推理大模型，如DeepSeek R1和ChatGPT O1等的迅猛发展，使数据科学正经历一场深刻的变革。推理大模型的影响已经超越了单纯的技术层面，深刻改变了数据科学的生态系统，尤其是相关职业与人才的能力要求，以及教育和学习的模式。数据科学正从“快思考”转向“慢思考”，“大模型预训练”转向“大模型推理”，并在逐步从“编写提示”转向“需求表达”的过程中，使更多主体（包括中小企业，甚至个人）成为数据科学的新主角。

1.大模型训练和推理成本的下降及数据科学新生态系统的重塑

DeepSeek R1的推出标志着数据科学与人工智能技术进入了一个全新的“低成本高效能”时代。DeepSeek R1展示了通过有限资源也能训练出与全球领先的大模型相媲美的AI模型的可能性。以不到600万美元的成本和2048块H800芯片为例，DeepSeek R1成功推出了一个与OpenAI O1相媲美的推理模型，显著降低了每百万token查询的成本。

这一突破不仅在技术层面上实现了创新，更在成本控制上做到了前所未有的效率提升。通过结合极致压缩、高效强化训练与简化推理算力需求的策略，DeepSeek R1大幅度降低了运算成本，并促进了AI模型的普及。对预算有限、技术要求严格的中小型企业与初创公司而言，这一进展具有革命性意义，为全球AI技术的广泛应用创造了条件。

对相关职业的影响

推理模型成本的显著下降，使得数据科学家和AI工程师不再需要投入大量资源用于开发和训练模型，转而可以专注于模型的高效应用与定制化调优。数据科学家将更多关注如何将现有的大模型应用到不同场景，最大化技术价值与商业效益，而不仅仅局限于技术实现层面。

对初学者的建议

随着推理模型应用的普及，初学者应培养更加实践导向的学习方法。首先，掌握现有大模型的使用与定制调优技巧比传统模型开发更加重要，初学者需在数据处理、模型应用和场景优化方面形成灵活的能力。其次，初学者应注重跨学科知识的融合，理解如何在实际场景中应用现有工具解决问题。最后，建议初学者关注低成本高效能的技术趋势，并具备较强的资源优化能力，以便在有限的资源条件下推动技术应用和创新。

2.跨领域协作与多模态学习

推理大模型，尤其是 DeepSeek R1 这样的多模态模型，具备处理来自不同来源的多种数据类型（如文本、图像、视频等）的能力。这种跨领域数据整合能力，将数据科学的应用从传统的数值数据分析扩展到多样化的数据领域，推动了更深入的跨学科协作。

对相关职业的影响

数据科学家将不再仅仅是某一领域的专家，而是需要具备跨学科的能力，能够与来自医学、气候学等不同领域的专家共同构建复杂的分析框架。数据科学家还需要学会如何在多模态数据环境中提取有效信息，并能有效地与其他领域的专业人员合作，推动综合性的数据驱动项目。

对初学者的建议

初学者应在学习数据科学的同时，积极拓宽视野**，接触并理解其他学科领域的基本概念**。例如，生物信息学、环境科学等领域的课程与数据科学的结合将使初学者能够更好地理解多模态数据分析，并能将这些领域的知识与数据科学相融合，产生创新解决方案。此外，跨学科合作的经验至关重要，初学者应通过实习和项目合作来锻炼与其他学科专家共同工作的能力。

3.深度推理与预测能力：对复杂数据的洞察

推理大模型凭借其庞大的参数量与复杂的神经网络结构，能够揭示数据中的复杂非线性关系，展现了在金融、流行病学、气候变化等多个复杂系统的预测与优化中的巨大潜力。推理大模型帮助揭示长期趋势与潜在关联，极大地推动了对复杂数据的理解与决策支持。

对相关职业的影响

数据科学家需要具备更加深入的系统建模与预测能力。他们不仅要理解并应用大模型的技术细节，还要能够在复杂数据环境中设计合理的分析框架，确保模型的预测能够提供真实、可靠的商业或科学洞见。这要求数据科学家具备扎实的****理论基础、强大的****定量分析能力，以及在特定领域的深入理解，从而为复杂决策提供支持。

对初学者的建议

初学者应重点关注系统性思维的培养，学习如何从多个维度理解复杂问题。在课程学习中，建议增加系统论、复杂性科学等相关理论的内容，帮助初学者构建分析复杂数据的思维框架。同时，初学者应培养扎实的定量分析技能，学会使用推理大模型进行复杂数据的预测与优化，为未来的跨领域研究和实际应用打下基础。

4.个性化决策与精准洞察：数据驱动的创新

推理大模型能够根据个体行为与偏好提供个性化决策与推荐，推动了零售、金融、广告等行业的个性化服务创新。这一变革使得数据科学从传统的静态数据分析，转变为动态的、个性化决策的核心驱动力。

