【狂飙AGI】第2课：大模型方向市场分析

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分类专栏： 狂飙AGI系列 文章标签： agi 自然语言处理 人工智能 AIGC
于 2025-06-12 23:06:46 首次发布
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目录

（一）产业规模

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（二）政策引导

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（三）人才需求

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（四）工作年限

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（五）年薪分析

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（六）薪资情况分析

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（七）地域及匹配薪资

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（八）紧缺人才

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（九）核心竞争力

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（十）大模型使用率

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（十一）开源与闭源大模型性能差距

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（十二）研发方向

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资料获取地址：第2课：大模型方向市场分析

第6课：创投前沿《陆奇的大模型世界观》笔记
春华秋实
04-29 602
本文对《陆奇的大模型世界观》进行了重点内容的解读。时代在高速地进行，且速度越来越快，它是结构上决定的，势不可挡。我们面临这样的一个时代，像当年淘金时代一样，如果你那个时候去加州淘金，一大堆人会死掉，但是卖勺子、卖铲子的人永远可以赚钱。所谓的shove and pick business。
AI PC后时代：重新理解大模型的最佳载体
python12222_的博客
05-23 1449
如果站在人机交互变革的角度来畅想，AI PC所带来的变革可以说是人机交互史上的又一次“颠覆”。元宇宙时代下，是苹果让AI装进了Vision Pro里；那么在如今的AI时代，又将会是谁将AI PC彻底照进现实？谁才是最终赢家？埃尼亚克ENIAC——世界上第一台电子计算机，是二战时期由六名女性主导编程出来的。那时，包括她们在内的所有女性都不得踏入ENIAC房间。
大模型2025三大争议：技术、价格、AGI
2401_85280106的博客
05-09 657
2025年，大模型行业面临三大争议：技术、价格和AGI（通用人工智能）。
大模型2025三大争议：技术、价格、AGI (2)
2401_85773741的博客
02-06 943
截止至2024年12月，根据AI产品榜数据，MiniMax旗下的AI内容社区Talkie以2977万的月活跃用户数，成为全球第一大AI内容社区——这是中国AI厂商第一次在海外超过同类应用，登顶全球第一。按理来说，作为这场比赛中的赢家，MiniMax应该比任何人都要拥护“卷应用”。但很有意思的是，MiniMax创始人在最近接受媒体采访时，却抛出了“中国人工智能产业过去一两年走入了巨大的误区：认为用户越多，模型能力提升越快。这也导致企业为了有更多用户，就花大量的钱来买流量”的观点，引发了业内激烈讨论。
AI大模型学习路径：适合每个人的详细步骤与技巧！
2401_84494441的博客
01-14 1962
23年 AI 大模型技术狂飙一年后，24年 AI 大模型的应用已经在爆发，因此掌握好 AI 大模型的应用开发技术就变成如此重要，那么如何才能更好地掌握呢？一份 AI 大模型详细的学习路线就变得非常重要！由于 AI 大模型应用技术比较新，业界也没什么参照标准，打造 AI 大模型技术的学习路线并非一件容易的事，我和团队花费了6个多月时间，边整理、边摸索、边实践打造了业界首份 AI 大模型学习路线。，需要的小伙伴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。
必备攻略！AI大模型学习路线图：每个人都应掌握
m0_65555479的博客
08-11 1197
23年 AI 大模型技术狂飙一年后，24年 AI 大模型的应用已经在爆发，因此掌握好 AI 大模型的应用开发技术就变成如此重要，那么如何才能更好地掌握呢？一份 AI 大模型详细的学习路线就变得非常重要！由于 AI 大模型应用技术比较新，业界也没什么参照标准，打造 AI 大模型技术的学习路线并非一件容易的事，我和团队花费了6个多月时间，边整理、边摸索、边实践打造了业界首份 AI 大模型学习路线。，需要的小伙伴可以下方免费领取【保证100%免费。
大模型技术工程师：抓住时代机遇，成为行业精英_
2401_85328934的博客
07-27 618
伴随AI大模型的火热，中国科技大厂们正在掀起一场「跑步AI化」的风暴。从顶层战略到业务线重构，AI无疑已成为大厂们押注未来的新故事。
AI大模型学习路径必备指南：人人适用的AI大模型学习路径！
2401_84494441的博客
04-09 1165
24年 AI 大模型技术狂飙一年后，25年 AI 大模型的应用已经在爆发，因此掌握好 AI 大模型的应用开发技术就变成如此重要，那么如何才能更好地掌握呢？一份 AI 大模型详细的学习路线就变得非常重要！由于 AI 大模型应用技术比较新，业界也没什么参照标准，打造 AI 大模型技术的学习路线并非一件容易的事，我和团队花费了6个多月时间，边整理、边摸索、边实践打造了业界首份 AI 大模型学习路线。，需要的小伙伴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。
大模型正在重蹈AI的覆辙？
2401_85325557的博客
08-05 1355
