本文介绍了a16z观察到的AI三大颠覆性变化AI界面从被动聊天转向主动执行、产品设计逻辑从为人到为AI优化、语音AI从Demo走向规模化应用。文章强调AI正在从“被动回答问题”转变为“主动执行任务”并建议产品、内容和传统行业从业者应积极调整学习与AI协作放大个人与企业的价值。一个被低估的转折点最近看到a16z投资团队的一组观察,让我觉得很有必要和你分享。他们提出了三个方向,总结起来就是:AI的交互界面、设计逻辑与应用场景都将发生颠覆性的变化。我认为这不是预测,而是已经在发生的事实。如果你在做AI相关的工作,或者想把AI用到你的业务里,这三个方向值得你重点关注。01 AI界面的本质变化:从聊天到执行a16z观察到的第一个变化是:AI的使用方式正在发生根本性转变。你可能习惯了打开ChatGPT,在对话框里输入问题,然后等AI回答。但这种方式正在过时。a16z的合伙人Marc Andrusko说了一个很关键的判断:提示框正在死亡。未来的AI应用,不是等你来问,而是主动观察你在做什么,然后介入进来,给你可以直接执行的行动建议。AI的市场机会将会进一步扩大。以前软件行业瞄准的是全球每年3000到4000亿美元的软件支出,现在AI瞄准的是仅美国就有13万亿美元的劳务支出。这不是技术突破,而是应用场景的彻底改变。给你举个具体例子。想象一下AI版的CRM系统。传统CRM是什么样的?你打开软件,看看有哪些销售机会,看看今天的日程,然后自己决定要做什么。但AI原生的CRM会主动帮你做这些事:它会持续监测你的销售漏斗,自动翻你过去两年的邮件,找出那些曾经是潜在客户但后来没跟进的人,然后给你起草好一封邮件,问你要不要发出去。注意,这里的关键不是AI帮你写邮件,而是AI主动发现了机会,做完了研究和准备工作,最后才来问你批不批准。Marc用了一个很形象的比喻:最好的员工是什么样的?不是遇到问题就来问你怎么办的人,而是发现问题、研究方案、实施解决,最后才来找你确认的人。AI要做的就是这种最高效的员工。如果你在做软件产品,要开始思考:我的产品能不能从被动响应变成主动建议?如果你在用AI工具提升工作效率,可以先问自己:我现在是在问AI问题,还是让AI帮我执行任务?前者可能提效10%,后者可能提效1000%,差距就在这里。02 设计逻辑的颠覆:不是给人看,而是给AI看我观察到的第二个变化,可能更加底层,但影响会更深远。a16z的投资合伙人Stephanie Zhang提出了一个很有意思的概念:我们要开始为AI代理设计内容和产品,而不是为人类设计。这句话听起来很抽象,我给你翻译一下。以前我们写新闻稿,要在第一段写清楚五W一H(谁、什么、何时、何地、为什么、怎么样),为什么?因为人类的注意力有限,如果第一段不吸引人,后面就不看了。但AI代理不一样。它会把整篇文章从头到尾读完,不会错过第五页埋藏的关键信息。再比如,以前我们设计软件界面,要考虑按钮放在哪里、颜色怎么搭配、流程是否直观,因为人要用眼睛看、用鼠标点。但现在,如果AI代理成了用户和软件之间的中介,视觉设计就不是最重要的了。更重要的是:这个软件的数据结构清不清楚?API接口标不标准?能不能让AI快速理解和调用?Stephanie举了两个例子:**第一个例子是运维。**以前工程师要盯着Grafana的监控面板,看各种曲线和数字,自己分析问题出在哪里。现在AI可以直接读取遥测数据,分析完之后把结论发到Slack里,工程师只需要看结论就行。**第二个例子是销售。**以前销售要在Salesforce里点来点去,找客户信息、看跟进记录。现在AI代理可以直接提取数据,总结关键信息给销售人员。你看,这就是机器可读性比视觉美观度更重要的时代。这对你意味着什么?如果你在做内容创作,要开始思考:我的内容是不是足够结构化?关键信息是不是容易被AI提取?如果你在做产品设计,要开始思考:我的产品是不是只考虑了人类用户,而忽略了AI代理这个新用户?现在市面上已经有一些工具在做GEO(生成式引擎优化),就是确保你的内容在ChatGPT、Claude这些AI工具里能被正确展示。