更新了！谷歌 Gemini 3 Pro 正式上线！
在大模型竞争激烈的当下，它在推理、多模态处理、Agent 工具使用等关键领域实现全面领先！
目前，在所有主要LMArena排行榜中，几乎全部排名第一👇🏻
不止技术领先，Gemini 3 Pro 同步推出开发平台 Antigravity，支持多智能体协同编程，彻底打破 Agent 落地门槛！
大模型的基座能力，已经趋于完善，接下来，真正的竞争不在“造模型”，而在“如何用模型”。AI 的主战场，将会转向应用层与开发层！
对于我们来说，这一轮新技术浪潮下，传统开发模式正被重构！只会写 CRUD 的程序员，将失去竞争力。
现在急需技术人掌握：Agent智能体、RAG、模型微调、MCP、Langchain……等等大模型技术！
未来，发展空间大、薪资高、极度稀缺的是——大模型全栈工****程师、AI应用开发工程师！
上周跟一位字节3-1技术大佬聊天，他说：近几年程序员市场越来越卷，人才市场也趋于饱和，不少人职业发展停滞，AI的这波风口，真的是难得破局的好机会！👇🏻👇🏻
为了抓住这次的机遇，今天给大家推荐一条不会踩坑的捷径，特邀本号粉丝专享——《大模型应用开发实战训练营》
2节直播课：扎实的理论 + 成熟的开发能力 + 可演示的实战项目！带你系统掌握RAG、Agent、微调三大核心，完成企业级项目实战！
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岗位前景+大厂内推机会！
老师从高薪岗位入手，拆解大模型岗位能力模型，以及需要的核心技术。帮大家快速打通**「技术+原理+实战」**能力！
还会帮你深度剖析：现在大厂关于大模型招聘的行情风向，就业岗位、薪资、技术迭代方法、发展空间等，从面试官的角度帮你规划职业发展路径！
行业大佬为你拆解大模型岗位能力模型👇
还为大家整理了近期非常热门的大模型笔试、面试题库（包含RAG、LLM、机器学习、Transformer……）！结合课程中老师讲解的能力模型，和大厂面试经验，让你在其他候选人中脱颖而出！
完课后还可领：《AI岗面试笔试+面试题库》👇
最重要的是：持续提供靠谱的内推机会！！
**企业内推+直聘权益，靠谱，绝对高薪！**简历直达大厂面试官手里，让你比同行更快一步拿到高薪offer！目前，很多学员已经通过完整学习，实现了职业跃迁！👇🏻👇🏻
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大模型应用开发实战训练营
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本期名额仅限100人
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完课后赠送：大模型应用案例集、AI商业落地白皮书
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企业级项目拆解
2天课程内容，直播拆解大厂真实的大模型商业化应用案例——内部揭秘知乎直答底层原理、DeepSeek原理、金融行业的支小助！
通过大模型原理与核心技术 → 掌握各种AI工具 → 产品开发实操 → 持续与AI前沿信息链接 → 不断学习实战演练5个步骤，覆盖超多业务场景，培养全栈开发能力，
案例拆解：支小助、知乎直答、DeepSeek
拆解*「金融行业的支小助」、知乎直答*等热门大模型产品的技术架构，教你利用AI大模型，落地AI应用场景，快速交付业务价值！
用一手数据资源、项目资料，带你手搓全流程，自己跟着课程，复现一遍，就相当于积累了一个实战项目经验！
老师们将大模型技术原理讲透的同时，还将丰富的商业化AI应用项目****无偿分享！！****
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AI大模型知识体系讲解
课程讲解大模型必备的RAG、AI Agent、Transformer 架构的核心原理、应用 Fine-tuning 技术……等等，直击大模型技术实战，让你从容面对AI技术革新！
大模型微调
掌握主流大模型（如DeepSeek、Qwen等）的微调技术，针对特定场景优化模型性能。
学习如何利用领域数据（如制造、医药、金融等）进行模型定制，提升任务准确性和效率。
RAG应用开发
- 深入理解检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术，构建高效的知识检索与生成系统。
- 应用于垂类场景（如法律文档分析、医疗诊断辅助、金融报告生成等），实现精准信息提取与内容生成。
AI Agent智能体搭建
- 学习如何设计和开发AI Agent，实现多任务协同、自主决策和复杂问题解决。
- 构建垂类场景下的智能助手（如制造业中的设备故障诊断Agent、金融领域的投资分析Agent等）。
如果你也有以下诉求：
快速链接产品/业务团队，参与前沿项目
构建技术壁垒，从竞争者中脱颖而出
避开35岁裁员危险期，顺利拿下高薪岗
迭代技术水平，延长未来20年的新职业发展！
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那这节课你一定要来听！
因为，留给普通程序员的时间真的不多了！
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如何学习大模型 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。
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。
