身边做程序的朋友、前同事，包括亲人，很多都在今年失业了，每年都说难，而今年，无疑是进入21世纪后最难的一年。
套用一下大话西游里的台词：上班的时候，不知道工作的珍贵，待到失去后才追悔莫及...
是啊，有什么是比上班还轻松自在，还高回报的事情呢？
跟几个单干的朋友交流过后，才知道：现在这个环境下，真可谓百业待（diao）兴（bi），想自己干点啥，一年稳赚几十万，太难了，简直是不可能完成的任务，想必真正经历过、甚至面对过这个问题的人都深有同感。
我赞赏每一位创业者，他们是时代的弄潮儿，是社会进步的推动力，是开拓创新的勇士。但也仅限于此，我不会去创业，我不具备这些能力，也无法承担那样的精神高压和风险。
但打工也不是说你想打就能打得了的，一茬茬年轻的韭菜，每年源源不断的被从学校输送到职场，奋斗、成长、瓶颈、凋零，只有少数的优胜者能爬到高阶管理岗位，为职业生涯续命，而大部分工具人到了一定年龄，就等着含泪领大礼包，依依不舍的离开职场。
①人工智能/大模型学习路线
②AI产品经理入门指南
③大模型方向必读书籍PDF版
④超详细海量大模型实战项目
⑤LLM大模型系统学习教程
⑥640套-AI大模型报告合集
⑦从0-1入门大模型教程视频
⑧AGI大模型技术公开课名额
那什么能给职业生涯续命呢？
如果范围缩小到程序范围的话。
我跟不少于5个程序朋友探讨过这个问题，他们来自不同公司不同岗位不同职级，他们都不约而同的给出了大模型的答案 。
其中一个朋友在某大厂做管理，一年赚上百个w不溜，他说他看好大模型，大模型是现在仅存的增量，而且大模型一定会有光明的未来。他说他打算转方向去搞大模型，即使放弃管理岗也在所不惜，他眼神坚定，像是下定了某种决心。
另一个朋友四十多了，他有着很好的教育背景和工作履历，最近几年他忙着大模型方向创业的事情，中间gap了一段，但当他想重新去找个厂子上钟的时候，他因为机器学习大模型的经验，拿到了好几个不错的offer，有大厂资深架构师，也有中厂大团队manager，他从容而淡定，没有80后那种惴惴不安。
还有一个朋友说他们组之前搞spark、flink的人，都投身大模型了。我问他大模型能管几十年，他斩钉截铁的说：五十年。
虽然我看不懂，但他们异口同声的回答，还是让我更倾向相信大模型。
我近一年也为大模型方向做了一些准备，精读了一本讲cuda c的书，对GPU架构算是熟悉了，然后又看了看transformer模型，以及一些讲训练推理的知乎文章，感觉又燃起了技术的热情。
"雷军曾说过：站在风口，猪都能飞起来"可以说现在大模型就是当下风口，是一个可以改变自身的机会，就看我们能不能抓住了。
那么，我们该如何学习大模型？
作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的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。
如何系统的去学习大模型LLM ？
作为一名热心肠的互联网老兵，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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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
阶段1：AI大模型时代的基础理解
- 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
- 内容 ：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例
阶段2：AI大模型API应用开发工程
- 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
- 内容 ：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架应用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词
- L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的应用
- L2.4 总结与展望
- L2.1 API接口
阶段3：AI大模型应用架构实践
- 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
- 内容 ：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
- L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的应用场景
- L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
- L3.3.3 ChatGLM的使用示例
- L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
- L3.4.2 LLAMA的开发环境
- L3.4.3 LLAMA的使用示例
- L3.5 其他大模型介绍
- L3.1 Agent模型框架
阶段4：AI大模型私有化部署
- 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
- 内容 ：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
学习计划：
- 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
- 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
- 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
- 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。
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