随着DeepSeek R1的崛起，AI市场再次进入了一个新的竞争时代。正如a16z合伙人Anjney Midha所言，“DeepSeek R1已经成为美国顶尖高校研究人员的首选模型”。这种变革迅速吸引了全球科技界的关注，甚至引发了股市的剧烈波动，英伟达市值一度蒸发5890亿美元，重新定义了AI技术的竞争格局。

为什么DeepSeek如此引人注目？ DeepSeek的成功不仅在于其突破性的算法优化，还在于其成本效益。其训练成本仅为OpenAI ChatGPT的十分之一，并且在芯片使用上展现了惊人的优势。DeepSeek的低成本推理能力打破了AI计算的传统模式，将AI模型训练与推理的成本推向了一个全新的阶段。

但DeepSeek并非要直接挑战英伟达的主导地位。 尽管DeepSeek在推理端的低成本带来了巨大的市场冲击，但在训练端，英伟达的GPU仍占据着无法撼动的地位。然而，DeepSeek的成功迫使全球AI产业必须以更低的成本进行创新，同时也为中国企业提供了更为平等的竞争环境。

未来的AI竞争将如何展开？ 随着DeepSeek展现出低成本高效益的可能性，全球AI技术的竞争格局正在发生深刻变化。美国在硬件和基础研究上的领先地位仍不可忽视，但中国在算法优化和应用创新方面展现出的潜力，将为未来的科技变革带来更多可能。全球AI生态系统的竞争不仅仅依赖于硬件性能，更考验企业的算法优化能力与跨领域的协同创新。

接下来，如何快速上手DeepSeek？ 如果你也想感受DeepSeek带来的AI变革，不妨从DeepSeek保姆级教程开始！这里有详细的图解操作步骤，帮助你快速入门、掌握操作技巧。无论你是AI新手还是有经验的开发者，都能通过这份教程迅速上手，感受到DeepSeek带来的高效和便捷。

DeepSeek不仅在计算成本和性能上颠覆了传统AI模型，更在对话功能方面带来了革命性的创新。其对话能力的强大和灵活，能够在各种应用场景中提供高效的互动体验，从智能客服到虚拟助理，再到深度学习应用，DeepSeek的对话功能正在逐步重塑人机交互的方式。

DeepSeek的强大功能不仅体现在其出色的计算性能上，还在于其灵活的对话能力和高效的模型优化。无论是应用在企业级智能客服、教育领域、还是个人化虚拟助手，DeepSeek都能为各行各业提供创新的解决方案。

通过本篇文章的深入分析，我们看到了DeepSeek在AI模型开发和应用中的巨大潜力，尤其是在降低计算成本和提升运行效率方面的突破。

本篇文章带你从0-1，快速掌握AI模型开发的核心技能，带你走在技术革新的最前沿！

不管你是AI开发新手，还是想进一步提升自己的技术水平，这篇教程将帮助你快速上手、轻松理解并掌握DeepSeek的核心应用。马上开启你的AI之旅，抓住行业风口，成就你的技术梦想！

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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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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