做个平台网站怎么做的,一单一结手机兼职,如何注册公司企业邮箱,广州旅游攻略景点必去本文深入浅出地解析了大语言模型的核心能力#xff0c;包括文本生成、语言理解、知识问答、代码辅助、推理以及多模态处理。文章详细介绍了大模型在教育与科研、内容创作、智能编程、设计与创意、AI智能体、医疗健康及金融法律等领域的典型应用场景。同时#xff0c;也坦诚地…本文深入浅出地解析了大语言模型的核心能力包括文本生成、语言理解、知识问答、代码辅助、推理以及多模态处理。文章详细介绍了大模型在教育与科研、内容创作、智能编程、设计与创意、AI智能体、医疗健康及金融法律等领域的典型应用场景。同时也坦诚地讨论了大模型的局限性如幻觉问题、缺乏真正理解、知识时效性等。文章提出将大模型视为“超级聪明但缺乏经验的实习生”并强调“AI起草人类审核”的协作原则。最后文章展望了大模型生态的解决方案并鼓励读者积极尝试与探索以充分利用大模型的价值。2026年春节期间字节跳动发布的Seedance 2.0视频生成模型刷爆了整个社交媒体。《黑神话悟空》制作人冯骥公开评价它是当前地表最强的视频生成模型并直言AIGC的童年时代结束了。有评测者指出Seedance 2.0生成的视频用肉眼已经很难判断是否为AI生成。(下图为Seedance生成视频截图)与此同时一款名为OpenClaw的开源AI智能体项目在GitHub上获得了超过16万星标。它不再是一个你需要一问一答去交互的聊天机器人而是一个可以在你的电脑上自主运行、帮你完成各种任务的数字员工——管理邮箱、安排日程、浏览网页、整理文件甚至编写和运行代码。这些变化让很多人开始重新思考大模型的能力边界到底在哪里它正在改变哪些领域更实际的问题是——哪些事情可以放心交给AI哪些事情还需要人类把关这一篇我们就来系统地回答这些问题。大语言模型的核心能力在展开具体的应用场景之前我们先从整体上了解一下大语言模型擅长什么。简单来说它的核心能力可以概括为以下几个方面。文本生成与写作。这是大语言模型最基础也是最强的能力。无论是写一封邮件、一篇报告、一段营销文案还是创作一篇小说、一首诗大语言模型都能胜任。更重要的是它可以根据你的要求调整风格——正式的、口语化的、幽默的、学术的——并且能够在多轮对话中不断修改和完善。语言理解与分析。大语言模型不仅能写还能读。给它一篇长文档它可以提取关键信息、总结要点、分析情感倾向、识别文本中的实体和关系。这个能力在信息爆炸的今天尤其有价值——面对海量的文献、报告、新闻大模型可以帮你快速消化信息。知识问答与学习辅助。大语言模型在预训练阶段已经阅读了互联网上的海量文本因此它具备广泛的知识储备。你可以把它当作一个博学的学习伙伴向它请教从历史事件到编程语法的各种问题。虽然它的回答不一定百分之百准确这一点我们后面会详细讨论但作为学习和探索的起点它非常有用。代码生成与编程辅助。大语言模型在代码方面的能力已经达到了令人惊讶的水平。它不仅能根据自然语言描述生成代码还能解释代码逻辑、发现bug、重构代码、编写单元测试。MIT Technology Review将生成式编码Generative Coding列为2026年的十大突破性技术之一。根据公开数据AI目前已经编写了微软约30%的代码和Google超过25%的新代码。更有意思的是Claude Code——Anthropic的编程工具——据称其自身90%以上的代码都是由AI编写的。推理与复杂问题求解。最新一代的大语言模型已经展现出相当强的推理能力。以DeepSeek R1和OpenAI的o系列模型为代表的推理模型通过在推理阶段投入更多的计算资源所谓的思考时间能够处理数学竞赛、逻辑推理、复杂编程等需要深度思考的任务。这一点我们在上一篇提到过DeepSeek R1的顿悟时刻——模型在解题过程中学会了自我反思和纠错。多模态理解。最新的大语言模型已经不再局限于纯文本。GPT-4o、Gemini、Claude等模型能够同时处理文本、图像、音频甚至视频。你可以给模型一张图片让它描述内容上传一份PDF让它提取信息甚至发送一段语音让它转写并回复。关于多模态的更多内容我们将在后续文章中专门展开。了解了这些核心能力之后我们来看看它们在具体场景中是怎么发挥作用的。