企业官网建设流程全解析

微信里的商家链接网站怎么做的,智慧团建密码格式是几位,营销推广策略有哪些,微信小程序怎么盈利【导读】大模型王座易主Anthropic#xff0c;太空数据中心成真#xff0c;「AI泡沫」反成创业红利#xff1f;2025年底的Y Combinator博客中#xff0c;谈到了2025 年 AI 领域的四大变局。 从孵化器的角度来看#xff0c;最显著的变化是Anthropic成为创始人中最受欢迎的大…【导读】大模型王座易主Anthropic太空数据中心成真「AI泡沫」反成创业红利2025年底的Y Combinator博客中谈到了2025 年 AI 领域的四大变局。从孵化器的角度来看最显著的变化是Anthropic成为创始人中最受欢迎的大模型。曾经OpenAI在很长一段时间里是绝对的领先者其API使用率高达90%以上。但到了2025年Anthropic的使用率超过了OpenAI达到52%以上。同时Google Gemini占比约 23%也迅速崛起。这并非偶然Claude在今年大火的氛围编程上表现是最好的。对于很多创业者来说构建产品时Anthropic的模型是最佳选择。不过绝大多数使用场景其实并非用于编码而是由于使用者熟悉了一种大模型之后的「溢出效应」。而且不同的模型如果与它对话多了后会觉得模型的回复有个性。播客中提到ChatGPT有点那「黑猫」神秘、强大且带有一丝丝诡异而Claude更像是那种无忧无虑、非常乐于助人的金毛寻回犬。Gemini介于两者之间。而正是由于大模型带有的不同个性决定了人们选择哪种大模型。此外Gemini正在取代谷歌搜索成为人们检索信息的窗口以获取实时信息。Gemini甚至比Plexity另一款信息检索的AI工具更好。Plexity速度很快但不总是准确而Gemini虽然没有Plexity那么快但如果我问它关于当天发生的事情它的回答通常都很准确。创业者的机会来自在模型间的套利接下来对话的嘉宾分享了他的个人经验。 他在今年购买一套房子的时候他不得不花很长时间与ChatGPT对话往对话框里面填充了所有的和待购买房子有关的检查报告等信息就是想让ChatGPT了解的情况和房地产经纪人之间的信息更加对称从而由大模型帮他出谋划策分析相关情况。这样的案例很典型的代表了普通人每天在真实场景中反复进行的与大模型的协作。不仅是文档编辑或表格计算而是结构化提示、上下文编织从而与智能体协同。这些本应被封装为「日常AI工作流」的能力却仍被塞进一个通用聊天框里手工完成。这正是留给AI创业者的机会我们不该让普通人用临时脚本搭建自己的「购房智能代理」而应当创建一个个可复用、可协作、可沉淀的垂直AI应用。这些应用能自动聚合多源文档、动态构建决策知识图谱、实时比对市场数据、生成合规话术建议等。这样的垂直AI应用以真实生活任务为中心封装提示工程、记忆管理、多模态上下文维护从而构建辅助人类做判断的一体化智能工作台。而在面对高价值决策如房产交易人们也不会信任单一模型的「独白」而是同步调用Claude、Gemini、ChatGPT三路输出再引入第四轮「元辩论」——让Claude对其他模型的结论进行交叉质询。而这同样是很多B轮阶段的AI原生创业公司正在做的事他们对多种大模型构建了一个编排层把所有这些模型都整合起来这样每当有新模型发布时他们就可以灵活地替换模型或者使用那些在某些特定任务上表现更好的特定模型。理论有一家创业公司使用Gemini 3来进行上下文设计然后再把结果输入到OpenAI模型中去执行他们会根据新模型的发布情况不断进行替换每个类别的智能体工作中表现最佳的模型可能都不同。而他们之所以能够这样做是因为他们有独属于自己的模型评估体系。作为一家垂直领域的AI智能体公司他们的核心壁垒不是自己的模型而是私有的评测数据集。