回顾整个人工智能的格局,先是ChatGPT点燃了大模型的元年,今年和明年将会是应用爆发的时刻。
——李开复

AI,真的不容忽视了。
越来越多的人开始拥抱 AI,但锋哥依然遇见一些不屑的人,尽管大佬级人物卖力的宣传,自媒体人不断的灌输,企业员工之间的相互探讨,但总有一部分人选择性忽视。
你永远叫不醒一个装睡的人。
本篇观点很炸裂,拥抱 AI 就像当年拥抱互联网的发展一样,趋势已经越来越明显了。
我想已经有很多人开始在尝试了。
今年李开复博士李大佬又做了一次非常卖力的宣传。
但其观点我相信会被[绝大多数具备强者思维的人]所接受。
在这场弯道超车的赛道上,中国的 AI 毫无疑问居于世界第二,而软件应用能力也毫无疑问居于世界第一,这也是李大佬的底气
国内的环境是真的好啊~
12月13日~15日,由《中国企业家》杂志社主办的“2024(第二十二届)中国企业领袖年会”在北京举行。
零一万物CEO、创新工场董事长李开复博士分享了关于人工智能的看法和展望。

【全文摘要】
李开复在“2024中国企业领袖年会”上预测,明年将是AI-First应用的爆发年,中国有望在AI应用领域超越美国。
他强调AI 2.0技术将带来比PC和移动互联网更大的经济增长,并认为中国的应用实践能力有超过美国的潜力。
李开复还提到,AI时代将重写所有应用,超越移动互联网,并强调了AI在企业管理模式中的重要作用。
【核心观点】
①AI应用的中国机遇
中国在AI应用爆发时将有超越美国的机会,因为中国的应用实践能力世界领先。
1、AI 第二阶段:ChatGPT问世完全颠覆了过去的以计算机视觉、自然语言理解等为代表的AI 1.0时代的人工智能。意味着 AI 2.0 的到来,这个概念很有意思也有很有创新性,AI2.0 在李大佬的多次演讲中提到。
2、两大特点:它是用全世界的数据训练出的、通用的基础大模型;在这个模型的基础上,经过微调它就可以复用到任何一个领域,支撑海量的人工智能应用产生,即通才的诞生将意味着越来越多越来越强大的「专才」。
3、中国打造应用的能力是世界顶尖的:微信远远胜于WhatsApp,TikTok、抖音远远胜于Instagram,所以当AI应用时代来到的时候,也是中国大模型公司能够扬眉吐气的时候。国内对于软件应用的使用要快于其他国家,核心在于国家的扶持及国人的专注研究。
②AI 2.0技术革命
AI 2.0技术将带来比PC和移动互联网更大的经济增长,是当前面临的最大机会。
1、第四次工业革命:生成式AI会带来一个比前两次革命(PC 与移动互联网)更大的爆发式增长,这就是我们面临的最巨大的机会。
2、OpenAI 不 Open:OpenAI想做的是“烧”出一个模型,而不是促成健康的生态,究其根源OpenAI并不在乎生态。
3、AI 病态发展:PC时代谁是获利最多的?是做应用的公司,其次才是平台,再其次才是芯片,移动互联网也是一样的。零一万物要做扭转现在生成式AI行业头重脚轻的情况。
③AI时代的应用重写
从PC到移动互联网,再到AI时代,每个应用都将被重写,AI将赋能应用,带来变革。
1、AI 使用成本持续下降:未来这会是应用发展的必然路径,其中包括:第一,模型要越做越好;第二,模型要越做越便宜。
2、AI 智力水平超越人类:两年前在MMLU评测上,大模型大概有70分水平,今天已经92分了,远远超过了普通人类的平均得分。
3、应用工具到应用智能:从PC到移动互联网时代,每个应用都被重写了一次,进入AI 2.0时代也会被重写。
④AI企业管理模式
AI将改变企业管理模式,未来团队将由少量人和大量AI组成,AI将承担更多工作。
1、敢做吃螃蟹的人:作为企业家,应该想得更远,拥有更远大的愿景。因为互联网时代来临的时候,胜出的传统企业不只是满足于公司能够上网,而是会想怎么利用网络改变公司的内部流程。网络使得一切都改变了,未来AI也会改变很多东西。
2、把 AI 当做人看待:今天的企业管理模式是,我要做一个新的项目,要雇新的人、雇新的团队,给他KPI让他做出来,未来则是要升级管理团队,团队是由少量的人、大量的AI组成,每一个AI都是能帮你干活的“人”。
3、AI 可以切实的降本增效:一个企业家可以思考的是,如何基于以大模型为代表的AI 2.0技术来寻找新的创新点,如何给企业定制一个AI,让它渗透到各个部门,寻找一个好的应用场景让生成式AI落地,并且清晰地看到它帮企业省了多少钱,帮企业赚多少钱。
4、需要一把手牵头:需要老板推动做这件事,在AI 2.0时代胜出的会是最拥抱AI的公司,就像当年最拥抱互联网的公司最后取得了最好的结果。
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。
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