大语言模型核心能力雷达图典型应用场景大语言模型的应用场景正在以惊人的速度扩展。下面我们挑选几个最具代表性、与读者最相关的场景来展开介绍。2.1 教育与科研对于很多读者来说教育和科研可能是最先感受到大模型冲击的领域。学习辅助与知识探索。大语言模型正在成为一种全新的学习方式。与传统的搜索引擎不同你可以像和一位老师对话一样跟大模型说请用通俗的方式解释什么是贝叶斯定理或者我不理解这篇论文的第三段你能帮我解读一下吗。它不仅能回答问题还能根据你的理解水平调整解释的深度——你说看不懂它可以换一种更简单的方式再讲一遍。这种个性化的、交互式的学习体验是传统教材和搜索引擎很难提供的。论文写作辅助。这是目前大模型在科研中最普遍的应用之一。从论文标题的头脑风暴到摘要Abstract的初稿生成再到全文的语法润色和学术表达优化大模型都能提供实质性的帮助。比如你刚完成一项关于深度学习在医学影像中的应用的研究你可以让大模型根据你的研究内容生成几个候选标题再帮你起草一份结构完整的摘要初稿。当然最终的学术判断和数据真实性仍然需要研究者本人把关——大模型生成的内容只是初稿不是终稿。文献检索与综述。面对一个新的研究方向研究者往往需要阅读大量文献来了解研究现状。大语言模型可以帮你快速梳理一个领域的关键论文和核心观点。你可以上传几篇论文的PDF让它帮你总结每篇论文的核心贡献、方法差异和实验结果甚至生成一份文献对比表格。虽然它无法替代深入的精读但作为快速扫描和初步整理的工具它能帮你节省大量时间。科研绘图与数据可视化。这是一个容易被忽视但非常实用的应用。大语言模型可以根据你的数据和描述直接生成Python绑定的matplotlib、seaborn甚至R语言的ggplot2代码帮你画出符合论文标准的统计图表。你甚至可以说帮我画一个双轴折线图左轴是准确率右轴是训练时间横轴是不同的模型它就能生成对应的代码。对于不熟悉编程的研究者来说这个能力尤其有价值——你不需要学会编程语言的语法只需要用自然语言描述你想要的图表样式。AI辅助科研工作流程图2.2 内容创作与办公提效内容创作和日常办公是大语言模型最接地气的应用场景几乎每个人都能从中受益。文案与内容写作。公众号文章的初稿、产品说明文档、会议纪要、周报月报、招聘启事……这些日常工作中大量的文字任务大语言模型都可以帮你完成初稿或提供写作框架。你给它一些关键信息和要求它就能快速产出一份结构完整、表达流畅的文本。特别是那些格式相对固定、但每次都要重新写的文档交给大模型可以节省大量时间。信息整理与知识管理。开完一个两小时的会议大模型可以帮你把录音转写成文字再从中提取行动项和关键决策。收到一堆客户反馈邮件大模型可以帮你分类整理提取常见问题和情感倾向。阅读一份50页的行业报告大模型可以帮你在5分钟内生成一份核心要点摘要。这些都是大模型在信息处理方面的典型应用。多语言翻译。大语言模型的翻译能力已经非常出色在很多场景下不逊于专业翻译软件。更重要的是它能理解上下文语境处理术语的一致性甚至根据目标读者的背景调整译文风格。比如你可以告诉它这是一篇面向中国读者的医学科普文章请用通俗但准确的方式翻译。2.3 智能编程不会编程也能开发智能编程是大模型最令人兴奋的应用方向之一而且它不仅仅属于专业程序员。对于专业开发者来说AI编程助手已经成为标配。GitHub Copilot、Cursor、Claude Code等工具可以根据注释自动生成代码、补全函数、解释复杂逻辑、重构遗留代码。很多开发者反馈使用AI编程工具后开发效率提升了30%到50%。但更值得关注的变化是即使完全没有编程基础的人现在也可以开发网页和应用了。这听起来像是天方夜谭但它正在变成现实。你只需要用自然语言描述你想要的功能——比如帮我做一个可以记录每天饮食和卡路里的网页应用支持添加食物、查看历史记录、显示每日摄入趋势图——大模型就能一步步帮你生成完整的前端和后端代码。有人用Manus这样的AI Agent工具仅凭一句提示词就生成了一个包含交互功能的宝可梦图鉴网站。这在以前需要至少一个前端工程师花几天才能完成的工作现在一个没有编程经验的人用10分钟就做到了。这种变化的本质是编程的门槛正在从掌握编程语言降低为能清楚地描述需求。