作者期待即将发布的DeepSeek V4大模型，认为其开源特性和编程能力将成为AI领域的重要存在。作者将DeepSeek比作AI界的Linux，肯定其团队踏实做事的风格。从国家竞争和个人工作角度，作者强调国产AI模型的重要性，认为海外模型存在不确定性，国产AI对个人效率和国家技术自主至关重要。
今天看到新闻,国产大模型要放大招啦！DeepSeek V4 春节登场，编程能力剑指第一.这个绝对支持!
现在所有的AI厂商,都异常看中AI“编程能力”,这是AI当下最实际的能力,也是实实在在充分赋能我,给我刘大猫节省了巨额无法替代的成本的能力.
实话实在,虽然这一年基本没有直接使用过DeepSeek,因为DeepSeek上一代模型已经过去一年时间,还是去年春节发布的,这个过程中里,其它模型进步都很快,基础设施日渐完善.
但DeepSeek在我看来,依然非常牛逼,后面很多地方要用到,因为它是开源的,是可以自己部署的,以后绕不过去的,就像所有人用windows,ios,但安卓、linux永远绕不过去.
我看好DeepSeek就是AI界的linux，99%网上黑deepseek的个人都是极肤浅，根本就不知道Ai是啥的人
并且还是很克制的,距离去年春节爆发,到今年,看来又潜心踏实做事了一年,相信这样的团队,一定能出好的产品.
此外,就是东西方竞争的角度!
我们需要好的模型,尤其需要国产的,我个人非常感谢海外优秀的模型,没有他们,今天的工作效率不可能如此之高,他们也都是这个星球最有创造力和贡献的人和企业.
但现实情况,海外模型确实随时可能牵制,让人有不稳定感.像今天很多服务也用不了,要真的全面封锁了,那没有靠谱牛逼的AI,那真的完全瘫痪了
所以DeepSeek V4是一场“及时雨”,这个脖子不能被卡,卡住了,大到大国家竞争问题,小到我刘大猫实实在在每天的工作完不成,实实在在关乎切身利益.
所以期待V4上线必须相信、支持!
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。
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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
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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。
