现代农业发展的关键要素主要包括以下几个方面：

1. 科技创新

• 农业机械化：提升生产效率，降低劳动强度。

• 生物技术：通过基因工程、分子育种等手段改良作物和畜禽。

• 信息技术：利用物联网、大数据、人工智能等技术优化生产管理。

2. 可持续发展

• 资源高效利用：推广节水灌溉、精准施肥等技术，减少资源浪费。

• 环境保护：采用有机农业、生态农业等方式，减少对环境的负面影响。

• 气候变化应对：培育抗逆品种，调整种植结构，增强农业抗风险能力。

3. 政策支持

• 财政补贴：通过补贴、贷款优惠等政策支持农业现代化。

• 法律法规：完善农业相关法律，保障农民权益，规范市场秩序。

• 基础设施建设：加强农田水利、交通、电力等基础设施建设。

4. 市场机制

• 供应链优化：通过冷链物流、电子商务等手段提升农产品流通效率。

• 品牌建设：打造区域品牌，提升农产品附加值。

• 市场信息透明：建立市场信息平台，帮助农民及时了解市场动态。

5. 人才培养

• 农业教育：加强农业院校和科研机构建设，培养高素质农业人才。

• 技术培训：通过培训提升农民的技术水平和管理能力。

• 人才引进：吸引高层次人才参与农业科技创新和经营管理。

6. 国际合作

• 技术交流：通过国际合作引进先进技术和管理经验。

• 市场拓展：开拓国际市场，提升农产品竞争力。

• 政策协调：参与国际农业政策制定，维护本国农业利益。

7. 金融支持

• 农业保险：通过保险机制降低农业生产风险。

• 金融服务：提供多样化金融产品，满足农业资金需求。

• 投资引导：引导社会资本投入农业现代化项目。

8. 社会参与

• 农民合作社：通过合作社提升农民组织化程度和市场竞争力。

• 企业参与：鼓励企业参与农业产业化经营，推动农业现代化。

• 公众意识：提升公众对农业现代化的认知和支持。

9. 质量控制

• 标准化生产：推广标准化生产技术，确保农产品质量。

• 质量追溯：建立质量追溯体系，保障食品安全。

• 认证体系：通过有机认证、绿色认证等提升产品市场竞争力。

10. 文化传承

• 传统农业文化：保护和传承传统农业文化，增强农业文化软实力。

• 乡村旅游：发展农业旅游，促进农业与旅游业的融合。

总结

现代农业发展需要科技、政策、市场、人才等多方面的协同推进，通过科技创新、可持续发展、政策支持、市场机制优化、人才培养、国际合作、金融支持、社会参与、质量控制和文化传承等关键要素的综合作用，才能实现农业的高效、绿色和可持续发展。

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。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】