本文对比了Karpathy的LLM Wiki和Garry Tan的GBrain两个项目分析了解决AI“金鱼脑”问题的不同思路。LLM Wiki通过“知识编译”让AI持续阅读、整合资料形成结构化知识库GBrain则模拟人脑记忆机制构建八层架构支持持久记忆、关联回忆和深度推理。文章指出混合架构将是未来主流既满足人类可读可编辑需求又赋予AI强大智能。随着知识引擎从临时检索转向持久知识解决AI记忆和学习瓶颈将成为下一代AI系统的核心。跟着 Karpathy 搞了个 LLM Wiki 知识库当时以为这事儿就告一段落了。结果没过几天发现事情没那么简单。几乎同一时间另一个大佬也出手了。Garry Tan——对就是 Y Combinator 的 CEO——在 2026 年 4 月把自己用了好几年的个人知识系统「GBrain」开源了。这下有意思了。两个项目同一个目标解决 AI 的「金鱼脑」问题。但思路完全不同。Karpathy 的 LLM Wiki 是「让 AI 帮你写维基百科」Garry Tan 的 GBrain 是「给 AI 装个长期记忆的大脑」。花了一整天把这两个项目放在一起研究越看越觉得这事儿值得聊透。先说说RAG到底出了什么问题咱们先回到原点。现在几乎所有AI应用都在用RAG检索增强生成。你把文档扔进去AI需要的时候去检索然后回答你。听起来很美好对吧但用久了你会发现这玩意儿有五个硬伤。第一知识碎片化。你的文档被切成一小块一小块关键信息可能正好被切在两块中间。AI检索的时候要么漏掉要么理解歪了。第二上下文窗口不够用。就算Claude Opus 4.8能处理1M token你扔进去一堆检索结果AI还是会「Lost in the Middle」——中间的信息被自动忽略。第三推理能力弱。RAG只能做表层语义匹配「看起来像」就给你返回。但你要问「为什么A导致了B」它只会给你一堆相关文档不会真的推理。第四幻觉问题。检索不到的时候AI就开始编。而且你很难发现它在编因为它编得像模像样。第五也是最致命的——知识无法复利。每次查询都是重新检索系统不会从之前的交互中学到任何东西。今天问过的问题明天还得重新检索一遍。这就是为什么Karpathy和Garry Tan都觉得RAG这条路走不下去了。LLM Wiki让AI当你的知识园丁Karpathy的方案核心思路出奇地简单。别让LLM每次都重新检索让它在后台持续阅读、理解、整合然后写进一个结构化的维基里。他把这个过程叫做「知识编译」。就像编译器把源代码编译成可执行文件一样LLM把原始资料「编译」成结构化的知识页面。整个架构分三层。最底层是Raw Layer原始层。这里存放你的PDF、网页、会议记录、邮件——所有原始资料。LLM只读不写人类来维护。中间是Wiki Layer编译层。这是LLM的地盘。它会把原始资料消化掉写成结构化的Markdown页面。每个页面包含摘要、实体、概念还有[[wikilink]]互相链接。最上面是Schema Layer规范层。类似CLAUDE.md定义Wiki的主题、编辑规范、冲突处理规则。这是配置层告诉LLM「应该怎么写」。三个操作贯穿始终摄取把新资料喂进去、查询问问题、检查让LLM自己审查一致性。Karpathy特别强调这个模式不需要向量数据库。因为知识已经被「编译」成结构化的页面了查询的时候直接读页面就行。简单、直接、人类可读。而且全程用Git版本控制你能看到知识的完整演变历史。说实话第一次看到这个设计的时候脑子里就两个字优雅。它把AI从「检索器」变成了「知识编译器」。人类负责策展和提问AI负责消化和整理。知识会复利增长越用越聪明。GBrain给AI装一个类脑记忆系统如果说LLM Wiki是「知识管理的民主化」那GBrain就是「Agent智能的未来」。Garry Tan开源这个项目的时候说了一句话印象特别深。「这不是一个概念验证这是我真正在用的生产系统。」他管理着1万多份文件、3000多个人脉节点、13年的日历数据。全部存在GBrain里。GBrain的架构比LLM Wiki复杂得多整整八层。