7月2日，2023全球数字经济大会人工智能高峰论坛举行。360集团创始人周鸿祎在论坛发表《构建"安全可信可控易用"的企业级AI大模型》主题演讲。他表示，大模型不是风口和泡沫，将引领新工业革命。在城市、行业、企业数字化转型到智能化的过程中，大模型大有可为。进化迭代刚刚开始，相信未来会成为数字化系统的标配。未来可能不是百模大战，而是万模群舞。
有人觉得，模仿OpenAI的话，将来中国和全世界可能就是一两个大模型，因此把大模型比喻为操作系统，大部分公司可能就没有机会了。对此周鸿祎认为，未来大模型的趋势不会只有一个，而是会像数据库一样，变成每个数字化系统的标配。国家当前的重要战略之一是产业数字化，就是利用数字化技术帮助传统产业，特别是制造业赋能转型。要在中国发展大模型就应该顺势而为，为产业数字化赋能。
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
大模型真正的机会在哪里？周鸿祎认为是在企业级市场。包括政府和城市，在中国做大模型最应该抓住产业互联网发展的机会。但问题是，当带着通用大模型走到政府、城市和企业，就会发现公有大模型，直接用起来是有很多问题的。公有大模型是通才，但缺乏行业深度。比如，ChatGPT刚开始的时候很惊艳，觉得什么都能回答，但如果真的是行业专家提出很深度的问题，它的能力是有限的。同时，行业、企业内部真正有价值的知识，公开渠道是拿不到的，公有大模型没有办法满足行业和企业的场景垂直专业性的要求。
周鸿祎表示，企业、政府、市场到底需要什么样的大模型，可以简单总结为五化。行业化，一定要有行业深度训练的数据才有价值。企业化，需要和企业内部知识库进行配合，做到实时迭代更新，从而保证大模型更懂企业。垂直化，不要试图用一个大模型解决所有问题，大模型未来在企业落地形态一定是多个垂直模型组合，垂直模型解决专业问题的能力更强。小型化，未来小规模的大模型可能也是一个趋势。专有化，很多大型央企、国企、政府机构对数据在哪里存储看得比较重，专有部署能够保证安全可控。
周鸿祎认为，大模型的发展要真正和国家战略相结合，一方面要发展核心技术，另一方面要找各种应用场景。纯粹的技术只有和应用场景相结合才能创造持续不断的商业价值。
大模型岗位需求
大模型时代，企业对人才的需求变了，AIGC相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约 37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。
掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：
• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；
• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；
• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；
• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。
可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习 ，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。
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如何系统的去学习大模型LLM ？
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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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