一、先搞清楚三个最基础的概念:


人工智能(AI)、机器学习、深度学习——这三个词经常一起出现,但很多人分不清谁包含谁。

它们的关系和概念如图:

二、其他热门概念


1. 神经网络

是什么:模仿大脑神经元连接的计算结构

和深度学习的关系:深度学习的“砖块”。多层神经网络堆叠起来,就是深度学习

一句话:深度学习 = 很多层神经网络

2. 大语言模型 (LLM)

是什么:处理文字的超大深度学习模型

例子:ChatGPT、文心一言、DeepSeek等

一句话:会说话的AI

3. 知识图谱 (KG)

是什么:用“实体-关系”图结构存储知识

例子:搜“姚明”,右边显示身高226cm、妻子叶莉

一句话:AI的“知识字典”

4. 提示词 (Prompt)

是什么:你输入给大模型的指令

例子:“帮我写一篇200字的文章”

一句话:指挥AI的命令

5. RAG (检索增强生成)

是什么:让大模型回答前先去查资料

为什么需要:大模型不知道你的私有数据(如公司财报)

一句话:让AI能“查资料”

6. 智能体 (Agent)

是什么:会自己规划步骤、调用工具的AI

和大模型的区别:大模型只会“说”,智能体会说 + 会计划 + 会做”

一句话:会说 + 会计划 + 会做的AI

7. Skill (技能)

是什么:智能体的能力插件

例子:发邮件技能、查天气技能、Excel处理技能

一句话:智能体的“工具箱”

8. MCP (模型调用协议)

是什么:智能体连接工具的标准化接口

类比:USB-C接口,所有工具即插即用

一句话:让AI能“连工具”

三、一个例子串起来


你对智能体说:“帮我查公司Q1财报,写个总结发邮件给老板”

普通人如何抓住AI大模型的风口?

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为什么要学习大模型?

目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 , 大模型作为其中的重要组成部分 , 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力, 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ,为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

目前,开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景,其中,应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过 30%。
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随着AI大模型技术的迅速发展,相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业:
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人工智能大潮已来,不加入就可能被淘汰。如果你是技术人,尤其是互联网从业者,现在就开始学习AI大模型技术,真的是给你的人生一个重要建议!

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