企业官网建设流程全解析

怎样注册网站帐号申请,辽宁城乡建设部网站首页,网站图片太多怎么优化,淘宝店铺网站建设可行性报告简介 文章是对2025年AI领域的全面观察#xff0c;涵盖大模型技术突破、Agent架构演进、AI产品趋势和企业AI转型。Agent从提示词工程转向上下文工程#xff0c;AI产品强调编辑能力和私有知识库集成。企业面临认知差距和人才匮乏#xff0c;个人应关注问题意识#xff0c;利…简介文章是对2025年AI领域的全面观察涵盖大模型技术突破、Agent架构演进、AI产品趋势和企业AI转型。Agent从提示词工程转向上下文工程AI产品强调编辑能力和私有知识库集成。企业面临认知差距和人才匮乏个人应关注问题意识利用AI构建一人公司。AI时代智能商品化知识价值归零真正的机遇始于问题意识终于自我生活。一. 2025 年我心中的「ChatGPT 时刻」2025 年我认为值得特别记录的一些模型发布它们深刻改变了行业格局。2025 年 1 月 20 日 DeepSeek-R1 发布DeepSeek 发布了在数学、代码编写和逻辑推理方面表现卓越的 DeepSeek-R1 模型。其性能直追 OpenAI o1并能够展示详尽的思维链。该模型通过 MIT 协议开源了相关权重和代码不仅产生了深远的技术影响更直接重塑了全球开源与商业大模型乃至中美大模型的技术竞争格局。2025 年 2 月 24 日 Anthropic 推出 Claude 3.7 SonnetAnthropic 推出了自家首款混合推理模型 Claude 3.7 Sonnet显著提升了模型的编程特别是前端能力和推理能力带动 AI 应用层产品 Cursor、Manus 以及 Claude Code 的相继走红各大模型厂商的迭代重点集体转向编程领域在「Vibe Coding」理念持续火热的背景下编程能力提升成为为大模型竞争重点。2025 年 4 月 16 日 OpenAI 正式发布 o3 系列模型OpenAI 发布了 o3 系列模型支持在思维链中原生调用工具并将图像理解能力融入推理过程能够结合缩放、旋转等图像处理工具解决复杂的视觉推理问题。此外o3 引入了「交错思考」Interleaved Thinking能力即在推理过程中交替执行思考与行动ReAct 模式。该能力通过 Responses API 首次上线[1]支持推理摘要以及在函数调用过程中保留推理 Token并预告将内置网页搜索、文件检索和代码解释器等工具。随后各大厂商纷纷跟进「交错思考」技术Anthropic正式将此模式命名为「Interleaved Thinking」并通过特定的 Beta Header 提供 API 支持。「To enable interleaved thinking, add the beta header interleaved-thinking-2025-05-14 to your API request.」MiniMax M2原生支持交错思考[2]模型在每轮工具交互间进行反思根据环境反馈决定下一步行动。「「M2 natively supports Interleaved Thinking, enabling it to reason between each round of tool interactions. Before every Tool Use, the model reflects on the current environment and the tool outputs to decide its next action.」」Kimi K2引入了类似的 Thinking 模式。Google为 Gemini 3 Pro 带来了思维签名Thought Signatures[3]功能。DeepSeek-V3.2实现了将思考直接集成到工具调用中并支持在思考与非思考模式下灵活切换。