第一批用AI工作的产品经理，已经碾压同事了！

前几天，我们部门被一个新来的同事震惊了！

是这样的，上周领导接近下班时下了个紧急任务，要求每人都出一份自己负责的项目报告，第二天一早就要汇报。

这么紧急的需求，大家马上加班加点开干。

凌晨下班时，我竟然还刷到了新同事说准时下班的朋友圈：

好家伙！你怕是忘了明天还有个项目汇报！

没想到第二天开会时，大家都被新同事的项目汇报震惊了！

不仅汇报有理有据，还把数据处理成了非常酷炫的PPT！

这么短的时间，不仅需要收集数据、还需要分析、排版，她到底是怎么做到的？我的内心充满了疑惑。

趁着昨天一起吃午饭，我问了一下，她的回答竟然是：

“用AI呀！”

接下来她和我讲了如何把AI玩到狂拽酷炫的经历，我听得人都傻了。

她偷偷告诉我，以前一个团队完成的工作量，现在她靠AI就可以独立完成。

AI的强大，已经渗透到了职场的方方面面：分析数据、做方案、写文案、做图、做PPT、做视频……

AI拥有超强的数据分析能力，除了工作汇报，很多报表，她都是用AI快速完成的，平时要好几个小时完成的工作，现在10分钟就能快速搞定！

就连她的PPT，都是通过AI来辅助完成的，两天的工作量，现在1个小时就可以搞定，这样就有更多时间和精力放在更能给自己产生价值的事情上、还有摸鱼（不是……

她还用AI帮助行政小姐姐出了公司的福利方案，不到十分钟，就得到了就好几种福利方案，连成本都列得清清楚楚。

好几个同事得知后，也让她帮忙出了几个活动方案，就这样，她一整周的下午茶就被这几个同事承包了。

用AI写小红书文案，只需要把关键词给到AI，不用10秒，它就能输出质量和风格相等的文案，而且能根据需求不断优化文案，大大提升了工作效率！

除了文字创意**，就连做图，也能靠AI轻松搞定**，像她这种0基础的做图小白，也能用不到两个小时，就把几十张图片素材搞定了！

现在她除了工作之余，还在做着自己的小副业，这都离不开AI的协助。

比如她将小说推文，通过AI绘画根据小说内容生成原创配图，点击阅读量有了非常大的提升。

后来她还通过AI将故事直接做成视频，也收获了一大批关注者，因为效率高，她保持着非常高频的更新，加上画面又好看，她的账号粉丝数蹭蹭上涨📈。

还用AI解决了视频配音的问题。

她还告诉我，只要掌握了AI提示词的技巧，AI几乎能帮你搞定80%的工作。

不仅如此！

跳槽求职，AI也是一个加分利器。

在如今各个大厂裁员、降薪的大背景下，AI人才可谓炙手可热，不仅岗位丰富，薪资待遇也很可观。

尤其在AI技术刚起步的情况下，这类岗位对工作经验的要求并不高，掌握了AI技术，就相当于给自己的职业生涯多了一项选择和兜底。

听到这里，我人都傻了，AI是妥妥的职场buff啊，谁先学会、谁先受益！

但是如今AI课程可谓鱼龙混杂，想要学习，却不知道应该从何学起……

那么如何学习大模型 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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