L1 原始输入层。会议、邮件、推文、语音、想法——所有信息源。L2 Markdown沉淀层。所有东西变成Markdown存进Git仓库。L3 实体提取层。AI自动识别人物、公司、项目建立实体库。L4 关系织网层。用[[wikilink]]构建知识图谱把实体之间的关系织成一张网。L5 语义索引层。Postgres向量全文检索支持语义搜索。L6 记忆回忆层。这是GBrain最骚的地方。它不只是被动检索而是主动召回——像人脑一样看到一个东西就联想到相关的记忆。L7 思维链层 L8 Agent交互层。多步推理 OpenClaw/Hermes Agent协作实现深度思考能力。八层架构本质上是在模拟人脑的记忆机制。感觉记忆 → 工作记忆 → 长期记忆 → 关联回忆 → 深度推理。Garry Tan说装上这个大脑你的AI助理「每次对话都会变得更聪明」。两条路径怎么选研究完这两个项目发现它们根本不是竞争关系而是针对不同场景的两种解法。LLM Wiki更像是一个由AI编写和维护的百科全书。它的目标是知识的结构化、可解释性和人类可读性。知识是静态编译的产物查询时直接阅读已整理好的内容。适合谁用个人知识库研究笔记、学习资料小团队文档管理产品文档、技术手册专业领域研究学术文献、竞品分析特点是简单、零成本、人类友好。不需要部署纯MarkdownGit管理。GBrain则是一个给AI Agent用的人类大脑。它模拟人脑的记忆机制强调记忆的持久性、关联性和可回忆性。支持复杂推理、多Agent协作、主动记忆召回。适合谁用投资人决策支持管理海量项目和人脉高管个人助理日程、邮件、决策历史复杂项目管理跨项目关联、历史回溯Agent持久化大脑让AI真正「记住」用户特点是强大、复杂、需要技术团队支持。判断混合架构才是未来写到这儿一直在想一个问题。如果是CTO要为公司选一个知识引擎方案该怎么选答案是成年人不做选择全都要。企业级场景下人机结合的混合架构会成为主流。LLM Wiki做前台面向人类的知识门户。GBrain做后台面向Agent的智能引擎。双向同步Wiki更新触发GBrain重索引。统一Git仓库Markdown作为真相之源。分层访问控制人机分离的权限体系。这样既保证了人类用户的可读性和可编辑性又给AI Agent提供了强大的记忆和推理能力。最后说两句2026年知识引擎正在经历一场范式转移。从「临时检索」到「持久知识」从「RAG」到「知识编译」。Karpathy和Garry Tan一个代表了知识管理的民主化一个代表了Agent智能的未来。两条路径各有侧重互补而非替代。但有一点是确定的AI Agent最大的瓶颈不再是模型能力而是记忆和持续学习的能力。谁能解决「金鱼脑」问题谁就能定义下一代AI系统的核心基础设施。这事儿才刚刚开始。最后2026年技术圈的分化愈发明显降薪裁员潮持续蔓延传统开发、测试等岗位大批缩水不少从业者陷入职业焦虑与之形成鲜明对比的是AI大模型相关岗位迎来疯狂扩招薪资逆势飙升150%大厂更是直接开出70-100W年薪疯抢具备实战能力的大模型人才甚至放宽年龄限制只求能快速落地技术、创造价值很多程序员、职场新人纷纷入局大模型领域绝非盲目跟风而是实实在在看到了不可替代的价值优势这也是2026年最值得抓住的职业风口1、窗口期红利入门门槛友好不同于成熟赛道的“内卷式招聘”2026年大模型人才缺口巨大简历只要达标掌握基础AI应用具备简单项目经验年龄、学历均非硬性要求小白可快速入门转行程序员也能无缝衔接2、技术可复用上手速度翻倍如果你有前后端开发、测试、数据分析等基础在大模型落地、系统部署、Prompt工程等环节会更具优势无需从零开始复用原有技术能力就能快速进阶3、懂业务更吃香竞争力翻倍单纯懂技术已不够2026年大厂更看重“技术业务”的复合型人才有垂直领域金融、医疗、工业等经验者能精准定位模型落地痛点薪资比纯技术岗高出30%以上更重要的是即便没有转型需求用AI大模型工具为工作赋能、提升效率也已经成为80%企业的硬性要求——不会用大模型提效未来很可能被行业淘汰那么2026年小白/程序员该如何高效学习大模型很多人想入门大模型却陷入两大困境要么到处搜集零散资料不成体系越学越懵要么被收费高昂的课程割韭菜花了钱却学不到实战技能白白浪费时间走弯路。