一提及AI，大家脑海里想的是什么呢？是Deepseek、豆包、元宝等软件应用，还是能跑会跳的机器人？或者是那些能自己跑的车子、能自己运转的机器？

这些都是AI，都是人工智能。

01.基本概念

AI是英文Artificial Intelligence的缩写，意思是人工智能，这也是广义的AI，涵盖人工智能理论研究及所有的智能技术，AI就是人工智能。但是，这和我们常说的AI是有区别的。我们常说的AI特指具体的智能应用或工具，如Deepseek、ChatGPT、豆包、Midjourney等，主要是从实际的落地应用和用户体验层面来说的，这点大家要明白。

而大模型通常是指这些实际应用背后的技术，比如Deepseek的V2、V3大模型，文小言背后的文心大模型等。大模型是一种深度学习的神经网络模型，它的参数量极大（通常能达到十亿甚至万亿级别），需要海量的数据和算力来训练。相比AI、人工智能等词汇，大模型出现的频率和受关注度就要少的很多，主要源于它是背后的技术，对于不涉及大模型研发、模型训练、知识库开发的普通大众来说，也不需要了解。大家只要记住，大模型是一种人工智能技术就可以了。

人工智能其实是一个广义的词汇，只要能让机器具备类似人类的智能行为的都叫人工智能，例如学习、推理、感知、决策和语音处理等，它涵盖我们常说的AI、机器人、智能驾驶、自动工厂等，它的核心特点是模仿人类的智能。

02.人工智能的发展

人工智能不是一个新鲜的词汇，它在1956年便已诞生，至今已有69年了。前面一直默默无闻，直到2012以AlexNet为代表的深度神经网络在图像识别等领域实现突破后，它才逐步进入大家的视野，但这个阶段，它还是非常低级的人工智能，智能水平还很有限。

在2022年年底，ChatGPT横空出世，它的智能水平改变了大众对人工智能的认知，使人工智能真正的火起来了。跟随ChatGPT的脚步，国内也先后发布了文心一言（文小言）、讯飞星火、通义千问、智谱清言、豆包等产品，但是从整体的产品体验和能力上来说，还是和ChatGPT有一些差距。直到今年年初，Deepseek R1版本发布，这才打破了ChatGPT的神话，让我们的AI走到了世界的前沿。

同时，在机器人领域，宇树科技率先将机器人（机器狗）的价格打到万元以下，并在2024年完成开源生态和全球化布局。目前宇树的核心零部件国产化率已超过90％，特别是在电机、减速器、控制器等领域，打破了国外垄断，形成了完整的生态体系，其四足机器人在全球的市占率已高达70％，这还是相当恐怖的。年初，宇树机器人在春晚上和人协同舞蹈，扭秧歌的视频火爆国内外，其智能化程度让全世界都震惊。

还有智能驾驶，已经在比亚迪、华为、理想等车企的推动下，全面进入了智能驾驶时代。以及黑灯工厂，智能流水线等人工智能在工业生产中的大量普及和应用，全面加速了真正人工智能时代的到来。

03.人工智能前沿

目前人工智能还处在发展的初中级阶段，虽然已经具备了很强的推理能力和普适的知识，但它离真正的人工智能还有一定的差距。根据广普的认知和技术发展路线，可以将人工智能分为如下三个阶段：

1、弱人工智能时代

它主要专注于单一的任务，如人脸识别、机器翻译、下围棋等。它的智能表现只限于给它预设的特定领域，还不具备自主意识或通用能力。从1956人工智能诞生至今，我们都还处在这个阶段。但值得说明的是，自2022年ChatGPT推出，以及年初Deepseek R1版本的发布、宇树机器人的出圈、端到端智能驾驶上车等事件，已经将弱人工智能逐步推向了强人工智能时代。

2、强人工智能时代

这一时代的人工智能已经具备与人类相当的通用智能，能适应多种任务并自主推理。说人话就是它能自己思考、自己干事情了。它不仅掌握了知识，还能实现自我推理、自我改进、跨领域知识整合，可以把它完全当成一个伙伴，一种生物，硅基生物。

3、超人工智能时代

不难理解，就是它的智能全面超越人类，并且还具备自我进化的能力。强人工智能可以把它理解是一个类人的伙伴，它还是基本按照人类指令来行事的，但超人工智能有可能会成为我们人类的敌人，可能威胁人类的生存，所以，它需要严格的伦理监管。

现在，人工智能正在以肉眼可见的速度发展，我们期待更高的人工智能的到来，同时我们也要不断地进化自身。首先要不掉队，要全面了解并使用这些工具，然后才能站在更高的维度，去思考，去审视，在这些 “超人们”的时代，我们该怎样生活。

写到这里，相信大家已经对什么是AI？什么是大模型？什么是人工智能？以及未来人工智能的发展等都有了一个基本的了解。恭喜你，你已经迈入了AI人工智能时代的第一步，接下来，请继续关注我的AI系列教程，让我们一起做一个AI时代的原住民，让我们用好AI。

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一、大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

二、如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

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。

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

 

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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