「DeepSeek-V3.2 is our first model to integrate thinking directly into tool-use, and also supports tool-use in both thinking and non-thinking modes.」2025 年 11 月 18 日 Google Gemini 3 系列Gemini 3 Pro 将大模型的综合智力与知识储备推向了新高度它几乎承载了整个「前互联网时代」的知识库不仅知识性幻觉极低且推理速度飞快代表了当前大模型技术的最高综合水平。多模态领域的其他突破Google Veo 32025 年 5 月实现了音画同步的视频生成是首个能在生成视频画面的同时精准匹配环境音效如鸟鸣、交通声乃至人物对话的视频生成模型。OpenAI GPT Image 12025 年 3 月具备原生图像生成能力实现了极高精度的文字渲染与跨模态推理例如在生成图片中精确嵌入特定的长文本。二. Agent 架构演进Agent 的架构演进本质上是在模拟现代组织的管理模式若将项目管理PMP视为教导 Agent 「如何正确做事」的方法论那么工作分解结构WBS则对应 Agent 的任务规划能力ReAct 范式的灵感源于戴明环PDCA而 Anthropic 推出的 Claude Skills 则是对组织过程资产OPA的高度抽象。从提示词工程向上下文工程的范式转移此前开发者过度关注提示词工程试图通过复杂的修辞、角色扮演如「你是一位拥有 10 年经验的前端工程师」或思维链技巧来优化模型输出不过随着模型基础能力的显著增强单纯依赖指令的方法已趋于瓶颈。当前上下文工程已走入舞台中央。其核心不再是打磨具体的指令措辞而是优化模型在特定时刻的信息状态与其编写冗长的指令指导模型逐步思考不如为其提供清晰的背景资料、相关文档和精准的数据结构模型本身的推理能力已足够强大性能瓶颈往往源于解决问题所需的上下文信息匮乏。上下文工程是一门设计系统的学科旨在以正确的格式提供精准的信息与工具使大语言模型获取完成任务所需的完备要素。这包括上下文卸载信息外部化、上下文缩减历史记录压缩、上下文检索动态信息注入以及上下文隔离环境解耦。在 Agent 开发中系统架构、工具定义及数据检索逻辑本质上都是提示词的组成部分。设计优秀的工具接口是上下文工程的核心完善的工具定义Tool Definition必须包含清晰的名称与描述、详尽的参数说明明确每个参数的类型、取值范围及必填项、应用示例在描述中直接给出调用示例例如「若需查询 X应按此格式调用工具……」。 此外工具设计应具备「防御性编程」思维若模型输入的参数格式略有偏差如多余空格工具应尝试自动修正或返回明确的错误提示而非直接崩溃。工具返回的结果应采用结构化、易于解析的文本避免返回模型难以理解的二进制数据。系统化评估是 Agent 走向生产环境的关键开发者需持续收集真实的、具挑战性的用户案例并标注标准答案或预期行为评估维度包括效率与成功率任务是否完成Agent 消耗的步骤越少通常意味着系统的可靠性越高且成本越低。成本与延迟在生产环境中性能表现必须兼顾准确性、速度与经济性。行为可靠性对于「邮件总结」等创造性任务不存在唯一标准答案。评估重心应从「单元测试」转向「行为验证」即关注 Agent 的路径选择而非简单的字符串匹配。只有当评估分数稳步提升时Agent 的优化才具有实质意义。Agent 是机会为 Agent 造工具也是机会随着 Agent 代码执行能力的增强对安全沙盒环境如 E2B、Daytona的需求激增。同时推理能力的提升使 Agent 能自主规划路径进而催生了两类关键工具强化学习微调工具如 OpenAI RFT、Fireworks用于在模型外部通过 RL 增强 Agent 能力。评估与监督平台如 Braintrust、Galileo为复杂任务提供必要的观测保障。此外计算机使用Computer Use与浏览器操作能力Browser Use的出现标志着又一次演进。