今天就给大家精心整理了一份2026年最新、免费、系统化的AI大模型学习资源包覆盖从零基础入门到商业实战、从理论沉淀到面试通关的全流程所有资料均已整理归档无需拼凑直接领取就能上手学习小白可照做程序员可进阶扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线这份学习路线结合2026年行业趋势和新手学习规律由行业专家精心设计从零基础到精通每一步都有明确指引帮你节省80%的无效学习时间少走弯路、高效进阶避免踩坑。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、大模型学习书籍电子文档涵盖2026年最新技术要点包括基础入门、Transformer核心原理、Prompt工程、RAG实战、模型微调与部署等内容4、AI大模型最新行业报告报告包含腾讯、阿里、甲子光年等权威机构发布的核心内容还有2026年中文大模型基准测评报告、AI Agent行业研究报告等帮你站在行业前沿把握技术风口。5、大模型项目实战配套源码项目包含Deepseek R1、GPT项目、MCP项目、RAG实战等热门方向还有视频配套代码手把手教你从0到1完成项目开发既能练手提升技术又能丰富简历为求职和职业发展加分。6、2026大模型大厂面试真题2026年大模型面试已全面升级不再单纯考察基础原理而是转向侧重技术落地和业务结合的综合考察很多程序员和新手因为缺乏针对性准备明明技术不错却在面试中失利。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7、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 | 从LLM Wiki到GBrain，小白也能看懂的大模型知识管理新思路
本文对比了Karpathy的LLM Wiki和Garry Tan的GBrain两个项目分析了解决AI“金鱼脑”问题的不同思路。LLM Wiki通过“知识编译”让AI持续阅读、整合资料形成结构化知识库GBrain则模拟人脑记忆机制构建八层架构支持持久记忆、关联回忆和深度推理。文章指出混合架构将是未来主流既满足人类可读可编辑需求又赋予AI强大智能。随着知识引擎从临时检索转向持久知识解决AI记忆和学习瓶颈将成为下一代AI系统的核心。跟着 Karpathy 搞了个 LLM Wiki 知识库当时以为这事儿就告一段落了。结果没过几天发现事情没那么简单。几乎同一时间另一个大佬也出手了。Garry Tan——对就是 Y Combinator 的 CEO——在 2026 年 4 月把自己用了好几年的个人知识系统「GBrain」开源了。这下有意思了。两个项目同一个目标解决 AI 的「金鱼脑」问题。但思路完全不同。Karpathy 的 LLM Wiki 是「让 AI 帮你写维基百科」Garry Tan 的 GBrain 是「给 AI 装个长期记忆的大脑」。花了一整天把这两个项目放在一起研究越看越觉得这事儿值得聊透。先说说RAG到底出了什么问题咱们先回到原点。现在几乎所有AI应用都在用RAG检索增强生成。你把文档扔进去AI需要的时候去检索然后回答你。听起来很美好对吧但用久了你会发现这玩意儿有五个硬伤。第一知识碎片化。你的文档被切成一小块一小块关键信息可能正好被切在两块中间。AI检索的时候要么漏掉要么理解歪了。第二上下文窗口不够用。就算Claude Opus 4.8能处理1M token你扔进去一堆检索结果AI还是会「Lost in the Middle」——中间的信息被自动忽略。第三推理能力弱。RAG只能做表层语义匹配「看起来像」就给你返回。但你要问「为什么A导致了B」它只会给你一堆相关文档不会真的推理。第四幻觉问题。检索不到的时候AI就开始编。