企业官网建设流程全解析

网站友链交换平台,seo优化查询,品质好价格低的广告词,如何自己搭建一个网站本文建议计算机学子放弃饱和的传统开发领域#xff0c;转而投身大模型这一新兴领域。这里没有绝对权威#xff0c;普通人通过几个月高强度学习即可成为前沿专家。应专注于微调技术、Agent工程与RAG系统等后训练与应用架构#xff0c;而非昂贵的预训练。成为AI Native转而投身大模型这一新兴领域。这里没有绝对权威普通人通过几个月高强度学习即可成为前沿专家。应专注于微调技术、Agent工程与RAG系统等后训练与应用架构而非昂贵的预训练。成为AI Native掌握面向AI编程的思维和工具使用拥抱大模型时代的不确定性趁标准未统一时入场弯道超车。最近一位刚刚考研结束的22级计科同学找到我满脸焦虑。他的困惑也是无数计算机相关专业学子的共鸣“现在的就业市场传统开发薪资变低岗位没多多少但应聘者人数暴涨卷得要死。我想转人工智能但又怕自己是非科班出身拼不过那些搞算法的大佬。研究生导师如果让我做大模型我该怎么入手”那天深夜我和他聊了整整两个小时。作为一名在一线落地过不少 Agent 系统的Agent架构师我想把这些关于赛道选择的大实话分享给所有在迷茫中摸索的同学。1、 为什么我不建议你现在去挤 “传统AI” 很多同学觉得做技术要“越老越吃香”或者要钻研那些沉淀了几十年的底层技术比如做数据库或者做传统的机器学习Machine Learning、计算机视觉CV。这些领域当然好但从个人发展的ROI投入产出比来看它们对新人极其不友好。为什么因为“生态位”已经被占满了。拿数据库领域举例从上世纪发展到现在六七十年的历史。第一代专家可能已经谢幕但第二代、第三代专家已经把坑填得满满当当。行业里公认的专家是谁大家心里都有数。这时候你作为一个新人冲进去想要出头你不仅要拼技术还要拼资源、拼人脉、拼应用场景。你是在向一群在这个领域深耕了20年的老资历发起挑战这太难了。传统 AI如 CNN、图像识别也是同理经过了近十来年的精耕细作低垂的果实早被摘光了。2 、大模型一个没有“公认专家”的荒原为什么我强烈建议现在的学生无论是考研还是就业All-in 大模型LLM因为这个领域太新了。新到什么程度从 ChatGPT 爆发到现在也不过两三年。这意味着这个领域还没有出现绝对权威的“老资历”。国内外的一些大模型领域大牛也都是这两年才被大众所熟知甚至在某种意义上来讲可以说是“新秀”。这就给了普通人一个极大的机会你不需要去挑战谁你只需要比别人快半步。在大模型领域大家都在摸着石头过河。你可能只需要花几个月的时间高强度学习把最新的论文从Arxiv啃透把最新的 Agent 框架跑通你就已经是这个领域的前沿专家了。甚至你发一篇关于 LoRA 微调策略优化或者 Agent 记忆机制的论文可能直接就能中顶会。因为前人还没来得及试呢遍地都是机会。3、 避坑指南给研究生的“学术生存策略”既然决定做大模型具体做什么这里有一个巨大的坑很多学生甚至导师都会踩。如果你不在那顶尖的5%甚至1%的实验室千万不要去做“预训练Pre-training”有些导师对大模型的了解并不深入这是比较委婉的说法还在用传统 AI 的思维指导学生“你去练个模型出来。”这不仅是难这是不可能。DeepSeek 这种级别的模型即使用上DeepSeek开源出来的各种低成本训练范式其训练成本也是百万美元起步需要成千上万张 H100/A100 显卡。试问学校实验室一没数据二没几百万的算力经费让你去从头训练一个大模型这不是逼着学生造火箭吗那学生/个人开发者该搞什么答案是后训练Post-training与应用架构。如果说预训练是盖房子那后训练就是精装修。这才是大多数人和普通开发者能弯道超车的地方微调技术Fine-tuning / LoRA大模型的参数是巨大的矩阵但 LoRA 技术告诉我们可以通过两个小矩阵的相乘来从侧面调整它。这大大降低了显卡门槛。研究点只有几万条数据怎么喂效果最好什么顺序喂怎么防止遗忘这些策略就是你的创新点。Agent智能体工程与 RAG检索增强生成系统不需要动模型参数而是研究如何用工程化的手段让模型变强。研究点怎么设计上下文结构能实现更大命中率的同时提升输出效果怎么设计向量数据库的检索策略怎么设计Agent工程中的评估系统怎么构建多Agent协作流怎么设计更好的工具与工具流程记住做算法优化不论是做微调还是做 Agent只要能用更少的显卡、更少的数据更低的成本跑出更好的效果你就是专家。4 、成为“AI Native”让自己做AI时代原住民最后我想谈谈“感觉”。以前我们学编程是面向过程、面向对象现在你要学会面向 AI 编程。不管是做学术还是做工程你首先得是一个AI工具重度用户。不要只守着一个模型 哪怕是 ChatGPT 现在的表现也未必是最好的甚至在最近半年一直原地踏步在我本人日常使用体感上已经落后于谷歌与Anthropic了。谷歌的 Gemini、Anthropic 的 Claude、国内的 Qwen、豆包、GLM、Kimi、DeepSeek你都要用。你要清楚地知道它们每一个的优缺点知道代码生成该找谁创意写作该找谁Agent驱动该找谁长文本分析该找谁节约成本该找谁以及每个模型的“调性”。工具链要革新 现在的论文阅读如果还不用 AI 辅助哪怕仅仅是把论文丢给Gemini让他做精讲那效率就被落下一大截了。写代码如果不用 Cursor、Copilot、Codex或者Trae那你就是在用蛮力。当然初学者还是建议空出大概两个月的时间完全脱离AI IDE锻炼一下编码思维所谓的 AI NativeAI 原生不是说你会调 API 就行了。而是你遇到的每一个问题下意识的反应都是“这个事如果有AI参与进来是否流程会大大简化与现有系统和经验流程完全不同能不能构建一个 Agent 流程自动化解决”这才是大模型时代最核心的竞争力。