这就像十年前大家做SEO(搜索引擎优化)一样,只不过优化对象从Google变成了AI。当然,这里也有一个风险:会不会出现大量低质量、高数量的内容,专门为了迎合AI而生产?这确实是需要警惕的。03 语音AI的实战应用:从Demo到规模化部署我观察到的第三个变化,是语音AI正在从能用变成好用,从演示版变成生产系统。a16z的合伙人Olivia Moore分享了一组很有意思的数据和案例。先说医疗行业。语音AI现在已经在医疗系统的各个环节落地了:给保险公司打电话、给药房打电话、给供应商打电话,甚至给病人打电话。你可能觉得,这种事怎么能让AI来做?尤其是给病人打电话,不应该更有温度吗?但实际情况是:医疗行业的人员流失率太高了,招人太难了。如果有一个可靠的AI能够处理术后随访电话,甚至是精神科的初诊电话,那对医疗机构来说就是雪中送炭。再说金融行业。你可能以为金融行业监管严格,AI很难进去。但恰恰相反,语音AI在金融领域的表现反而更好。为什么?因为合规要求太高了,人类员工很容易违规,但AI可以做到每次对话都完全符合规定,而且每一句话都可以追溯、可以审计。第三个是招聘行业。从零售的一线岗位,到入门级的工程师岗位,甚至是中层的咨询岗位,现在都有公司在用语音AI做初筛面试。候选人可以随时面试,不用等HR有空,面试结果也会更标准化。Olivia提到,语音AI今年在准确率和延迟上都有了很大提升。有些公司甚至要故意让AI说慢一点,或者加点背景噪音,让它听起来更像人类。这对你意味着什么?如果你在客服、培训、招聘这些领域工作,2026年你的工作方式可能会被重新定义。这不是说你会被取代,而是说,你需要学会和AI协作。就像以前我们说会用AI的人会取代不会用AI的人,现在要说会管理AI的人会取代只会自己干活的人。现在你就可以开始关注这些工具。Olivia推荐了11 Labs这样的平台,你可以去测试一下创建自己的语音、创建自己的语音代理,体验一下什么是可能的,什么是即将到来的。有一点很有意思:AI在处理多语言对话和重口音方面,表现反而比人类更好。很多时候开会你可能没听清某个词,但AI转录工具已经完美识别出来了。Olivia还提到一个她希望在2026年看到的方向:政府服务。如果AI能处理911的非紧急电话(a16z投资了Prepared 911这家公司),那理论上也能处理DMV(车管所)的电话,处理各种政府部门的咨询电话。想想看,这对普通人的生活改善有多大。写在最后:三个方向的共同逻辑你看,这三个方向其实在讲同一件事:AI正在从被动回答问题变成主动执行任务。第一个方向说的是:界面从聊天框变成行动建议。第二个方向说的是:设计从给人看变成给AI看。第三个方向说的是:应用从演示版变成生产系统。这三个变化,不是技术突破带来的,而是应用场景的成熟带来的。模型在变好、变快、变便宜,但更重要的是,我们开始知道该怎么用它了。给你三个建议:第一,如果你在做产品,现在就可以开始思考:我的产品能不能从被动工具变成主动助手?第二,如果你在做内容,现在就可以开始优化:我的内容是不是足够结构化,能不能被AI准确理解?第三,如果你在传统行业工作,现在就可以开始学习:语音AI、视觉AI这些工具,能不能解决我工作中的具体问题?最后如果你想赶上2026年的这趟AI风口也可以考虑介入我们的大模型API聚合平台EvoLink我们可以提供比官网更低的API调用价格与企业级的稳定性帮助你减少在使用AI过程中的时间成本、学习成本与资金成本~2026年不会是AI取代人的一年,但会是会用AI的人大幅领先不会用AI的人的一年。真正的高手,从来不把AI当替代品,而是把AI当能力的放大器。也祝你在2026年,找到自己的位置,放大你的价值。我是 EvoLink 的创始人佳琦长期研究一件事怎么用“更稳、更省”的方式把大模型真正跑进业务里。如果你遇到模型不稳定、成本失控、选型纠结、交付效率低——公众号回复 「问题」我会挑典型案例做拆解也会给你一份可落地的建议。