一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！
LLM on 软件工程
- “Large language models for software engineering: Survey and open problems,” 2023.
- “Large language models for software engineering: A systematic literature review,” arXiv preprint arXiv:2308.10620, 2023.
医学
- “Large language models in medicine,” Nature medicine, vol. 29, no. 8, pp. 1930–1940, 2023.
- “The future landscape of large language models in medicine,” Communications Medicine, vol. 3, no. 1, p. 141, 2023.
安全领域
LLM on 网络安全
- “A more insecure ecosystem? chatgpt’s influence on cybersecurity,” ChatGPT’s Influence on Cybersecurity (April 30, 2023), 2023.
- “Chatgpt for cybersecurity: practical applications, challenges, and future directions,” Cluster Computing, vol. 26, no. 6, pp. 3421–3436, 2023.
- “What effects do large language models have on cybersecurity,” 2023.
- “Synergizing generative ai and cybersecurity: Roles of generative ai entities, companies, agencies, and government in enhancing cybersecurity,” 2023.LLM 帮助安全分析师开发针对网络威胁的安全解决方案。
突出针对 LLM 的威胁和攻击
主要关注点在于安全应用程序领域，深入研究利用 LLM 发起网络攻击。
- “From chatgpt to threatgpt: Impact of generative ai in cybersecurity and privacy,” IEEE Access, 2023.
- “A security risk taxonomy for large language models,” arXiv preprint arXiv:2311.11415, 2023.
- “Survey of vulnerabilities in large language models revealed by adversarial attacks,” 2023.
- “Are chatgpt and deepfake algorithms endangering the cybersecurity industry? a review,” International Journal of Engineering and Applied Sciences, vol. 10, no. 1, 2023.
- “Beyond the safeguards: Exploring the security risks of chatgpt,” 2023.
- From ChatGPT to HackGPT: Meeting the Cybersecurity Threat of Generative AI. MIT Sloan Management Review, 2023.
- “Adversarial attacks and defenses in large language models: Old and new threats,” 2023.
- “Do chatgpt and other ai chatbots pose a cybersecurity risk?: An exploratory study,” International Journal of Security and Privacy in Pervasive Computing (IJSPPC), vol. 15, no. 1, pp. 1–11, 2023.
- “Unveiling the dark side of chatgpt: Exploring cyberattacks and enhancing user awareness,” 2023.
网络犯罪分子利用的漏洞，关注与LLM相关的风险
- “Chatbots to chatgpt in a cybersecurity space: Evolution, vulnerabilities, attacks, challenges, and future recommendations,” 2023.
- “Use of llms for illicit purposes: Threats, prevention measures, and vulnerabilities,” 2023.
本人从事网路安全工作12年，曾在2个大厂工作过，安全服务、售后服务、售前、攻防比赛、安全讲师、销售经理等职位都做过，对这个行业了解比较全面。
最近遍览了各种网络安全类的文章，内容参差不齐，其中不伐有大佬倾力教学，也有各种不良机构浑水摸鱼，在收到几条私信，发现大家对一套完整的系统的网络安全从学习路线到学习资料，甚至是工具有着不小的需求。
最后，我将这部分内容融会贯通成了一套282G的网络安全资料包，所有类目条理清晰，知识点层层递进，需要的小伙伴可以点击下方小卡片领取哦！下面就开始进入正题，如何从一个萌新一步一步进入网络安全行业。
学习路线图
其中最为瞩目也是最为基础的就是网络安全学习路线图，这里我给大家分享一份打磨了3个月，已经更新到4.0版本的网络安全学习路线图。
相比起繁琐的文字，还是生动的视频教程更加适合零基础的同学们学习，这里也是整理了一份与上述学习路线一一对应的网络安全视频教程。
网络安全工具箱
当然，当你入门之后，仅仅是视频教程已经不能满足你的需求了，你肯定需要学习各种工具的使用以及大量的实战项目，这里也分享一份我自己整理的网络安全入门工具以及使用教程和实战。
项目实战
最后就是项目实战，这里带来的是SRC资料 &HW资料，毕竟实战是检验真理的唯一标准嘛~
面试题
归根结底，我们的最终目的都是为了就业，所以这份结合了多位朋友的亲身经验打磨的面试题合集你绝对不能错过！
今天只要你给我的文章点赞，我私藏的大模型学习资料一样免费共享给你们，来看看有哪些东西。
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”。
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。
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【】
一、全套AGI大模型学习路线
AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！
二、640套AI大模型报告合集
这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。
三、AI大模型经典PDF籍
随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。
四、AI大模型商业化落地方案
作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。
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
- …
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
- …
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
- …
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。