讓做出一個(gè)原型變得更容易但真正做成一個(gè)有價(jià)值的產(chǎn)品仍然需要技術(shù)深度、客戶洞察、持續(xù)迭代和長(zhǎng)期執(zhí)行。這可以用一個(gè)簡(jiǎn)單公式理解AI 降低了“做出東西”的成本卻提高了“決定做什么”的重要性。當(dāng)任何人都能在周末做出一個(gè)小應(yīng)用時(shí)代碼本身就不再是唯一壁壘。真正稀缺的可能變成你是否理解一個(gè)具體用戶群體的真實(shí)痛點(diǎn)你是否知道哪些需求值得長(zhǎng)期投入你是否能通過(guò)交流和觀察發(fā)現(xiàn)用戶沒(méi)有明確說(shuō)出來(lái)的問(wèn)題你是否能把原型變成穩(wěn)定、安全、可持續(xù)使用的產(chǎn)品。因此適合個(gè)人的路徑可以是先廣泛嘗試小想法再選擇一兩個(gè)領(lǐng)域深入而不是同時(shí)經(jīng)營(yíng)一堆缺少真實(shí)需求驗(yàn)證的項(xiàng)目。效率、隱私和安全別把“能做”誤認(rèn)為“該做”AI 工具越強(qiáng)權(quán)限管理就越重要。訪談中討論了把金融賬戶等敏感信息交給 AI 分析的風(fēng)險(xiǎn)。Andrew Ng 的態(tài)度并不是簡(jiǎn)單地說(shuō)“所有云端 AI 都不安全”而是強(qiáng)調(diào)要關(guān)注服務(wù)商的隱私政策、數(shù)據(jù)保留規(guī)則、企業(yè)文化和實(shí)際使用場(chǎng)景。使用 AI 處理資料時(shí)可以遵循幾個(gè)基本原則不把身份證件、銀行卡、未公開(kāi)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、商業(yè)機(jī)密直接上傳到不了解的數(shù)據(jù)服務(wù)使用企業(yè)版或 API 前先確認(rèn)數(shù)據(jù)是否會(huì)被保存、用于訓(xùn)練或供人工查看對(duì)需要外部工具訪問(wèn)的文件和賬戶采用最小權(quán)限原則對(duì)高敏感內(nèi)容考慮在本地運(yùn)行開(kāi)源模型或先做脫敏處理AI 輸出涉及資金、法律、醫(yī)療或重大業(yè)務(wù)決策時(shí)必須由專(zhuān)業(yè)人員復(fù)核。Andrew Ng 還提到銀行等機(jī)構(gòu)可能會(huì)把模型部署在私有云或本地環(huán)境中讓敏感數(shù)據(jù)不離開(kāi)自身控制范圍。對(duì)普通用戶而言本地模型并不一定適合所有任務(wù)但可以作為處理高度敏感信息時(shí)的一種備選方案。另外模型和服務(wù)更新很快不必把自己綁定在某一個(gè)工具上。重要的是持續(xù)了解數(shù)據(jù)政策、能力邊界和成本變化。關(guān)于“AI會(huì)失控”和AGI應(yīng)該如何看談到 AI 失控Andrew Ng 用飛機(jī)作了類(lèi)比飛機(jī)也不可能被人類(lèi)百分之百控制天氣、機(jī)械和操作都會(huì)帶來(lái)不確定性航空業(yè)通過(guò)測(cè)試、事故復(fù)盤(pán)、工程標(biāo)準(zhǔn)和監(jiān)管把風(fēng)險(xiǎn)降低到大多數(shù)人可以接受的程度。他認(rèn)為AI 也需要在逐步擴(kuò)大能力的同時(shí)持續(xù)測(cè)試、發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并增加安全約束。這種觀點(diǎn)并不意味著 AI 風(fēng)險(xiǎn)不存在而是強(qiáng)調(diào)不要把“無(wú)法絕對(duì)控制”直接等同于“必然失控”。至于 AGI也就是“通用人工智能”訪談中的關(guān)鍵分歧在于定義不同。如果把 AGI 定義為能夠完成任何人類(lèi)智力任務(wù)的系統(tǒng)那么它不僅要會(huì)回答問(wèn)題還應(yīng)能在陌生環(huán)境中快速學(xué)習(xí)完成長(zhǎng)期復(fù)雜任務(wù)并擁有接近人類(lèi)的適應(yīng)能力。Andrew Ng 認(rèn)為按照這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)AGI 仍然距離我們很遠(yuǎn)可能還需要幾十年但如果降低標(biāo)準(zhǔn)不同人就可能在不同時(shí)間宣布“已經(jīng)實(shí)現(xiàn) AGI”。因此看到“我們已經(jīng)實(shí)現(xiàn) AGI”或“AGI 很快就會(huì)到來(lái)”這類(lèi)標(biāo)題時(shí)第一反應(yīng)應(yīng)該是追問(wèn)這里采用的到底是什么定義展示的是哪一類(lèi)任務(wù)有沒(méi)有可復(fù)現(xiàn)的評(píng)測(cè)AI時(shí)代最重要的能力是把想法變成結(jié)果這場(chǎng)訪談并沒(méi)有給出一個(gè)神奇的職業(yè)清單也沒(méi)有承諾 AI 會(huì)讓所有人輕松成功。它更像是在提醒我們重新理解機(jī)會(huì)AI 讓構(gòu)建工具更便宜、試錯(cuò)速度更快也讓許多崗位可以承擔(dān)更大的業(yè)務(wù)范圍但它沒(méi)有消除判斷、專(zhuān)業(yè)知識(shí)、客戶理解和長(zhǎng)期執(zhí)行的價(jià)值。