在科技的洪流中，每一次技术革新都如同一场悄无声息的革命，悄然改变着我们的生活与工作方式。近日，在世界人工智能大会上，中国电信的一则展示引起了广泛关注——“大模型软件工厂”，一个仅需用户描述需求即可自动生成软件的神奇平台。这一突破性的进展，无疑向程序员群体投下了震撼弹。

【危机四伏】

中国电信人工智能研究院院长李学龙先生的一番话更是让人深思：“以前我们会有程序员，会有不同的程序语言，会有不同的需求。现在，我们不需要去懂编程语言了，你把你的需求描述下，文档来发给我，我去生成一个软件。”这似乎预示着，传统意义上的编程工作正面临着前所未有的挑战。对于许多基层程序员而言，这是一场职业身份的危机，一个关乎未来生存空间的警告。

【转型之迫】

面对“大模型软件工厂”带来的冲击，程序员们不得不重新审视自身的价值定位与技能树。过去的专精某一种或几种编程语言，已不再是绝对优势。未来的竞争，将更多地聚焦于如何高效利用大模型，如何将抽象的业务需求转化为可执行的技术方案，以及如何在复杂的人工智能生态系统中扮演不可替代的角色。

【学习与提升】

为了在即将到来的大模型时代中保持竞争力，程序员们需要采取以下策略：

1. 深化AI知识：理解并掌握大模型的基本原理，学会如何与AI协同工作，而不是将其视为对手。

2. 强化策略规划能力：从单纯的编码者转型为解决方案设计师，能够识别并解决业务中的痛点。

3. 提升沟通技巧：更好地与非技术人员交流，准确传达技术概念，成为技术和业务之间的桥梁。

4. 拥抱终身学习：技术日新月异，唯有不断学习，才能跟上时代的步伐，掌握最新的工具和技术。

【结语】

“大模型软件工厂”的出现，既是程序员的警钟，也是新时代的号角。在这个全新的技术生态中，程序员们有机会重新定义自己的角色，从被动的执行者转变为创新的引领者。只要我们敢于迎接挑战，积极适应变化，就能在AI浪潮中乘风破浪，开辟出一片属于自己的天地。

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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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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