对相关职业的影响

数据科学家需要具备更强的创新能力，利用大模型设计个性化服务。他们不仅要掌握先进的数据分析技术，还需要具备跨学科的业务理解能力，能够根据不同领域的需求设计定制化的分析框架，推动个性化决策系统的构建。

对初学者的建议

初学者应在数据科学的基础上，进一步学习如何设计并实现个性化推荐系统和决策支持系统。对初学者来说，关键在于结合数据分析技术与行业需求，理解并运用个性化服务的设计原则。通过案例分析和项目实践，初学者可以更好地掌握如何在不同行业中创新并定制化设计数据驱动的服务。

5.可信与伦理挑战：深度模型的双刃剑

尽管推理大模型具有强大的能力，其黑盒特性也带来了伦理、隐私与透明性等问题。在高风险领域，如金融、医疗和司法中，如何确保模型的公平性、可解释性和透明性成为亟待解决的挑战。

对相关职业的影响

未来的数据科学家不仅需要具备深厚的技术背景，还要具备强烈的伦理意识和社会责任感。随着技术的不断发展，数据科学家需要深入理解数据隐私、算法公平性和可解释性等问题，推动技术的合理发展。这要求数据科学家具备跨学科的能力，特别是在伦理学、法律等方面的知识储备，全面评估技术应用的社会影响。

对初学者的建议

初学者应学会在不同的情境下灵活地切换思考方式。建议通过强化实战训练来提升快思考的能力，同时通过系统化的理论学习与深度分析的项目实践，培养初学者在复杂问题中的深入思考能力。两者的结合将使初学者在面对复杂决策时既具备高效性，又能保证决策的深度和可靠性。

6.从快思考到慢思考再到二者结合的趋势

推理大模型的广泛应用推动了数据科学中“快思考”的普及。快思考依赖于模型快速反馈并提升效率，但随着复杂任务的增多，慢思考的价值愈加突出。慢思考强调对复杂问题的深入理解和反思，是确保高风险领域中推理结果合理性和可靠性的关键。

对相关职业的影响

数据科学家需要具备快思考与慢思考相结合的能力。快速推理帮助应对高效决策需求，而慢思考则确保决策的深度和准确性。未来，数据科学家不仅要具备快速反应能力，还需在复杂问题中展现系统思维与深度分析能力。

对初学者的建议

初学者应重点关注快思考与慢思考相结合型系统性思维的培养，学习如何从多个维度理解复杂问题。在课程学习中，建议增加系统论、复杂性科学等相关理论的内容，帮助初学者构建分析复杂数据的思维框架。同时，初学者应培养扎实的定量分析技能，学会使用推理大模型进行复杂数据的预测与优化，为未来的跨领域研究和实际应用打下基础。

7.从编写提示为主的AI调用到以需求表达为主的

AI应用的转变

随着推理大模型的成熟，数据科学家正在从“提示工程”转向“需求表达”，即从设计输入提示到清晰定义业务需求，确保模型的推理与决策更加符合业务目标。

对相关职业的影响

数据科学家需具备更强的沟通能力与需求解析能力，能够将业务需求转化为数据任务，并与非技术人员协作。

对初学者的建议

初学者应学会如何将业务需求清晰表达并转化为数据任务。建议通过跨学科合作项目，提高初学者在不同团队中的沟通与协作能力，从而确保模型结果能够符合实际业务需求。

结语

推理大模型的迅猛发展，特别是 DeepSeek R1 和 ChatGPT O1 等新一代技术的崛起，正在为数据科学领域带来革命性的变化。这些模型突破了传统计算与推理的能力边界，并在核心方法论、思维方式和实际应用场景上推动了深刻的转型。从“快思考”到“慢思考”，再到两者结合的趋势，促使数据科学家更好地平衡高效决策与深度分析的需求。与此同时，从“写提示”到“需求表达”的转变，让数据科学家更加注重从业务需求出发，设计并实现符合实际目标的分析框架。

未来的数据科学不仅依赖技术的进步，更将深刻依赖跨学科整合能力、批判性思维和业务理解能力。自动化推理的普及、深度推理与预测能力的提升以及个性化决策创新，都要求数据科学家具备系统性思维和高度创新能力，能够从更高的战略层面参与决策制定。随着大模型技术的普及，伦理性和透明性的问题成为数据科学家不可忽视的责任。

数据科学的未来是充满机遇与挑战的广阔天地，教育体系必须调整课程内容，培养具备跨学科能力、业务理解力与社会责任感的复合型人才。数据科学家不仅是技术专家，更应成为推动社会进步、实现技术与社会责任融合的创新者。我们站在历史变革的前沿，正迈向更加智能、高效且符合伦理标准的数据科学新时代。

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。

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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