而且你很难发现它在编因为它编得像模像样。第五也是最致命的——知识无法复利。每次查询都是重新检索系统不会从之前的交互中学到任何东西。今天问过的问题明天还得重新检索一遍。这就是为什么Karpathy和Garry Tan都觉得RAG这条路走不下去了。LLM Wiki让AI当你的知识园丁Karpathy的方案核心思路出奇地简单。别让LLM每次都重新检索让它在后台持续阅读、理解、整合然后写进一个结构化的维基里。他把这个过程叫做「知识编译」。就像编译器把源代码编译成可执行文件一样LLM把原始资料「编译」成结构化的知识页面。整个架构分三层。最底层是Raw Layer原始层。这里存放你的PDF、网页、会议记录、邮件——所有原始资料。LLM只读不写人类来维护。中间是Wiki Layer编译层。这是LLM的地盘。它会把原始资料消化掉写成结构化的Markdown页面。每个页面包含摘要、实体、概念还有[[wikilink]]互相链接。最上面是Schema Layer规范层。类似CLAUDE.md定义Wiki的主题、编辑规范、冲突处理规则。这是配置层告诉LLM「应该怎么写」。三个操作贯穿始终摄取把新资料喂进去、查询问问题、检查让LLM自己审查一致性。Karpathy特别强调这个模式不需要向量数据库。因为知识已经被「编译」成结构化的页面了查询的时候直接读页面就行。简单、直接、人类可读。而且全程用Git版本控制你能看到知识的完整演变历史。说实话第一次看到这个设计的时候脑子里就两个字优雅。它把AI从「检索器」变成了「知识编译器」。人类负责策展和提问AI负责消化和整理。知识会复利增长越用越聪明。GBrain给AI装一个类脑记忆系统如果说LLM Wiki是「知识管理的民主化」那GBrain就是「Agent智能的未来」。Garry Tan开源这个项目的时候说了一句话印象特别深。「这不是一个概念验证这是我真正在用的生产系统。」他管理着1万多份文件、3000多个人脉节点、13年的日历数据。全部存在GBrain里。GBrain的架构比LLM Wiki复杂得多整整八层。L1 原始输入层。会议、邮件、推文、语音、想法——所有信息源。L2 Markdown沉淀层。所有东西变成Markdown存进Git仓库。L3 实体提取层。AI自动识别人物、公司、项目建立实体库。L4 关系织网层。用[[wikilink]]构建知识图谱把实体之间的关系织成一张网。L5 语义索引层。Postgres向量全文检索支持语义搜索。L6 记忆回忆层。这是GBrain最骚的地方。它不只是被动检索而是主动召回——像人脑一样看到一个东西就联想到相关的记忆。L7 思维链层 L8 Agent交互层。多步推理 OpenClaw/Hermes Agent协作实现深度思考能力。八层架构本质上是在模拟人脑的记忆机制。感觉记忆 → 工作记忆 → 长期记忆 → 关联回忆 → 深度推理。Garry Tan说装上这个大脑你的AI助理「每次对话都会变得更聪明」。两条路径怎么选研究完这两个项目发现它们根本不是竞争关系而是针对不同场景的两种解法。LLM Wiki更像是一个由AI编写和维护的百科全书。它的目标是知识的结构化、可解释性和人类可读性。知识是静态编译的产物查询时直接阅读已整理好的内容。适合谁用个人知识库研究笔记、学习资料小团队文档管理产品文档、技术手册专业领域研究学术文献、竞品分析特点是简单、零成本、人类友好。不需要部署纯MarkdownGit管理。GBrain则是一个给AI Agent用的人类大脑。它模拟人脑的记忆机制强调记忆的持久性、关联性和可回忆性。支持复杂推理、多Agent协作、主动记忆召回。适合谁用投资人决策支持管理海量项目和人脉高管个人助理日程、邮件、决策历史复杂项目管理跨项目关联、历史回溯Agent持久化大脑让AI真正「记住」用户特点是强大、复杂、需要技术团队支持。判断混合架构才是未来写到这儿一直在想一个问题。如果是CTO要为公司选一个知识引擎方案该怎么选答案是成年人不做选择全都要。企业级场景下人机结合的混合架构会成为主流。