Anthropic 与 OpenAI 相继推出相关功能使 Agent 能在受控沙箱中模拟人类操作视觉识别、鼠标点击、键盘输入并带动了底层云端浏览器基础设施如 Browserbase、Anchor Browser的生态繁荣。通用 AgentClaude Code 与 Manus 的路径分化以 Claude Code 和 Manus 为代表的通用 Agent 展现了两种不同的演进路径。这些系统具备自主规划、工具调用及环境反馈闭环处理能力旨在最大化扩展 AI 的能力边界。Claude Code深耕存量业务与技能抽象化**Claude Code 的演进不仅聚焦于新兴场景更兼顾了企业既有流程与业务的平滑迁移。**Claude Code 虽然在 2025 年 3 月以编码 Agent 的身份问世但其潜力远超编程范畴。社区开发者迅速将其应用扩展至知识库构建、辅助创作及项目管理等领域。2025 年 9 月官方正式将 Claude Code SDK 更名为 「Claude Agent SDK」标志着其核心能力——规划逻辑、上下文自动压缩及文件系统访问机制——已从特定工具沉淀为通用的底层框架。Skill 范式与流程标准化Claude Code 试图通过 「Skill」 特性打破数据壁垒。其核心逻辑是将企业中可 SOP 化的流程如品牌风格指引、报告输出、合同拟定等封装为可复用的指令集。Don’t Build Agents, Build Skills Instead[4]Anthropic 提出了这一极具影响力的理念并发布了 Skills 开放标准[5]。在该架构中模型被类比为 CPUAgent 运行时Claude Code则是操作系统而 Skills 则是运行其上的应用。这种范式预示着未来开发者无需构建整套复杂的 Agent 系统只需专注于特定 Skill 的开发即可。Manus极致的上下文工程与架构创新Manus 则更侧重于新业务的承载与能力边界的扩展其对「上下文工程」的理解处于行业顶尖水平。精细化的上下文策略Manus 通过去除冗余并保留核心要素来优化上下文质量。例如在执行编码任务时系统仅记录文件路径而非全文内容。借鉴并发哲学的通信机制多智能体系统常因上下文污染而失效。Manus 借鉴了 Go 语言的并发原则主张「通过通信共享上下文而非通过共享内存通信」。对于离散任务各子 Agent 拥有独立的上下文仅传递特定指令仅在处理复杂推理任务时才谨慎共享完整的上下文历史以降低缓存压力。分层动作空间为避免工具过多导致的决策混淆Manus 建立了三级管理体系一级核心工具约 20 个高频、稳定的工具易于缓存二级沙箱工具通过通用工具实现特定功能扩展三级代码单元利用代码处理复杂的逻辑链条。尽管 Manus 已实现 1 亿美元的年经常性收入ARR并验证了 PMF但是业务上的长期竞争力我仍然保持怀疑如何抵御通用模型厂商的能力下沉如 ChatGPT Agent、扣子空间等和垂直厂商渗透的挑战什么都想做但都做不精是危险的。在缺乏行业场景深度理解的情况下Manus 难以解决极高复杂度的专业问题通用 Agent 宣称能做所有事情实际上在任何一个领域都做不到最好。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】Agent 未来演进方向长周期运行Long Time RunAgent 必须具备 7x24 小时持续稳定运行的能力实现多步骤、长链路任务的自动化执行。RL 环境构建强化学习环境是 Agent 进化的新战场一众新兴初创企业如 Mechanize 和 Prime Intellect 等致力于构建完整、可靠的垂直领域 RL 环境并以此与顶尖模型厂商达成深度合作高质量的 RL 环境是增强 Agent 能力的关键路径这些 RL 环境通过高度仿真的现实任务使 AI 能够实现试错式学习在未来的 AI 演进中RL 环境的构建将具有里程碑意义其重要性不亚于上一阶段的数据标注。