對(duì)普通人來(lái)說(shuō)最現(xiàn)實(shí)的行動(dòng)路徑可能不是等待一個(gè)“不會(huì)被 AI 影響的職業(yè)”而是選擇一個(gè)真實(shí)的工作或生活問(wèn)題學(xué)會(huì)用 AI 拆解它、分析它、做出一個(gè)小原型用真實(shí)反饋驗(yàn)證結(jié)果而不是停留在聊天窗口里保留人工復(fù)核尤其是涉及隱私、資金和重大決策時(shí)同時(shí)補(bǔ)強(qiáng) AI 技能與自己的專(zhuān)業(yè)能力。AI 的機(jī)會(huì)往往不在于誰(shuí)最會(huì)談?wù)撐磥?lái)而在于誰(shuí)能更早發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、更快做出驗(yàn)證并把一次性的嘗試變成可靠的工作流程。如何學(xué)習(xí)大模型 AI 由于新崗位的生產(chǎn)效率要優(yōu)于被取代崗位的生產(chǎn)效率所以實(shí)際上整個(gè)社會(huì)的生產(chǎn)效率是提升的。但是具體到個(gè)人只能說(shuō)是“最先掌握AI的人將會(huì)比較晚掌握AI的人有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)”。這句話放在計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的開(kāi)局時(shí)期都是一樣的道理。我在一線互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)工作十余年里指導(dǎo)過(guò)不少同行后輩。幫助很多人得到了學(xué)習(xí)和成長(zhǎng)。我意識(shí)到有很多經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)值得分享給大家也可以通過(guò)我們的能力和經(jīng)驗(yàn)解答大家在人工智能學(xué)習(xí)中的很多困惑所以在工作繁忙的情況下還是堅(jiān)持各種整理和分享。但苦于知識(shí)傳播途徑有限很多互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)朋友無(wú)法獲得正確的資料得到學(xué)習(xí)提升故此將并將重要的AI大模型資料包括AI大模型入門(mén)學(xué)習(xí)思維導(dǎo)圖、精品AI大模型學(xué)習(xí)書(shū)籍手冊(cè)、視頻教程、實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)等錄播視頻免費(fèi)分享出來(lái)。這份完整版的大模型 AI 學(xué)習(xí)資料已經(jīng)上傳CSDN朋友們?nèi)绻枰梢晕⑿艗呙柘路紺SDN官方認(rèn)證二維碼免費(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】為什么要學(xué)習(xí)大模型我國(guó)在A大模型領(lǐng)域面臨人才短缺,數(shù)量與質(zhì)量均落后于發(fā)達(dá)國(guó)家。2023年人才缺口已超百萬(wàn)凸顯培養(yǎng)不足。隨著AI技術(shù)飛速發(fā)展預(yù)計(jì)到2025年,這一缺口將急劇擴(kuò)大至400萬(wàn),嚴(yán)重制約我國(guó)AI產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新步伐。加強(qiáng)人才培養(yǎng),優(yōu)化教育體系,國(guó)際合作并進(jìn)是破解困局、推動(dòng)AI發(fā)展的關(guān)鍵。大模型入門(mén)到實(shí)戰(zhàn)全套學(xué)習(xí)大禮包1、大模型系統(tǒng)化學(xué)習(xí)路線作為學(xué)習(xí)AI大模型技術(shù)的新手方向至關(guān)重要。 正確的學(xué)習(xí)路線可以為你節(jié)省時(shí)間少走彎路方向不對(duì)努力白費(fèi)。這里我給大家準(zhǔn)備了一份最科學(xué)最系統(tǒng)的學(xué)習(xí)成長(zhǎng)路線圖和學(xué)習(xí)規(guī)劃帶你從零基礎(chǔ)入門(mén)到精通2、大模型學(xué)習(xí)書(shū)籍文檔學(xué)習(xí)AI大模型離不開(kāi)書(shū)籍文檔我精選了一系列大模型技術(shù)的書(shū)籍和學(xué)習(xí)文檔電子版它們由領(lǐng)域內(nèi)的頂尖專(zhuān)家撰寫(xiě)內(nèi)容全面、深入、詳盡為你學(xué)習(xí)大模型提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。3、AI大模型最新行業(yè)報(bào)告2025最新行業(yè)報(bào)告針對(duì)不同行業(yè)的現(xiàn)狀、趨勢(shì)、問(wèn)題、機(jī)會(huì)等進(jìn)行系統(tǒng)地調(diào)研和評(píng)估以了解哪些行業(yè)更適合引入大模型的技術(shù)和應(yīng)用以及在哪些方面可以發(fā)揮大模型的優(yōu)勢(shì)。