一、背景：DeepSeek横空出世，大模型技术拐点已至，技术突破引爆应用革命。

1、DeepSeek开启了大模型应用的潘多拉盒子。现在是大模型应用的黄金时期。

2、DeepSeek V3/R1开源，大模型性能好，推理成本低。应用大模型的门槛降下来了，一统了中国大模型江湖。

3、AI Agent成了大模型应用公认的应用形式，企业现在切入AI Agent应用正当时。

二、大模型应用可以降本增效

企业必须应用大模型，未来是用大模型的企业打败不用大模型的企业。

1、企业的标准化的，重复性的工作

都可以拆解工作流，实现工作原子化的自动化，开发AI Agent替代人工。

2、企业经验性的工作，

都可以采集数据，训练模型，训练AI未来可以做。

3、企业创作类的工作，

都可以让AIGC帮助生成，文本，视频，图片，各种创意都可以天马行空的创作。

三、大模型应用可以创新转型

1、企业可以研发生产装备

从自用到产品化，可以销售赋能同类应用场景。有数据，有应用场景，懂业务know-how，有验证环境，加上大模型应用开发能力，叠加机器人的发展，完全可以开辟出新的产品线。

1）装备创新过程

企业知识沉淀 → 工艺模型封装 → 装备控制系统集成 → 行业解决方案输出
2）装备创新案例

某锂电设备厂商通过注入2000+小时工艺数据，开发出智能涂布控制系统，成为新的利润增长极（毛利率62%）

2、企业可以研发基于AI Agent的paas和saas

1）把企业的知识库治理和检索就可以成为一个很好的saas服务

（1）知识管理即服务（KMaaS）：
某法律科技公司将裁判文书检索系统产品化，检索准确率达98.7%，已服务3700家律所

2）数字人员工

各种企业的AI Agent都可以作为数字人员工服务，赋能给其他企业。

例子，某零售企业输出的库存预测Agent，在行业SaaS平台实现1400次/日的API调用 。

3）经验资产数字化
金融业实践：某城商行构建"信贷专家Agent"，通过：

a、消化12万份历史审批案例；

b、整合38个风控维度规则
实现中小微企业贷款审批通过率提升27%，坏账率下降1.8个百分点 。

四、总结

企业有场景，有验证，再赋能，都是很顺的，自用降本增效，赋能开辟新的产品线。

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】