当然要开发生产级别的复杂应用专业的工程能力仍然不可或缺。但对于原型验证、个人工具、简单网站等场景大模型已经让人人都是开发者成为可能。2.4 设计与创意AI生图与生视频如果说大语言模型擅长的是文字那么多模态大模型正在把AI的能力扩展到视觉创意领域。AI图像生成。2025年4月OpenAI的GPT-4o掀起了一阵吉卜力风格的AI生图热潮——用户上传一张照片GPT-4o就能将其转化为宫崎骏风格的动画画面刷爆了整个社交媒体。紧随其后Google推出了代号为Nano Banana的图像生成模型正式名称为Gemini 2.5 Flash Image。Nano Banana采用了原生多模态架构在同一个模型内统一了文本理解和图像生成——你可以用自然语言对图片进行精细编辑比如把背景换成海边夕阳“让人物穿上红色连衣裙”模型就能精准地修改指定区域而保持其他部分不变。根据Google官方数据Nano Banana在发布5天内就为Gemini带来了1000万新用户累计完成了2亿次图像编辑。这些AI生图工具的核心突破在于它把创意表达的门槛从需要掌握Photoshop等专业工具降低到了用自然语言描述你想要的画面。设计师可以用它快速验证创意方案电商卖家可以用它批量生成产品展示图社交媒体运营者可以用它制作风格统一的视觉内容。AI图像生成能力演进对比图AI视频生成。如果说AI生图在2025年上半年就已经引爆市场那么AI视频生成在2025年下半年到2026年初迎来了真正的质变时刻。2024年初OpenAI发布了Sora的概念演示让世界第一次看到了AI生成连贯视频的可能性。2025年10月Sora 2正式上线支持生成带有同步对白和音效的高清视频还推出了社交化的iOS应用让用户可以像刷抖音一样浏览和二次创作AI视频。而真正引爆国内讨论的是字节跳动在2026年春节期间发布的Seedance 2.0。这款视频生成模型在国内外社交媒体上掀起了现象级的传播。Seedance 2.0的核心突破在于几个方面它支持文字、图片、视频和音频四种输入方式能够在多个镜头之间保持角色形象和场景的一致性可以原生生成与画面同步的音效和配乐角色说话时嘴型和表情都能对上。有评测者指出Seedance 2.0生成的视频用肉眼已经很难判断是否为AI生成可能是第一个真正通过视频图灵测试的模型。AI视频生成的意义不仅在于技术本身的进步。它正在重新定义内容创作的成本结构——传统动漫制作成本约为每分钟2到3万元而使用AI工具后这个成本可以降低到1000到2500元。2025年中国AI漫剧市场规模已接近200亿元短剧市场更是突破了600亿元。可以预见在不久的将来一个人AI就能拍出一部短片将成为常态。AI视频生成发展时间线2.5 AI智能体从对话到做事如果你觉得前面提到的能力已经很强了那么AI智能体Agent代表的是更激动人心的下一步——让AI不仅能说还能做。2026年初一款名为OpenClaw的开源AI智能体项目突然席卷全球技术圈。这个项目在GitHub上以惊人的速度获得了超过16万星标甚至一度带火了苹果Mac Mini的销量。OpenClaw的核心理念是它不再是一个你需要一问一答去交互的聊天机器人而是一个可以在你的电脑上自主运行、帮你完成各种任务的数字员工。你可以通过WhatsApp、Telegram等聊天工具向它发送指令它就会在你的电脑上自主执行——帮你管理邮箱、安排日程、浏览网页搜集信息、整理文件、甚至编写和运行代码。它能在执行过程中自主规划步骤、遇到障碍时切换策略、在不确定时主动向你确认。有用户反馈安装OpenClaw后它能自动梳理电脑中的数据生成一份关于过去一年的完整叙事报告——包括用户自己早已遗忘的文件。OpenClaw的意义在于它验证了一个方向AI正在从对话式AI迈向代理式AI从回答问题进化到自主完成任务。红杉资本在2026年初的报告中预测“长时程智能体”——能够像人类一样在数小时内自主工作、试错并调整策略的AI系统——将成为2026年最重要的技术趋势。当然OpenClaw目前仍然面临安全性、成本控制等挑战我们将在后续的Agent专题中详细讨论智能体的技术原理和实践方法。对话式AI vs 代理式AI对比图2.6 医疗健康医疗健康是大语言模型最具社会价值的应用领域之一也是我们团队重点关注的方向。