李开复：加速推动AI大模型落地应用 赋能产业高质量发展_大模型应用 国内 40+

在近日举行的中关村论坛上，创新工场董事长兼零一万物CEO李开复表示，AI大模型作为人工智能2.0时代的标志性技术，正以其强大的智能处理能力，以高科技、高效能、高质量为特征，正逐步渗透到经济社会的各个领域。

在李开复看来，AI大模型的出现，是科技发展史上的一次重大飞跃。这种模型通过海量的数据训练，具备了全方位、全模态理解世界的能力，其智能水平已经超越了传统的算法和模型。它不仅能够处理文字信息，还能理解和分析图像、视频、音频等多种模态的数据，为各行各业的创新发展提供了强大的技术支持。

李开复指出，AI大模型的应用前景广阔无垠。在音乐创作领域，AI大模型能够协助音乐制作人创作出更加富有创意和个性化的音乐作品；在视频制作领域，AI大模型可以辅助进行剪辑和特效处理，提高视频制作效率和质量；在医疗领域，AI大模型更是能够帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定，提升医疗服务的水平和效率。

更为重要的是，AI大模型在推动智能化方面也展现出了巨大的潜力。李开复认为，未来的AI助手将不再仅仅局限于回答问题或提供信息，而是能够主动理解用户需求，并执行各种复杂任务。AI大模型将成为人们生活和工作中不可或缺的得力助手，极大地提升人们的生活质量和工作效率。

此外，李开复还强调了AI大模型在构建世界模型方面的独特作用。通过收集和分析全球范围内的各种数据，AI大模型能够构建一个真实而准确的世界模型，为智慧城市、自动驾驶等领域的发展提供有力支撑。这将有助于推动城市的智能化和交通的便捷化，为人们的生活带来更多便利和舒适。

李开复在演讲中预测，未来十年间，人工智能大模型将实现从简单的智能聊天机器人向全面理解真实世界的“全模态”大模型的转变。这一转变意味着大模型将不再局限于文本交互，而是能够动态行动、抓取物品，并在更广泛的场景中与人类协同工作、互相陪伴，甚至能够提供情绪价值。未来，这样的机器人将有望真正成为科幻作品中描绘的那种能与人类紧密合作、共同生活的智能伙伴。

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。

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