小白/程序员如何系统学习大模型LLM作为在一线互联网企业深耕十余年的技术老兵我经常收到小白和程序员朋友的提问“零基础怎么入门大模型”“自学没有方向怎么办”“实战项目怎么找”等问题。难以高效入门。这里为了帮助大家少走弯路我整理了一套全网最全最细的大模型零基础教程。涵盖入门思维导图、经典书籍手册、实战视频教程、项目源码等核心内容。免费分享给需要的朋友扫码免费领取全部内容1、我们为什么要学大模型很多开发者会问大模型值得花时间学吗答案是肯定的——学大模型不是跟风追热点而是抓住数字经济时代的核心机遇其背后是明确的行业需求和实打实的个人优势第一行业刚需驱动并非突发热潮。大模型是AI规模化落地的核心引擎互联网产品迭代、传统行业转型、新兴领域创新均离不开它掌握大模型就是拿到高需求赛道入场券。第二人才缺口巨大职业机会稀缺。2023年我国大模型人才缺口超百万2025年预计达400万具备相关能力的开发者岗位多、薪资高是职场核心竞争力。第三技术赋能增效提升个人价值。大模型可大幅提升开发效率还能拓展职业边界让开发者从“写代码”升级为“AI解决方案设计者”对接更高价值业务。对于开发者而言现在入门大模型不仅能搭上行业发展的快车还能为自己的职业发展增添核心竞争力——无论是互联网大厂的AI相关岗位还是传统行业的AI转型需求都在争抢具备大模型技术能力的人才。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2、大模型入门到实战全套学习大礼包分享最后再跟大家说几句只要你是真心想系统学习AI大模型技术这份我耗时许久精心整理的学习资料愿意无偿分享给每一位志同道合的朋友。在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。部分资料展示2.1、 AI大模型学习路线图厘清要学哪些对于刚接触AI大模型的小白来说最头疼的问题莫过于“不知道从哪学起”没有清晰的方向很容易陷入“东学一点、西补一块”的低效困境甚至中途放弃。为了解决这个痛点我把完整的学习路径拆解成了L1到L4四个循序渐进的阶段从最基础的入门认知到核心理论夯实再到实战项目演练最后到进阶优化与落地每一步都明确了学习目标、核心知识点和配套实操任务带你一步步从“零基础”成长为“能落地”的大模型学习者。后续还会陆续拆解每个阶段的具体学习内容大家可以先收藏起来跟着路线逐步推进。L1级别:大模型核心原理与PromptL1阶段将全面介绍大语言模型的基本概念、发展历程、核心原理及行业应用。从A11.0到A12.0的变迁,深入解析大模型与通用人工智能的关系。同时,详解OpenAl模型、国产大模型等,并探讨大模型的未来趋势与挑战。此外,还涵盖Pvthon基础、提示工程等内容。目标与收益:掌握大语言模型的核心知识,了解行业应用与趋势;熟练Python编程,提升提示工程技能,为AI应用开发打下坚实基础。L2级别RAG应用开发工程L2阶段将深入讲解AI大模型RAG应用开发工程,涵盖Naive RAGPipeline构建、AdvancedRAG前治技术解读、商业化分析与优化方案,以及项目评估与热门项目精讲。通过实战项目提升RAG应用开发能力。目标与收益:掌握RAG应用开发全流程,理解前沿技术,提升商业化分析与优化能力,通过实战项目加深理解与应用。L3级别Agent应用架构进阶实践L3阶段将 深入探索大模型Agent技术的进阶实践,从Langchain框架的核心组件到Agents的关键技术分析,再到funcation calling与Agent认知框架的深入探讨。同时,通过多个实战项目,如企业知识库、命理Agent机器人、多智能体协同代码生成应用等,以及可视化开发框架与IDE的介绍,全面展示大模型Agent技术的应用与构建。目标与收益:掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用,能够独立完成Agent系统的设计与开发,提升多智能体协同与复杂任务处理的能力,为AI产品的创新与优化提供有力支持。L4级别:模型微调与私有化大模型L4级别将聚焦大模型微调技术与私有化部署,涵盖开源模型评估、微调方法、PEFT主流技术、LORA及其扩展、模型量化技术、大模型应用引警以及多模态模型。通过chatGlM与Lama3的实战案例,深化理论与实践结合。目标与收益:掌握大模型微调与私有化部署技能,提升模型优化与部署能力,为大模型项目落地打下坚实基础。2.2、 全套AI大模型应用开发视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。2.3、 大模型学习书籍文档收录《从零做大模型》《动手做AI Agent》等经典著作搭配阿里云、腾讯云官方技术白皮书帮你夯实理论基础。2.4、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。2.5、大模型大厂面试真题整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度每道题都配有详细解析和答题思路帮你针对性提升面试竞争力。【大厂 AI 岗位面经分享107 道】【AI 大模型面试真题102 道】【LLMs 面试真题97 道】2.6、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。适用人群四阶段学习规划共90天可落地执行第一阶段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…扫码免费领取全部内容3、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。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】