辅助诊断与临床决策。大语言模型可以辅助医生进行初步诊断分析通过整合患者的症状描述、检查结果和病史信息提供可能的诊断建议和进一步检查方案。当然最终的诊断决策仍然由医生做出——大模型在这里的角色更像是一个智能助手帮助医生更全面地考虑各种可能性。医学文档处理。电子病历的结构化、病历摘要生成、出院小结撰写——这些耗费医生大量时间的文档工作大语言模型可以大幅提效。医生只需要口述关键信息大模型就能自动生成格式规范的医学文档让医生把更多时间留给患者。药物信息与患者教育。大语言模型可以将复杂的医学信息转化为患者能理解的语言帮助患者更好地理解自己的病情、用药方案和注意事项。这对于改善医患沟通、提高患者依从性具有重要意义。业内预测到2026年约80%的初步诊断流程将涉及AI辅助。但需要强调的是在医疗这样的高风险领域大模型的输出必须经过专业人员的审核和验证不能直接作为诊断或治疗的依据。2.7 金融、法律等专业领域除了上述场景大语言模型在金融和法律领域也正在快速落地。在金融领域大语言模型被用于市场研究报告生成、投资策略分析、金融新闻摘要、客户服务自动化等场景。一些金融机构已经在使用AI来自动化处理合规检查、风险评估报告等文档密集型工作。在法律领域大语言模型可以辅助律师进行合同审查、案例检索、法律文书起草等工作。它能在几分钟内扫描一份长达数十页的合同标注出潜在的风险条款并给出修改建议。这两个领域的共同特点是它们都属于知识密集型行业日常工作中涉及大量的文本处理和信息分析这恰好是大语言模型最擅长的。但与此同时这两个领域对准确性和合规性的要求极高因此AI的输出通常需要专业人士的严格审核。能力边界大模型做不好什么了解了大语言模型能做什么之后同样重要的是理解它做不好什么。只有清楚地认识到它的局限才能在实际应用中避免踩坑。3.1 幻觉问题一本正经地胡说八道幻觉Hallucination是大语言模型最广为人知的问题——模型会以非常自信的语气生成看起来完全合理但实际上是错误的内容。这不是偶然的bug而是大语言模型工作原理带来的结构性问题。OpenAI在2025年发表的论文《Why Language Models Hallucinate》中指出幻觉在某种程度上是不可避免的因为大语言模型的本质是基于概率预测下一个词而不是基于事实检索答案。模型并不真正知道什么是对的、什么是错的它只是在生成统计意义上最合理的文本。这个问题在现实中已经造成了不少麻烦。2023年美国纽约一位律师在法庭文书中引用了ChatGPT生成的案例——然而这些案例全都是AI编造的根本不存在。2025年某知名咨询公司的报告中出现了AI生成的虚假学术引用。这些事件都说明了一个道理大语言模型的输出需要人类验证尤其是涉及具体事实和数据的内容。关于幻觉问题的技术原因和应对策略我们将在后续文章中进行更深入的讨论。大模型幻觉问题示意图3.2 没有真正的理解大语言模型虽然在很多任务上表现得像是理解了语言的含义但从技术本质上看它做的是统计模式匹配而非真正的因果推理。这意味着什么呢当你问它一个训练数据中大量出现过的问题比如水的化学式是什么它能给出完美的答案。但当你给它一个需要真正理解问题本质的新问题——特别是那些和训练数据中的模式不太一样的问题——它就容易出错。在一项2024年的测试中主流大语言模型在高考数学上的平均得分率只有约70%GPT-4o在150分满分中仅获得42分。这并不是说大模型不会做数学题——它在很多标准题上表现优秀——而是说它在面对需要灵活推理的非标准问题时表现会明显下降。3.3 知识的时效性大语言模型的知识来自训练数据而训练数据有一个截止日期。这意味着模型对训练数据截止后发生的事情一无所知。比如你问一个知识截止日期在2024年底的模型2025年诺贝尔文学奖获得者是谁它要么无法回答要么编造一个答案又回到了幻觉问题。目前的解决方案是让大模型接入搜索引擎或外部知识库——这正是RAG检索增强生成技术的核心思路我们将在后续的RAG专题中专门讨论。3.4 精确计算与严密逻辑大语言模型不是计算器也不是逻辑引擎。让它算17×38可能偶尔会算错虽然最新的模型在这方面已经大幅改善让它做复杂的多步骤逻辑推理也可能在中间某个环节出错。