据不完全统计，目前市场上大模型主要有：华为“盘古”、百度“文心一言”、腾讯“混元”、阿里“通义千问”、商汤“日日新”、讯飞“星火”、字节跳动“豆包”、云从“从容”、京东“言犀”、云天励飞“云天天书”、携程“问道”、网易“伏羲”，此外还有曹植、书生、天工、无涯•问知、式说、赤兔、文修、悟道等等等等。2023年6月，北京市发布首批10个行业大模型典型应用案例，覆盖智慧能源、智慧医疗、智慧城市、城市治理、智慧医疗、科学研究、智慧金融、自动驾驶、智慧生活、智能问答等10个领域。全球AI大模型，中国占比超三成。
大语言模型进化史：从GPT-1到GPT-5，技术对比与未来展望
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2017年，Google的一篇论文《Attention Is All You Need》提出了Transformer架构，彻底改变了自然语言处理（NLP）的格局。短短7年，大语言模型（LLM）从千万参数飙升至万亿规模，从简单的文本补全进化为能编程、创作、推理的“准通用AI”。本文梳理大语言模型的进化历程，对比GPT、BERT、PaLM、Claude、LLaMA等核心模型的技术差异，并展望未来LLM的发展方向。技术分歧：关键趋势：关键差异：从GPT-1到GPT-4，大语言模型已从“高级文本预测器”进化为“准通
AI日报-20250702：智谱9B小模型逆袭性能，碾压72B大模型！华为CloudMatrix384超节点震撼发布！
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1、北京重磅推出中小学AI教育新纲要！2025年全面试行人工智能课程2、智谱9B小模型逆袭：性能碾压72B大模型，狂揽23项SOTA！3、夸克AI志愿报告爆火！1个月生成1000万份，颠覆传统志愿填报模式4、华为CloudMatrix384超节点震撼发布：AI算力革命性突破，云上架构重塑未来5、清华计算机女神庄莉携镁佳科技冲刺港交所IPO，智能座舱领域再掀波澜6、阿里云领投超亿元！BetterYeah AI创国内AI Agent融资新纪录。
回顾2024系列长文!复盘3000+条AI新闻!硬核解析2024年全球AI第一季度的发展!
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这是2024年AI发展总结的系列章节中的第一篇季度报告文章，后面还有2、3、4季度文章，可以关注我，近期持续发布。 这几篇季度内容主要包括八个大段落：本季度AI领域新闻数据、消费级AI工具的应用、关键技术的突破、科技巨头动向、创业公司动向、中国AI的崛起与特色、开源生态的发展、应用方向的预测
拆解微软CEO纳德拉战略蓝图：AI、量子计算、游戏革命如何改写未来规则！
02-20 900
微软CEO萨蒂亚·纳德拉最新访谈释放重磅信号：AI将掀起工业革命级增长，量子计算突破引爆材料科学革命，游戏引擎进化为世界模拟器
智能体的未来：AGI路径上的关键技术突破
摘星编程的博客
08-01 2364
《智能体的未来：AGI关键技术突破与趋势》 本文深入探讨了智能体技术在通用人工智能(AGI)发展中的关键作用。当前AI系统仍面临三大核心挑战：复杂推理能力不足、跨领域知识整合困难及自主学习能力欠缺。文章提出了通向AGI的多元技术路径，包括大语言模型优化、多模态融合和认知架构设计等突破方向，指出智能体作为AGI实现载体的重要性。 在技术商业化方面，报告分析了基础设施层和应用层的投资机会，预测2025-2030年将出现重大技术突破。同时强调需解决标准化、伦理安全等挑战。针对不同角色，文章给出了具体建议：技术人员
AGI｜从“实验室”到“生产线”：企业级AI Agent 如何突围
在数字化道路无限探索
08-01 920
企业级AIAgent正从技术概念走向产业实践。2025年成为爆发临界点，技术成熟与市场需求共同推动发展：大模型推理能力提升、算力供给充足、开源社区支持，使AI进化到能主动行动的智能体阶段。企业需求从概念验证转向实际应用，更看重可量化成果。AIAgent凭借执行导向设计、自主规划能力和自动化潜力，正在重塑企业生产力。未来，AIAgent将通过人机协同解放人类创造力，推动企业从效率追求转向价值创造。
从零打造大语言模型--处理文本数据
qq_45425616的博客
08-02 348
本文介绍了构建大语言模型前处理文本数据的关键步骤。主要内容包括：1）词嵌入将离散 token 映射为连续向量；2）文本分词技术，包含正则表达式切分英文、jieba 处理中文以及混合分词方案；3）建立词表实现 token 与 ID 的双向映射；4）实现简单分词器并处理特殊 token；5）介绍 BPE 算法和 tiktoken 工具的应用；6）展示滑动窗口采样和数据加载器的实现。文章通过代码示例演示了从原始文本到模型可处理数据的完整流程，涵盖了英文、中文及混合文本的处理方法。
中科院自动化所机器人视觉中的多模态融合与视觉语言模型综述
weixin_37990186的博客
08-02 1179
论文全面综述了多模态融合和视觉-语言模型在机器人视觉中的应用，分析了这些技术在关键任务中的进展、挑战及未来发展方向，为推动机器人在复杂环境中的自主感知与交互提供了重要参考！
EAGLE-2：通过动态草稿树加速语言模型推理
最新发布
08-05 869
现代 Large Language Models（LLMs）的推理过程既昂贵又耗时，而 speculative sampling 已被证明是一种有效的解决方案。大多数 speculative sampling 方法（例如 EAGLE）使用静态的 draft tree，并默认 draft token 的接受率仅依赖于其位置。有趣的是，我们发现 draft token 的接受率也依赖于上下文。本文在 EAGLE 的基础上提出了EAGLE-2，该方法引入了一种新的上下文感知动态 draft tree。
李宏毅NLP-10-语音分离
uncle_ll的博客
08-02 641
摘要 本文系统介绍了语音分离技术，重点分析说话人分离任务。语音分离包含语音增强（降噪）和说话人分离（分离重叠语音）两个方向。说话人分离任务需从混合音频中分离出独立说话人信号，研究集中于单麦克风、双说话人场景，并需解决训练与测试说话人不同的泛化问题。文章详细阐述了评估指标（SNR、SI-SDR、PESQ、STOI）及其优缺点，特别是SI-SDR通过信号投影解决了SNR的幅度作弊问题。针对说话人分离的置换问题，介绍了基于掩码的方法，通过生成时频掩码矩阵从混合信号中分离目标语音。该技术可应用于会议记录、语音识别等
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