三. AI 产品什么是优秀的 AI 产品精细编辑能力优先于生成能力目前的 AI 技术仍面临「一次性生成结果不可控」的局限。如果一个成熟的产品无法让用户进行深度的后编辑与微调它本质上只是一个 Demo。以近期备受瞩目的 Nano Banana 模型为例虽然其具备生成 PPT 的潜力但在 NotebookLM 中生成的结果往往不可编辑这大大限制了其实用性。相比之下Lovart 凭借其强大的分层编辑与文字局部修改能力反而成功出圈。交付物的「所见即所得」生成结果必须可直接交付。依然以 NotebookLM 生成 PPT 为例交付物仅是 PDF 格式导出后仍需人工转换为 PPT 并进行大量二次排版那么该产品依然停留在 Demo 阶段。而 Lovart 的优势在于可以直接导出格式精美、包含源文件的 PPT 演示文档真正实现了生成即交付。私有知识库的深度集成由于通用大模型难以解决特定领域的垂直问题支持强大的私有数据接入已成为刚需。若产品仅能获取公开网络信息或进行简单的单文件读取其商业价值将大打折扣。真正的生产力工具必须能够深度整合企业的私有知识资产。AI 让软件重新回归效率AI 正在促使软件重新回归效率这也解释了为何国内众多 AI 原生应用优先选择 PC 端和 Web 端作为核心切入点。回顾移动互联网早期曾涌现出大量被寄予厚望但最终证明价值有限的「补丁型工具」——例如那些仅依附于操作系统进行细微优化的插件。同理当前许多针对大模型进行的碎片化补丁或特定场景的适配优化从长远来看其独立存在的商业意义或许有限。具体体现在以下几个维度AI 搜索这类产品并不构成一个独立的「赛道」而是模型厂商必然会补齐的原生能力。通用 Agent难以形成长期的竞争护城河随着底层模型能力的不断进化终将被通用模型直接覆盖。记忆管理补丁针对模型记忆能力的外部优化工具同样面临挑战。大家都能看到的痛点模型厂商自然也能洞察目前的缺失仅是因为当下的研发重心尚未转移至此。移动互联网时代的核心逻辑是「连接」在利用网络效应的同时也造成了一个个中心化的数据孤岛。相比之下AI 产品的核心价值在于「打通」通过深度整合长链条流程和数据孤岛直接产出高价值的最终结果。AI 正在蚕食传统 SaaS 市场上半年我对这一趋势还有所怀疑那么进入到 2025 下半年随着 AI 编码能力的指数级飞跃正在成为一种既定事实。AI 编码正在从根本上颠覆传统的 SaaS 市场软件正从「固态」演变为「动态」——它不再是预定义的、僵化的功能集合而是能够完全基于用户需求即时定制的工具且代码与数据的主权将彻底回归用户。特别是在小型 CRM、项目管理及任务管理等垂直领域传统 SaaS 正在经历一场大拆解。由于构建的门槛已低于购买许多传统软件类别将被拆解为无数微型、高度定制化的应用市场整体将呈现两极分化消亡端那些仅仅是在数据库之上叠加简单前端界面与协作功能的「薄型 SaaS」将因缺乏核心护城河而逐渐消失。演进端SaaS 巨头将转型为「记录系统」通过内置强大的 AI 编程能力允许用户自主定义界面与工作流。此时软件本身将进化为一个无限可扩展的生态平台。有赞创始人白鸦曾指出目前 SaaS 工具中的很多功能只有 3%-5% 的人在用[6]。这正是令 To B 产品经理极度头疼的困境为了留住这极少数的续费用户系统不得不维持庞大且臃肿的功能堆叠而这对其余 90% 的用户而言无异于一种交互干扰。AI 驱动的动态软件或许正是解决这一长久以来「功能冗余与用户体验平衡」难题的终极方案。AI 视频类产品蓬勃发展视频模型在生成质量与一致性上显著提升用户对视频生成的结果更具包容性相比于纯文本AI 视频能够作为独立工具快速嵌入现有业务流程相比之下复杂的 AI 知识库或 AI 工作流项目往往需要与业务系统深度整合其建设成本与实施门槛均较高。目前AI 视频类产品正迎来蓬勃发展无论是在生产力工具还是泛娱乐领域均出现出大量产品且其商业化潜力已得到市场验证。例如可灵 AI、HeyGen、Runway 以及 Synthesia 等产品的年度经常性收入ARR均已突破 1 亿美元。