这个问题的根源在于大语言模型的数学能力本质上是从训练数据中学到的模式而不是像计算器那样通过精确的算法得出结果。虽然推理模型如DeepSeek R1、o系列通过增加思考时间显著提升了推理能力但在需要绝对精确的场景中仍然需要配合专门的计算工具。3.5 一致性与可控性同样的问题大语言模型在不同的对话中可能给出不同的回答。这是因为模型的生成过程本身带有随机性由温度等参数控制我们将在后续文章中详细讲解。在某些需要高度一致性的应用中比如客服系统需要对同一个问题给出标准化的回答这种不确定性需要通过工程手段来控制。此外大模型对于长文本的处理也有限制。虽然最新的模型已经把上下文窗口扩展到了非常大的规模——比如LLaMA 4 Scout支持1000万个Token约等于7500页文本Gemini和Grok等模型支持100万个Token——但模型在处理超长文本时对中间部分信息的关注度往往不如开头和结尾这被称为中间丢失Lost in the Middle问题。实践框架哪些事交给AI哪些事留给自己了解了大语言模型的能力和局限之后最实际的问题来了在日常工作中怎么判断一件事应不应该交给AI来做一个简单但有用的思考框架是把大语言模型当作一个超级聪明但缺乏经验的实习生。这个实习生有什么特点呢知识面很广什么领域都能聊几句写东西速度很快文笔也不错但它没有实际的项目经验对你的具体业务背景不够了解它有时候会自信满满地说出一些错误的信息最重要的是它不会主动质疑自己的输出——你让它写什么它就写什么哪怕内容有问题。基于这个定位我们可以得出一些基本原则。适合交给大模型的任务初稿和草案的撰写、信息的收集和整理、头脑风暴和创意发散、代码的生成和调试辅助、格式化和模板化的工作、翻译和文本转换。这些任务的共同特点是即使输出不完美人工修改的成本也远低于从零开始的成本。需要人类把关的环节最终决策和判断、事实和数据的核实、专业领域的准确性审核、涉及安全和合规的内容、面向公众发布的最终版本。这些环节的共同特点是一旦出错后果可能很严重。核心原则是AI起草人类审核。让AI帮你完成从0到80分的工作你负责从80分优化到100分。这种人机协作的模式既能充分利用AI的效率优势又能发挥人类的判断力和专业性。AI起草人类审核协作流程图值得一提的是对于本文中提到的很多局限性大模型生态中已经有相应的解决方案。幻觉问题可以通过RAG检索增强生成来缓解让模型基于真实的外部知识来回答能力边界可以通过Agent智能体来扩展让模型调用外部工具来完成它原本做不了的事情交互效果可以通过Prompt Engineering提示词工程来优化。这些正是本系列后续文章的核心内容。本文小结这一篇我们从三个角度全面认识了大语言模型它能做什么、它正在改变哪些行业、以及它的能力边界在哪里。从核心能力来看大语言模型在文本生成、语言理解、代码编写、推理和多模态处理等方面已经展现出很强的实力。从应用场景来看教育科研、内容创作、智能编程、设计创意、AI智能体、医疗健康、金融法律等领域都在被大模型深刻改变。特别值得关注的是像Seedance 2.0这样的视频生成模型和OpenClaw这样的AI智能体正在分别从创意生产和任务执行两个方向拓展AI的能力边界。但我们也清楚地看到了大模型的局限幻觉、缺乏真正的理解、知识时效性、精确计算和一致性等问题依然存在。正确的态度不是因为这些局限而拒绝使用也不是忽视这些局限而盲目依赖而是理解它们、应对它们在合适的场景中用合适的方式发挥大模型的价值。下面这张表格可以作为一个速查参考擅长的事情不擅长的事情文本生成、翻译、摘要保证事实100%正确代码生成与调试辅助精确的数学计算信息整理与知识问答实时获取最新信息需RAG创意发散与方案设计长期记忆与状态维护多语言处理高度一致性的重复输出图像生成与编辑复杂的因果推理任务规划与执行Agent独立做出高风险决策如何系统的学习大模型 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。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段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】