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The “Schlep” Filter繁琐过滤器定义Schlep (Yiddish) 指繁琐、令人不快但必须做的工作。人类劳动的核心价值在于处理那些无法被标准化、需要实时判断的“非标准化繁琐事务”。应用场景当你评估一个 AI 产品是否能替代人工时问自己这个任务是否需要为每个细分场景建立单独的训练循环High Schlep如果是目前的 AI 很难替代如果 AI 能通过通用逻辑解决才是真正的 AGI。2. Prestige Laundering声望洗白定义利用一个已验证趋势如 Pre-training Scaling的权威性去论证另一个尚未验证、机制完全不同的趋势如 RL Scaling/推理侧扩展从而制造确定性的假象。应用场景投资人在看 AI 项目 BP 时需警惕创始人是否用 GPT-4 的成功路径来强行推导 Agent 或机器人的必然成功。3. Hive Mind Distillation蜂巢思维蒸馏定义一种未来的 AI 学习架构。边缘端的 Agent 在具体任务中获取“隐性知识”然后定期同步回中央大模型中央模型通过“批量蒸馏”吸收经验并更新再分发给所有 Agent。应用场景判断 AI 应用公司的护城河——不仅看模型多强要看是否建立了“端侧执行 - 经验回流 - 中央模型迭代”的闭环。Decision Signals决策信号·高价值判断看空/风险短期 AGI 泡沫警惕那些基于“RL 扩展将由 o1/o3 带来指数级飞跃”的短期激进预测。如果一家公司赌的是“2026 年模型将无所不能”其商业模式极其脆弱。目前的 RL 扩展更像是为了特定 Benchmark 的“应试教育”。看多/机会持续学习Continual Learning基础设施真正的机会在于解决“模型如何从部署后的经验中学习”这一问题。关注那些致力于数据回流、自动化评估、模型自我更新架构的技术栈。这是未来 10 年的真正主战场。非共识AI 招聘的“反柠檬市场”效应大众认为 AI 难以落地是因为企业保守。非共识观点是一旦 AI 能力跨过某个阈值真正具备自学能力其采用速度将是垂直的Vertical Adoption。目前的缓慢采用恰恰证明了能力尚未达标。不要在模型能力未达标时过分纠结于 Go-To-Market 的优化核心瓶颈仍在技术本身。如何系统的学习大模型 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。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.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数据来源BOSS直聘报告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02.大模型 AI 学习和面试资料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。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】