最后对于正在迷茫择业、想转行提升或是刚入门的程序员、编程小白来说有一个问题几乎人人都在问未来10年什么领域的职业发展潜力最大答案只有一个人工智能尤其是大模型方向当下人工智能行业正处于爆发式增长期其中大模型相关岗位更是供不应求薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家给硕士毕业的优质AI人才含大模型相关方向开出的月基础工资高达5万—6万元即便是非“人才计划”的普通应聘者月基础工资也能稳定在4万元左右。再看阿里、腾讯两大互联网大厂非“人才计划”的AI相关岗位应聘者月基础工资也约有3万元远超其他行业同资历岗位的薪资水平对于程序员、小白来说无疑是绝佳的转型和提升赛道。对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说现在正是最好的学习时机行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高只要找准学习方向稳步提升技能就能轻松摆脱“低薪困境”抓住AI时代的职业机遇。如果你还不知道从何开始我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程我也是一路自学走过来的很清楚小白前期学习的痛楚你要是没有方向还没有好的资源根本学不到东西下面是我整理的大模型学习资源希望能帮到你。扫码免费领取全部内容最后1、大模型学习路线2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、 入门必看大模型学习书籍文档.pdf书面上的技术书籍确实太多了这些是我精选出来的还有很多不在图里4、AI大模型最新行业报告2026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。5、面试试题/经验【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】6、大模型项目实战配套源码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】
收藏！小白程序员必看：AI大模型三大颠覆性趋势，抓住2026年风口！
本文介绍了a16z观察到的AI三大颠覆性变化AI界面从被动聊天转向主动执行、产品设计逻辑从为人到为AI优化、语音AI从Demo走向规模化应用。文章强调AI正在从“被动回答问题”转变为“主动执行任务”并建议产品、内容和传统行业从业者应积极调整学习与AI协作放大个人与企业的价值。一个被低估的转折点最近看到a16z投资团队的一组观察,让我觉得很有必要和你分享。他们提出了三个方向,总结起来就是:AI的交互界面、设计逻辑与应用场景都将发生颠覆性的变化。我认为这不是预测,而是已经在发生的事实。如果你在做AI相关的工作,或者想把AI用到你的业务里,这三个方向值得你重点关注。01 AI界面的本质变化:从聊天到执行a16z观察到的第一个变化是:AI的使用方式正在发生根本性转变。你可能习惯了打开ChatGPT,在对话框里输入问题,然后等AI回答。但这种方式正在过时。a16z的合伙人Marc Andrusko说了一个很关键的判断:提示框正在死亡。未来的AI应用,不是等你来问,而是主动观察你在做什么,然后介入进来,给你可以直接执行的行动建议。AI的市场机会将会进一步扩大。以前软件行业瞄准的是全球每年3000到4000亿美元的软件支出,现在AI瞄准的是仅美国就有13万亿美元的劳务支出。这不是技术突破,而是应用场景的彻底改变。给你举个具体例子。想象一下AI版的CRM系统。传统CRM是什么样的?你打开软件,看看有哪些销售机会,看看今天的日程,然后自己决定要做什么。但AI原生的CRM会主动帮你做这些事:它会持续监测你的销售漏斗,自动翻你过去两年的邮件,找出那些曾经是潜在客户但后来没跟进的人,然后给你起草好一封邮件,问你要不要发出去。注意,这里的关键不是AI帮你写邮件,而是AI主动发现了机会,做完了研究和准备工作,最后才来问你批不批准。Marc用了一个很形象的比喻:最好的员工是什么样的?不是遇到问题就来问你怎么办的人,而是发现问题、研究方案、实施解决,最后才来找你确认的人。AI要做的就是这种最高效的员工。