AI 编程赛道天花板极高Anthropic Claude 3.7 Sonnet 模型凭借在编程、逻辑推理及多步复杂任务处理能力的显著提升成为 Cursor 的默认集成模型。这一组合大幅提高了代码生成与编辑的准确率其产品体验已明显超越当时仍在使用 GPT-4 或 Claude 3 Opus 的竞争对手。得益于此Cursor 的用户量与 ARR 实现了爆发式增长成功在市场上出圈并彻底引爆了资本与开发者对 AI 编程赛道的关注与投入。AI 编程领域已证明其具备可行的盈利模式与巨大的市场需求并不断刷新 SaaS 行业的增长纪录Lovable 仅用 8 个月、Cursor 仅用 12 个月便实现了 ARR 从零到 1 亿美元的突破。与此同时GitHub Copilot 已拥有超过 2000 万名用户付费订阅者突破 180 万其在企业级的渗透同样惊人超过 90% 的财富 100 强公司已采用该工具彰显了 B2B 市场的巨大潜力。截至 2025 年 12 月底AI 编程市场的规模持续扩张核心厂商的 ARR 数据如下Cursor突破 10 亿美元Claude Code远超 10 亿美元Replit突破 2.5 亿美元Lovable突破 2 亿美元Devin (Cognition Labs)突破 1.5 亿美元AI 编程的市场红利正处于快速释放期赛道天花板极高。四. 企业 AI 转型企业对 AI 的认知参差不齐尽管媒体头条几乎被 AI 占领但在企业内部实际进展却不尽相同。企业对 AI 的态度大致可分为三类KPI 驱动型这类企业引入 AI 主要是为了缓解管理层的焦虑或应对汇报压力。即使资金充足其本质仍持审慎观望态度不愿在试错上投入成本。竞争驱动型因目睹竞争对手的大量投入产生紧迫感而引入 AI。他们在投入上相对谨慎旨在通过初期尝试建立对 AI 的基础认知。战略重塑型这类企业意识到 AI 是未来商业溢价的关键因此积极利用 AI 赋能业务。他们不仅愿意投入研发成本且对 AI 认知较深。目前能够自上而下认可 AI 长期价值、并相信 AI 能重塑生产关系的组织仍属少数且多集中在初创企业或数字化基础较好的公司。这种认知差距在企业培训中尤为明显。多数公司对 AI 的需求仍停留在基础概念扫盲阶段如学习如何为豆包、DeepSeek 撰写提示词而非深度的 AI 项目落地方法。这导致 AI 自媒体的市场需求激增因为许多企业目前更需要「快上车否则就来不及了」的情绪化鼓动而非复杂的落地逻辑。自 ChatGPT 发布以来市场对 AI 的态度呈现两极分化一种是「完美主义式」的质疑与观望等待技术无懈可击后再使用另一种是「实践主义式」的边干边学在应用中发现并解决问题。三年过去先行者已在工作中取得显著成效而观望者则已被拉开了身位。AI 人才的匮乏与定义多数企业在 AI 转型中面临两个核心难题不明确所需人才的具体画像也不了解应用型 AI 人才的评价标准。技术人员往往难以清晰描述业务逻辑而业务负责人又未必具备推动 AI 落地的意愿。在 AI 实施过程中转型意愿往往比技术能力更重要。除了激发员工的主观能动性企业的激励机制也需同步跟进。对于适配企业业务的 AI 人才内部培养通常优于外部引进。这一方面是因为此类人才在招聘市场上成本极高另一方面是因为 AI 工具虽然通用但核心的数据与业务场景却掌握在业务人员手中。业务人员积累的行业数据是 AI 应用的燃料他们比任何人都清楚数据的来源与价值。那么什么是好的应用型 AI 人才我们应当跳出传统的职位头衔如 AI 产品经理、首席数字官等关注其核心能力技术路径选择能够为业务选择合适的 AI 技术路径并验证其可行性。流程设计SOP设计全局标准操作流程确保 AI 应用流程清晰透明。数据归集与评测整理项目数据确保模型可观测并解决测试集与模型评测等技术问题。优秀的 AI 人才应具备系统思维能冷静判断技术热点并明确技术能力边界避免盲目跟风。他们的核心价值在于将技术路径转化为可复现的交付产出与关键指标的提升。