这几年,小红书变成了新的百度。早期还是一个女生分享穿搭、美妆的平台,但现在再打开看,几乎什么都有人在问,什么都有人在答。从电饭锅推荐到签证流程,从跳槽经验到小语种自学路径,小红书成为了一个生活的万能解答库。
有意思的是,这本该是知乎干的,毕竟知乎是靠提问起家的。但知乎的提问、回答,并没有沉淀出百科全书式的内容生态。
搜索从获取知识转向了获取解法
从前百度搜索满足的是找到标准答案的需求,而如今用户更关心的是:别人是怎么做的,我能不能也照着做。
以留学申请这个需求为例:
知乎的答案是:某985学长总结的全套攻略,包含背景分析、文书优化要点、各种渠道建议。
小红书的答案是:一个普通用户,分享自己如何三个月DIY申请,用了哪些资源,踩了哪些坑,结果怎样。
知乎提供的是知识总结,小红书提供的是个人真实经历。前者帮助你理解;后者帮助你决策。


平台的核心价值,其实不一定是内容的专业度,而是内容的适配度。即它能不能匹配用户当下的情境和需求,给出一个可以照抄的答案。
知乎重解构,小红书重建构
知乎成为不了新百度,因为它不是在建构一个世界,而是在解构一切。 打开知乎,看到的是人们把教育骂得体无完肤,把婚恋观念批得千疮百孔,把房市、股市、宏观经济拆解得血淋淋。你可以说这是真相、是深度、是观点,但对大多数人来说,这不是生活。
例如知乎的内容结构:先从底层逻辑分析问题;拆解观点;最后得出一个总结或反思。这种结构适合建立系统认知,但也天然强调批判,而非执行。

而小红书的典型内容结构是,从一个场景出发,给出方法、路径、清单。它在提供的是一种可能性,哪怕是一种滤镜下的生活幻觉:你可以这么打扮,你可以试试这个产品,你也许可以换种方式生活。
那些内容当然不是100%真实,但它激发了一种“我也可以” 的欲望。这种欲望比知识本身更有驱动力。

小红书的用户不是被教育为什么不能,而是被鼓励你也可以试试。
因此知乎适合表达观点,小红书更适合形成生活决策。
小红书提供了内容即场景的体验感
知乎的内容形式,长文本居多,社区氛围偏理性,互动以文字为主。而小红书以图文和视频为主,搭建的是一种内容即场景的体验感。
比如你搜索法式通勤穿搭,知乎的回答可能是风格源流、搭配逻辑,而小红书直接是实拍图+品牌+链接+试穿感受,再打上相关人群标签。
这不只是信息的呈现方式不同,而是内容和生活场景的贴合度不同。
在小红书,内容=解决方案=入口。在知乎,内容=表达=观点归纳。
小红书承接的是生活决策系统,知乎是知识索引系统。一个偏向信息输出;一个更接近决策的执行入口。
本质上,知乎是理性型搜索,适合知识梳理、观念碰撞,它服务的是“我想知道这个世界怎么运作”。小红书是情境型搜索,适合生活选择、情绪感知,服务的是“我想知道我应该怎么选、怎么做”。
知乎面对的是知识焦虑者,他们要建立认知框架;小红书面对的是生活管理者,他们要优化当下生活。
小红书不是因为内容更轻松、更流量化才成功,而是因为它更早捕捉到用户搜索背后的情境需求,并提供了更低门槛、更高感知价值的“解决型内容”。因此小红书的内容体系就天然占据了更大的消费市场空间。
所以,小红书为什么成了新百度,而知乎没能接住这波需求?答案并不在于谁更专业或有价值,而在于谁更贴近用户正在发生的生活。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云,朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

一、大模型风口已至:月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长,根据工信部最新数据:
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例:某二本机械专业学员,通过4个月系统学习,成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer,薪资直接翻3倍!
二、如何学习大模型 AI ?
🔥AI取代的不是人类,而是不会用AI的人!麦肯锡最新报告显示:掌握AI工具的从业者生产效率提升47%,薪资溢价达34%!🚀
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。
1️⃣ 提示词工程:把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统:让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发:用AutoGPT打造24小时数字员工
📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你:
✔️ 大厂内部LLM落地手册(含58个真实案例)
✔️ 提示词设计模板库(覆盖12大应用场景)
✔️ 私藏学习路径图(0基础到项目实战仅需90天)





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。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云,朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】


被折叠的 条评论
为什么被折叠?