4、大模型項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)配套源碼學(xué)以致用在項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)中檢驗(yàn)和鞏固你所學(xué)到的知識(shí)同時(shí)為你找工作就業(yè)和職業(yè)發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。5、大模型大廠面試真題面試不僅是技術(shù)的較量更需要充分的準(zhǔn)備。在你已經(jīng)掌握了大模型技術(shù)之后就需要開(kāi)始準(zhǔn)備面試我精心整理了一份大模型面試題庫(kù)涵蓋當(dāng)前面試中可能遇到的各種技術(shù)問(wèn)題讓你在面試中游刃有余。適用人群第一階段10天初階應(yīng)用該階段讓大家對(duì)大模型 AI有一個(gè)最前沿的認(rèn)識(shí)對(duì)大模型 AI 的理解超過(guò) 95% 的人可以在相關(guān)討論時(shí)發(fā)表高級(jí)、不跟風(fēng)、又接地氣的見(jiàn)解別人只會(huì)和 AI 聊天而你能調(diào)教 AI并能用代碼將大模型和業(yè)務(wù)銜接。大模型 AI 能干什么大模型是怎樣獲得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型應(yīng)用業(yè)務(wù)架構(gòu)大模型應(yīng)用技術(shù)架構(gòu)代碼示例向 GPT-3.5 灌入新知識(shí)提示工程的意義和核心思想Prompt 典型構(gòu)成指令調(diào)優(yōu)方法論思維鏈和思維樹(shù)Prompt 攻擊和防范…第二階段30天高階應(yīng)用該階段我們正式進(jìn)入大模型 AI 進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)構(gòu)造私有知識(shí)庫(kù)擴(kuò)展 AI 的能力。快速開(kāi)發(fā)一個(gè)完整的基于 agent 對(duì)話機(jī)器人。掌握功能最強(qiáng)的大模型開(kāi)發(fā)框架抓住最新的技術(shù)進(jìn)展適合 Python 和 JavaScript 程序員。為什么要做 RAG搭建一個(gè)簡(jiǎn)單的 ChatPDF檢索的基礎(chǔ)概念什么是向量表示Embeddings向量數(shù)據(jù)庫(kù)與向量檢索基于向量檢索的 RAG搭建 RAG 系統(tǒng)的擴(kuò)展知識(shí)混合檢索與 RAG-Fusion 簡(jiǎn)介向量模型本地部署…第三階段30天模型訓(xùn)練恭喜你如果學(xué)到這里你基本可以找到一份大模型 AI相關(guān)的工作自己也能訓(xùn)練 GPT 了通過(guò)微調(diào)訓(xùn)練自己的垂直大模型能獨(dú)立訓(xùn)練開(kāi)源多模態(tài)大模型掌握更多技術(shù)方案。到此為止大概2個(gè)月的時(shí)間。你已經(jīng)成為了一名“AI小子”。那么你還想往下探索嗎為什么要做 RAG什么是模型什么是模型訓(xùn)練求解器 損失函數(shù)簡(jiǎn)介小實(shí)驗(yàn)2手寫(xiě)一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并訓(xùn)練它什么是訓(xùn)練/預(yù)訓(xùn)練/微調(diào)/輕量化微調(diào)Transformer結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)介輕量化微調(diào)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集的構(gòu)建…第四階段20天商業(yè)閉環(huán)對(duì)全球大模型從性能、吞吐量、成本等方面有一定的認(rèn)知可以在云端和本地等多種環(huán)境下部署大模型找到適合自己的項(xiàng)目/創(chuàng)業(yè)方向做一名被 AI 武裝的產(chǎn)品經(jīng)理。硬件選型帶你了解全球大模型使用國(guó)產(chǎn)大模型服務(wù)搭建 OpenAI 代理熱身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地計(jì)算機(jī)運(yùn)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優(yōu)雅地在阿里云私有部署開(kāi)源大模型部署一套開(kāi)源 LLM 項(xiàng)目?jī)?nèi)容安全互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法備案…學(xué)習(xí)是一個(gè)過(guò)程只要學(xué)習(xí)就會(huì)有挑戰(zhàn)。天道酬勤你越努力就會(huì)成為越優(yōu)秀的自己。如果你能在15天內(nèi)完成所有的任務(wù)那你堪稱(chēng)天才。然而如果你能完成 60-70% 的內(nèi)容你就已經(jīng)開(kāi)始具備成為一名大模型 AI 的正確特征了。這份完整版的大模型 AI 學(xué)習(xí)資料已經(jīng)上傳CSDN朋友們?nèi)绻枰梢晕⑿艗呙柘路紺SDN官方認(rèn)證二維碼免費(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】