如果这样描述还有点抽象建议看看「飞书 AI 效率先锋全国大赛」的决赛项目。这些项目背后的团队大多具有深厚的业务背景而非纯 IT 专家他们证明了 AI 在业务一线的巨大潜力。组织惯性带来的阻力1. 部门墙与决策障碍企业 AI 转型是面向组织与业务系统的系统性工程。由于大型 AI 项目需要深度业务整合往往需要由一把手亲自牵头。实施的难点在于如何拆除部门墙实现数据、流程与跨部门协作的贯通。由于团队成员对 AI 的认知参差不齐往往难以在决策依据上达成共识。这种变革阻力在任何企业转型中都存在但在 AI 浪潮中显得尤为激烈原因在于 AI 替代引发的员工心理防御。2. AI 替代引发的员工心理防御在《我被强迫使用 AI直到我被解雇的那天》[7]的故事中作者是一位自由撰稿人它说“报社招我去当撰稿人我以为是去写稿结果却是以极低的薪水让我编辑 AI 生成的文案草稿理由是大部分工作已经完成了。这让我深受打击我曾经觉得自己很有价值受人重视对未来充满希望渴望拥有辉煌的职业生涯现在却只能修改 AI 生成的文字”。这就是残酷的现状表面上是 AI 辅助人实际上正演变为人辅助 AI。随着模型智能的提升AI 的验证与生成能力都在快速增强越来越多的场景甚至不需要人辅助 AI。无论你是否承认从商业设计来看AI 就是瞄准干掉白领劳动力的很残酷但没有办法。媒体常说「取代你的不是 AI而是会用 AI 的人」但更深层的真相可能是「掌握了 AI 能力的人最终可能也会被掌握了 AI 的 AI 所取代」这涉及社会议题暂且不表但对个体而言AI 的学习进化速度意味着传统的职业护城河正在瓦解。3. 传统职场角色划分的失效在 AI 时代关于程序员是否会被替代、设计师是否会被产品经理取代的争论已无意义如果职场人仍固守单一的技能边界如只负责写代码或写 PRD被淘汰将是必然。未来的组织将趋向于「AI 原生组织」由一群具备端到端解决问题能力的「T 型人才」组成的敏捷团队。员工不再是完成流水线上的一个环节而是要对最终结果负责。如何推动转型落地多数企业 AI 转型失败的原因在于将其视为某些员工的兼职。正确的路径应该是明确方向选定一个具备高投入产出比的业务切入点。组建先锋队筛选内部最有干劲、最愿意学习 AI 的成员组建学习型业务组织。敏捷迭代每周产出 MVP最小可行性产品进行验证直到找到可扩展的模式。由点及面当多个项目成功落地并找到共性规律后再着手建设全公司的 AI 文化与制度流程。五. 时代的机遇与个人的抉择前 OpenAI 研究员、CoT思维链作者 Jason Wei 在斯坦福大学的演讲Stanford AI Club: Jason Wei on 3 Key Ideas in AI in 2025[8]中就 AI 能力的现状提出了三个核心观点可验证任务的终将解决所有具备明确验证机制的任务最终都将通过 AI 解决即一切能够构建强化学习奖励函数的场景。智能的商品化与知识价值归零随着模型如 Gemini 3 Pro 等世界知识模型的普及通用知识的获取成本将趋近于零智能将成为一种基础商品。智能的锯齿边缘AI 的超越并非全方位的瞬间发生而是呈现不均衡的分布——顶尖模型虽能解决 IMO国际数学奥林匹克级别的难题但在处理基础逻辑如比较 9.8 与 9.11 的大小时仍可能失误。在 AI 时代获取知识学习新东西的门槛已大幅降低面对智能锯齿边缘的存在我们必须敏锐地捕捉那些对自己真正重要的问题。观察当下的优秀人才其路径主要分为两类一是致力于提升基础模型的智能提升二是灵活驾驭 AI 以杠杆化Scale个人的时间和能力构建“一人公司”跑通可生存的商业模式实现个人意志与探索。AI 时代的真正机遇始于问题意识终于自我生活这里的问题并非他人定义也非媒体投射而是经由经验、感受与反思后内心确认“这就是我想解决的问题”并利用技术手段将其攻克这一过程本身即是创造自我生活。六、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】