如果你在做软件产品,要开始思考:我的产品能不能从被动响应变成主动建议?如果你在用AI工具提升工作效率,可以先问自己:我现在是在问AI问题,还是让AI帮我执行任务?前者可能提效10%,后者可能提效1000%,差距就在这里。02 设计逻辑的颠覆:不是给人看,而是给AI看我观察到的第二个变化,可能更加底层,但影响会更深远。a16z的投资合伙人Stephanie Zhang提出了一个很有意思的概念:我们要开始为AI代理设计内容和产品,而不是为人类设计。这句话听起来很抽象,我给你翻译一下。以前我们写新闻稿,要在第一段写清楚五W一H(谁、什么、何时、何地、为什么、怎么样),为什么?因为人类的注意力有限,如果第一段不吸引人,后面就不看了。但AI代理不一样。它会把整篇文章从头到尾读完,不会错过第五页埋藏的关键信息。再比如,以前我们设计软件界面,要考虑按钮放在哪里、颜色怎么搭配、流程是否直观,因为人要用眼睛看、用鼠标点。但现在,如果AI代理成了用户和软件之间的中介,视觉设计就不是最重要的了。更重要的是:这个软件的数据结构清不清楚?API接口标不标准?能不能让AI快速理解和调用?Stephanie举了两个例子:**第一个例子是运维。**以前工程师要盯着Grafana的监控面板,看各种曲线和数字,自己分析问题出在哪里。现在AI可以直接读取遥测数据,分析完之后把结论发到Slack里,工程师只需要看结论就行。**第二个例子是销售。**以前销售要在Salesforce里点来点去,找客户信息、看跟进记录。现在AI代理可以直接提取数据,总结关键信息给销售人员。你看,这就是机器可读性比视觉美观度更重要的时代。这对你意味着什么?如果你在做内容创作,要开始思考:我的内容是不是足够结构化?关键信息是不是容易被AI提取?如果你在做产品设计,要开始思考:我的产品是不是只考虑了人类用户,而忽略了AI代理这个新用户?现在市面上已经有一些工具在做GEO(生成式引擎优化),就是确保你的内容在ChatGPT、Claude这些AI工具里能被正确展示。这就像十年前大家做SEO(搜索引擎优化)一样,只不过优化对象从Google变成了AI。当然,这里也有一个风险:会不会出现大量低质量、高数量的内容,专门为了迎合AI而生产?这确实是需要警惕的。03 语音AI的实战应用:从Demo到规模化部署我观察到的第三个变化,是语音AI正在从能用变成好用,从演示版变成生产系统。a16z的合伙人Olivia Moore分享了一组很有意思的数据和案例。先说医疗行业。语音AI现在已经在医疗系统的各个环节落地了:给保险公司打电话、给药房打电话、给供应商打电话,甚至给病人打电话。你可能觉得,这种事怎么能让AI来做?尤其是给病人打电话,不应该更有温度吗?但实际情况是:医疗行业的人员流失率太高了,招人太难了。如果有一个可靠的AI能够处理术后随访电话,甚至是精神科的初诊电话,那对医疗机构来说就是雪中送炭。再说金融行业。你可能以为金融行业监管严格,AI很难进去。但恰恰相反,语音AI在金融领域的表现反而更好。为什么?因为合规要求太高了,人类员工很容易违规,但AI可以做到每次对话都完全符合规定,而且每一句话都可以追溯、可以审计。第三个是招聘行业。从零售的一线岗位,到入门级的工程师岗位,甚至是中层的咨询岗位,现在都有公司在用语音AI做初筛面试。候选人可以随时面试,不用等HR有空,面试结果也会更标准化。Olivia提到,语音AI今年在准确率和延迟上都有了很大提升。有些公司甚至要故意让AI说慢一点,或者加点背景噪音,让它听起来更像人类。这对你意味着什么?如果你在客服、培训、招聘这些领域工作,2026年你的工作方式可能会被重新定义。这不是说你会被取代,而是说,你需要学会和AI协作。就像以前我们说会用AI的人会取代不会用AI的人,现在要说会管理AI的人会取代只会自己干活的人。现在你就可以开始关注这些工具。Olivia推荐了11 Labs这样的平台,你可以去测试一下创建自己的语音、创建自己的语音代理,体验一下什么是可能的,什么是即将到来的。有一点很有意思:AI在处理多语言对话和重口音方面,表现反而比人类更好。