AI圈炸了？？！！7 亿薪酬争夺人才..（非常详细）从零基础到精通，收藏这篇就够了！

Meta 首席执行官 Mark Zuckerberg 最近大举招兵买马，试图从与之竞争的 AI 实验室挖走顶尖的 AI 研究人员，以充实 Meta 新的超级智能团队。

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Meta开过亿薪酬抢人才

Meta 向来自 OpenAI 和谷歌 DeepMind 的员工开出了金额高达 1 亿美元（7.2 亿元人民币）的薪酬包，让他们加入由 Scale AI 前首席执行官 Alexandr Wang 领导的团队，就在 Zuckerberg 身边办公。

OpenAI 首席执行官 Sam Altman 在与其兄弟 Jack Altman 共同现身的播客中证实了这些报道。

然而，这位 OpenAI 首席执行官特别指出，Zuckerberg 的疯狂招人基本上没有得逞，并确保会对 Meta 好好奚落一番。

Sam Altman 在播客中说：“Meta 已开始给我们团队的很多人开出巨额的报价。你也知道，比如 1 亿美元的签约奖金，还有比这还高的年度薪酬……至少到目前为止，我们最优秀的员工中还没有人接受对方开出的诱人条件，为此我很高兴。”

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OpenAI 的这位首席执行官表示，他相信其员工们认为 OpenAI 更有可能实现通用人工智能（AGI），并且有朝一日可能成为更有价值的公司。他还表示，他认为 Meta 一心为员工提供高额薪酬而不是专注于实现 AGI 的使命可能无法打造良好的企业文化。

Meta 曾试图挖走 OpenAI 的首席研究人员之一 Noam Brown 以及谷歌的 AI 架构师 Koray Kavukcuoglu。

然而，这两次挖人都以失败告终。

Sam Altman 继续表示，他认为 OpenAI 的创新文化是其成功的一大关键，而 Meta 的“当前 AI 项目并未取得预期效果”。这位 OpenAI 首席执行官表示，他尊重 Meta 的很多方面，但特别指出自己“并不认为 Meta 是一家擅长创新的公司”。在播客的后半部分，Altman 表示，他认为公司企业仅仅在 AI 领域奋力追赶是不够的，它们必须真正创新才能保持领先地位。

这位 OpenAI 首席执行官的一番言论突显了 Meta 为打造成功的 AI 超级智能实验室必须克服的一些挑战。

除了引入 Wang 外，Meta 上周还宣布对 Wang 之前的公司 Scale AI 投入巨资。Meta还挖走了几位明星 AI 研究人员，比如谷歌 DeepMind 的 Jack Rae 和 Sesame AI 的 Johan Schalkwyk。

在未来一年，Meta 将不得不扩充其新的 AI 团队，而 OpenAI、Anthropic 和谷歌 DeepMind 正开足马力。未来几个月，预计 OpenAI 将发布一款开放的 AI 模型，可能会进一步拉低 Meta 在 AI 竞赛中的排名。

互联网大厂上演“抢人大战”

近期，多地举办AI（人工智能）专场招聘会，美团、阿里、腾讯、百度等多家互联网企业也发布了AI人才“召集令”，凸显业界对AI人才的迫切需求。AI相关岗位的招聘热度映射出不同领域企业智能化发展趋势。

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一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。

L2级别：AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别：大模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

二、大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

三、大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

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