LLM Wiki做前台面向人类的知识门户。GBrain做后台面向Agent的智能引擎。双向同步Wiki更新触发GBrain重索引。统一Git仓库Markdown作为真相之源。分层访问控制人机分离的权限体系。这样既保证了人类用户的可读性和可编辑性又给AI Agent提供了强大的记忆和推理能力。最后说两句2026年知识引擎正在经历一场范式转移。从「临时检索」到「持久知识」从「RAG」到「知识编译」。Karpathy和Garry Tan一个代表了知识管理的民主化一个代表了Agent智能的未来。两条路径各有侧重互补而非替代。但有一点是确定的AI Agent最大的瓶颈不再是模型能力而是记忆和持续学习的能力。谁能解决「金鱼脑」问题谁就能定义下一代AI系统的核心基础设施。这事儿才刚刚开始。最后2026年技术圈的分化愈发明显降薪裁员潮持续蔓延传统开发、测试等岗位大批缩水不少从业者陷入职业焦虑与之形成鲜明对比的是AI大模型相关岗位迎来疯狂扩招薪资逆势飙升150%大厂更是直接开出70-100W年薪疯抢具备实战能力的大模型人才甚至放宽年龄限制只求能快速落地技术、创造价值很多程序员、职场新人纷纷入局大模型领域绝非盲目跟风而是实实在在看到了不可替代的价值优势这也是2026年最值得抓住的职业风口1、窗口期红利入门门槛友好不同于成熟赛道的“内卷式招聘”2026年大模型人才缺口巨大简历只要达标掌握基础AI应用具备简单项目经验年龄、学历均非硬性要求小白可快速入门转行程序员也能无缝衔接2、技术可复用上手速度翻倍如果你有前后端开发、测试、数据分析等基础在大模型落地、系统部署、Prompt工程等环节会更具优势无需从零开始复用原有技术能力就能快速进阶3、懂业务更吃香竞争力翻倍单纯懂技术已不够2026年大厂更看重“技术业务”的复合型人才有垂直领域金融、医疗、工业等经验者能精准定位模型落地痛点薪资比纯技术岗高出30%以上更重要的是即便没有转型需求用AI大模型工具为工作赋能、提升效率也已经成为80%企业的硬性要求——不会用大模型提效未来很可能被行业淘汰那么2026年小白/程序员该如何高效学习大模型很多人想入门大模型却陷入两大困境要么到处搜集零散资料不成体系越学越懵要么被收费高昂的课程割韭菜花了钱却学不到实战技能白白浪费时间走弯路。今天就给大家精心整理了一份2026年最新、免费、系统化的AI大模型学习资源包覆盖从零基础入门到商业实战、从理论沉淀到面试通关的全流程所有资料均已整理归档无需拼凑直接领取就能上手学习小白可照做程序员可进阶扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线这份学习路线结合2026年行业趋势和新手学习规律由行业专家精心设计从零基础到精通每一步都有明确指引帮你节省80%的无效学习时间少走弯路、高效进阶避免踩坑。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、大模型学习书籍电子文档涵盖2026年最新技术要点包括基础入门、Transformer核心原理、Prompt工程、RAG实战、模型微调与部署等内容4、AI大模型最新行业报告报告包含腾讯、阿里、甲子光年等权威机构发布的核心内容还有2026年中文大模型基准测评报告、AI Agent行业研究报告等帮你站在行业前沿把握技术风口。5、大模型项目实战配套源码项目包含Deepseek R1、GPT项目、MCP项目、RAG实战等热门方向还有视频配套代码手把手教你从0到1完成项目开发既能练手提升技术又能丰富简历为求职和职业发展加分。6、2026大模型大厂面试真题2026年大模型面试已全面升级不再单纯考察基础原理而是转向侧重技术落地和业务结合的综合考察很多程序员和新手因为缺乏针对性准备明明技术不错却在面试中失利。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7、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】