很多时候开会你可能没听清某个词,但AI转录工具已经完美识别出来了。Olivia还提到一个她希望在2026年看到的方向:政府服务。如果AI能处理911的非紧急电话(a16z投资了Prepared 911这家公司),那理论上也能处理DMV(车管所)的电话,处理各种政府部门的咨询电话。想想看,这对普通人的生活改善有多大。写在最后:三个方向的共同逻辑你看,这三个方向其实在讲同一件事:AI正在从被动回答问题变成主动执行任务。第一个方向说的是:界面从聊天框变成行动建议。第二个方向说的是:设计从给人看变成给AI看。第三个方向说的是:应用从演示版变成生产系统。这三个变化,不是技术突破带来的,而是应用场景的成熟带来的。模型在变好、变快、变便宜,但更重要的是,我们开始知道该怎么用它了。给你三个建议:第一,如果你在做产品,现在就可以开始思考:我的产品能不能从被动工具变成主动助手?第二,如果你在做内容,现在就可以开始优化:我的内容是不是足够结构化,能不能被AI准确理解?第三,如果你在传统行业工作,现在就可以开始学习:语音AI、视觉AI这些工具,能不能解决我工作中的具体问题?最后如果你想赶上2026年的这趟AI风口也可以考虑介入我们的大模型API聚合平台EvoLink我们可以提供比官网更低的API调用价格与企业级的稳定性帮助你减少在使用AI过程中的时间成本、学习成本与资金成本~2026年不会是AI取代人的一年,但会是会用AI的人大幅领先不会用AI的人的一年。真正的高手,从来不把AI当替代品,而是把AI当能力的放大器。也祝你在2026年,找到自己的位置,放大你的价值。我是 EvoLink 的创始人佳琦长期研究一件事怎么用“更稳、更省”的方式把大模型真正跑进业务里。如果你遇到模型不稳定、成本失控、选型纠结、交付效率低——公众号回复 「问题」我会挑典型案例做拆解也会给你一份可落地的建议。最后对于正在迷茫择业、想转行提升或是刚入门的程序员、编程小白来说有一个问题几乎人人都在问未来10年什么领域的职业发展潜力最大答案只有一个人工智能尤其是大模型方向当下人工智能行业正处于爆发式增长期其中大模型相关岗位更是供不应求薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家给硕士毕业的优质AI人才含大模型相关方向开出的月基础工资高达5万—6万元即便是非“人才计划”的普通应聘者月基础工资也能稳定在4万元左右。再看阿里、腾讯两大互联网大厂非“人才计划”的AI相关岗位应聘者月基础工资也约有3万元远超其他行业同资历岗位的薪资水平对于程序员、小白来说无疑是绝佳的转型和提升赛道。对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说现在正是最好的学习时机行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高只要找准学习方向稳步提升技能就能轻松摆脱“低薪困境”抓住AI时代的职业机遇。如果你还不知道从何开始我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程我也是一路自学走过来的很清楚小白前期学习的痛楚你要是没有方向还没有好的资源根本学不到东西下面是我整理的大模型学习资源希望能帮到你。扫码免费领取全部内容最后1、大模型学习路线2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、 入门必看大模型学习书籍文档.pdf书面上的技术书籍确实太多了这些是我精选出来的还有很多不在图里4、AI大模型最新行业报告2026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。5、面试试题/经验【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】6、大模型项目实战配套源码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】
