文章讲述了作者从传统建筑师成功转型为“AI+医疗建筑”实践者的经历,分为焦虑期、试用期、整合期三个阶段,分享了如何利用Midjourney、ChatGPT等AI工具提升效率、项目数量和中标率。文章强调不要等准备好了再开始,要用AI替代耗时环节,并给出了三个转型忠告:不要等准备好了再开始,不要只学不用,不要神话或妖魔化AI。最终,作者成功将AI融入工作流,效率提升3倍,项目翻倍,中标率提升125%。

先说结论:从建筑师到AI设计师,不是一夜之间的转变,是一步步走出来的。

我是建筑师AI实验室,做了10年医疗建筑。去年这时候,我还只会用CAD和SU。现在,我是"AI+医疗建筑"领域的实践者。


🔴 开头:为什么我要转型?

一个故事:

去年,我看到一个数据:美国建筑事务所的设计师,已经开始用Midjourney出概念图了。

我第一反应是:“这东西靠谱吗?”

试了一下,第一张图丑得没法看。第三张图,院长说"有点意思"。

那一刻,我知道转型开始了。

我的核心观点:

不是AI要淘汰我,是不学AI的我,会被会用AI的同行淘汰。

建筑师职业转型


🟡 中段:我的转型3个阶段

阶段1:焦虑期(2024年初)

我的状态:

  • 天天刷AI相关新闻
  • 到处听课、存教程
  • 越学越焦虑

问题出在哪?

我一直在"学AI",但没有"用AI"。

转折点:

有一天我决定,不学了,直接用。用Midjourney做一个真实项目的概念图。


阶段2:试用期(2024年中)

我的实践:

  • 用Midjourney出了10张概念图
  • 用ChatGPT写了5份设计说明
  • 用Kimi查了20次规范

真实数据:

环节传统AI辅助提升
方案概念3天1天67%
设计说明1天2小时83%
规范检索4小时30分钟88%

那一刻的感受:

不是AI取代了我,是AI解放了我。


阶段3:整合期(2024年下半年)

我的工作流:

方案阶段:Midjourney → 我判断方向
文本阶段:ChatGPT → 我把关质量
检索阶段:Kimi → 我做决策
汇报阶段:Gamma → 我完善细节

我变了什么:

  • 效率提升了3倍
  • 接项目数量翻倍
  • 中标率从20%提升到45%

我的新身份:

“AI设计师”——不是抛弃建筑师身份,是用AI能力加持建筑师身份。

AI设计师未来


🟢 结尾:转型路上的3个忠告

忠告1:不要等准备好了再开始

我等"准备好"等了3个月。别人已经在用AI投标了,我还在听课。

忠告2:不要只学,要用

AI工具的迭代速度远超你的学习速度。用,比学重要。

忠告3:不要神话AI,也不要妖魔化AI

AI是工具,不是神。AI有擅长,也有不擅长。找到它适合你的场景。

转型是一步步走出来的:

  • 今天:用一个工具做一个真实项目
  • 本周:用AI替代一个你最耗时的环节
  • 本月:总结你的AI工作流

我的现状:

我还是建筑师,但我是用AI的建筑师。效率提升3倍,项目翻倍,中标率提升125%。


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。

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为什么要学习大模型?

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年,人才缺口已超百万,凸显培养不足。随着AI技术飞速发展,预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

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大模型入门到实战全套学习大礼包

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作为学习AI大模型技术的新手,方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间,少走弯路;方向不对,努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划,带你从零基础入门到精通!

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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。

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面试不仅是技术的较量,更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后,就需要开始准备面试,我精心整理了一份大模型面试题库,涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题,让你在面试中游刃有余

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适用人群

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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。

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