有了这个数据集可以构建「模型调度中枢」一个实时评估各家新模型、通过组合增强的智能决策路由器。而这对于消费者在个人层面实际上是在对各种模型进行套利操作而创业者将辅助用户更好的用好各种大模型。基础设施科幻化能源焦虑逼出「太空数据中心」2024年夏天吗有一家公司叫StarCloud它是最早提出要在太空中建设数据中心的公司之一当时人们对这个想法的反应是在互联网上嘲笑他们说这是最愚蠢的想法。大约18个月后突然谷歌开始在做这件事埃隆·马斯克也在做这件事。为什么会这样呢其中一个原因是目前美国正在进行的AI基础设施建设的强度非常大以至于缺乏足够的电力供应。有三家YC创业公司它们正在解决数据中心建设的问题。Boom和Helion正在试图利用核聚变能源。一家创业公司Zephr Fusion正通过建设太空数据中心来解决没有土地的问题。它们的团队成员是国家实验室的工程师他们整个职业生涯都在建造托卡马克和核聚变能源设施。有一天他们来到实验室看了看物理原理、数学公式和模型然后说「你知道吗如果我们在太空中进行核聚变实际上是可行的。」所以他们正在进行一项为期5 - 10年的宏伟计划试图将其变为现实因为数学计算表明这是可能的如果他们成功了这实际上是太空中获得吉瓦级GW能源的唯一途径。所以也许不久之后我们将拥有一个更完美的三重组合来解决数据中心建设的问题。AI泡沫的辩证思考算力过剩是创业者的福音播客中嘉宾还谈到与本科生交谈的时候都说当下有一个巨大的AI泡沫例如英伟达和OpenAI之间疯狂的资金循环但YC合伙人提出了独特的视角基础设施的「泡沫」往往是应用层的红利。20世纪90年代的电信泡沫数千亿美元堆积在电信领域当时也存在泡沫。但正是因为有大量未使用的、相对廉价的额外带宽成本足够低像YouTube这样的东西就能够诞生。当下正是由于AI泡沫的存在意味着将会有更多的计算资源。巨头之间的激烈竞争对大学毕业试图在AI应用层创业的人也是利好。就像回到互联网时代在2000年之前有大量资金投入到电信基础设施建设中但那些都是大型项目大学生不会参与其中。他们能参与的是在宿舍里手搓的脸书或YoutubeAI时代的Facebook或Google还尚未创立。当下竞争激烈的基础模型和GPU属于基础设施范畴。不过相比2024年AI领域的创业点子不再唾手可得。在过去创业者只要等待几个月很可能就会有某个重大宣布让一系列全新的创业点子成为可能所以当时找创业点子的难度似乎比以往任何时候都容易。而现在这种轻松找到创意的情况有所改变找点子的难度回归到了正常水平。今年有一份名为《AI 2027》报告这份有点悲观的研究报告说社会将在2027年开始崩溃。但后来他们悄悄地把时间修订了说不是2027年了但他们保留了这个标题。也许这并不令人惊讶。对这种快速起飞人工智能技术突然出现巨大突破并快速发展的观点应当持怀疑态度即使按照幂律定律它也是对数线性的。所以它在之后的增长速度较慢需要10倍的计算资源并且仍然会逐渐达到极限。类似的事也发生在创业者身上一些AI应用公司在早期取得了快速的收入增长如部分公司在未雇佣大量人员的情况下就实现了较高的年经常性收入ARR但后续的发展并不顺利未能实现进一步的规模扩张。但也有像Gamma 这样的公司仅凭约 50 人的团队就实现了 1 亿美元的 ARR这验证了AI 赋能下可以产生极高的人效比。然而随着客户对产品的期望提高了而且所有公司都在竞争相同的客户群体这就是导致公司仍然像人工智能出现之前一样招聘大量人员。创业者最终都会受到缺人的限制而不是受到创意的限制。如何学习大模型 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。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】