"未来已来，你准备好了吗？想象一下，2024年的世界，AI不再遥不可及，它就像空气，无声却无处不在。令人震惊的是，AI免费大模型即将成为新日常，这不仅仅是技术的飞跃，更是生活方式的彻底革新！据统计，到2026年，全球AI市场规模预计将达到近6000亿美元，而这一切变化的起点，就发生在2024年的中国——AI免费大模型的时代序幕正式拉开。是不是觉得自己正站在科技变革的浪尖上，心跳加速了呢？
在这个被智能席卷的时代，五大趋势正悄悄塑造我们的未来：
1. 全民AI开发者：不再只是程序员的专属领地，从学生到家庭主妇，任何人都能通过这些免费大模型，轻松搭建属于自己的AI应用，创造生活的无限可能。
2. 产业智能化提速：制造业、医疗、教育…各行各业，AI免费大模型以其低成本、高效率的优势，正深度融入，重塑业务流程，让“智能+”不再是口号，而是看得见摸得着的生产力提升。
3. 个性化服务新常态：从定制化新闻推送，到个性化的健康咨询，AI模型依据你的偏好，打造专属于你的数字生活伴侣，让世界因你而不同。
4. 决策辅助新高度：企业和ZF机构利用大模型进行数据分析，预测趋势，优化资源配置，决策精准度前所未有的提高，每一个决策都更加明智。
5. 创意内容自动化：文学、音乐、艺术…AI大模型在文化领域大展身手，自动生成作品，激发人类创意潜能，开启文化创作的新篇章。
中国AI大模型厂商竞争力概览
在中国人工智能大模型领域，几家领头企业通过构建综合竞争力，在技术创新、生态构建、以及行业应用上展现出强劲实力。以下是对这些厂商的简要概述，遵循了定制的文风要求：
商汤科技：全方位能力的引领者
商汤依托其SenseCore AI大装置和SenseNova大模型体系，展现从基础设施到模型应用的全栈能力。通过“日日新”体系，商汤不仅提供了多样化的AI模型服务，还在大模型的生产与优化上取得显著成效，特别是在跨模态处理与生成式AI应用上。其开放生态策略，包括对开源社区的重大贡献与国产芯片的兼容优化，彰显了商汤对于行业生态发展的前瞻布局。
百度：知识强化的产业实践
百度的AI大底座与文心大模型，以产业应用为核心，依托知识增强特性，借助自研大规模知识图谱，推动模型在效率、效果及可解释性上的显著提升。通过分层模型体系与飞桨深度学习平台的深度融合，百度构建了一个易于开发者使用的生态环境，加速了AI模型在各行各业的应用落地。广泛的行业合作与开发者生态的培育，进一步增强了百度在AI大模型领域的影响力。
阿里巴巴：层次化模型体系的实践者
阿里巴巴的通义大模型系列，凭借统一的底座，实现了通用与专业模型的有效协同，满足了性能与成本控制的双重需求。关键技术的开源策略及对超大模型落地技术的突破（如S4框架），展现了阿里在技术创新与生态合作上的努力，促进了大模型技术在多领域的广泛渗透。
华为：全栈式解决方案的推动者
华为云通过盘古大模型与全栈式AI解决方案，强化了在AI for Industry & AI for Science领域的布局。与昇腾、鲲鹏芯片的紧密结合，及与ModelArts平台的深度整合，华为不仅在技术层面上提供了强大的支撑，也通过广泛的生态合作，推动了大模型技术在细分行业场景的深入应用。
腾讯：用户生态与高性能计算的结合
腾讯依托HCC高性能计算集群与混元大模型，展示了在AI大模型领域的雄心。凭借庞大的用户基础和丰富的场景应用，腾讯在社交、内容创作等领域加速大模型技术的迭代与应用。通过自研高性能计算技术及训练框架，腾讯不仅提升了模型训练效率，还促进了旗下产品的快速创新，如腾讯智影等智能创作工具的推出，进一步丰富了AI技术的用户生态。
综上所述，这些头部厂商凭借各自的技术优势、生态策略与应用实践，在中国AI大模型领域塑造了各自的领先地位，推动着行业的快速发展与产业升级。
别只做旁观者，让我们一起见证并参与这一历史进程。就像李华，一名普通的中学教师，利用AI免费大模型开发了一款个性化学习助手，不仅改善了教学质量，更在全国教育创新大赛中荣获一等奖，他的故事证明，每个人都能是AI时代的筑梦师。
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。
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。
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【】
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