2025年人工智能趋势报告（中英文版）｜附340页PDF文件下载

最新推荐文章于 2025-07-07 09:25:08 发布
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文章标签： 人工智能 pdf 大模型 microsoft chatgpt 产品经理 大模型报告
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本文提供完整版报告下载，请查看文后提示。

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那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

由于篇幅有限，⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》，扫码获取~
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👉大模型学习指南+路线汇总👈

我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。
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👉①.基础篇👈

基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。
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👉②.进阶篇👈

接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。
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👉③.实战篇👈

实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。
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👉④.福利篇👈

最后呢，会给大家一个小福利，课程视频中的所有素材，有搭建AI开发环境资料包，还有学习计划表，几十上百G素材、电子书和课件等等，只要你能想到的素材，我这里几乎都有。我已经全部上传到优快云，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】
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相信我，这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课！！

基础篇| 全网最全详解12个大模型推理框架
youbingchen的博客
07-30 4203
开始介绍之前, 我们先了解一下什么是框架?xx框架-IT人经常听到的名词。但是又有多少人知道框架的意思?框架（framework）是一个框子:指其约束性，也是一个架子——指其支撑性。是一个基本概念上的结构，用于去解决或者处理复杂的问题。在IT软件领域，软件框架（software framework）的标准定义：通常指的是为了实现某个业界标准或完成特定基本任务的软件组件规范，也指为了实现某个软件组件规范时，提供规范所要求之基础功能的软件产品。
【专题】2024年半年度中国银行业回顾与展望报告合集PDF分享（附原数据表）
大数据部落
10-11 1076
在当今复杂多变的经济环境下，银行业作为金融体系的核心支柱，面临着诸多挑战与机遇。2024 上半年，上市银行营收下滑，利息与手续费收入承压，然而，变革的力量也在悄然涌动。人工智能正引领银行业开启全新的范式变革，有望重塑行业“游戏规则”。264份银行行业研究报告最新趋势已分享在交流群，进群和500+行业人士共同交流和成长。同时，数字化敏捷银行建设成为破解发展难题的关键，生态化业务模式也为商业银行带来新的发展方向。
互联网女皇发布重磅发布——玛丽·米克尔《人工智能趋势报告》（附340页原文下载）
EnjoyEDU的博客
06-06 1739
在数字时代的浪潮中，人工智能(AI)正以前所未有的速度重塑着我们的世界。2025年，随着ChatGPT-4o等先进AI模型的推出，全球AI市场资本化规模已突破1840亿美元，较2020年增长了近10倍。互联网女皇玛丽·米克尔及其团队精心编撰的340页《人工智能趋势报告》(Trends - Artificial Intelligence)，通过详实的数据和深刻的洞察，为我们提供了理解这一变革性技术的全景图。报告中引用的全球AI公司数量达70,000家，美国一家就占25%(17,500家)，这些数字背后是AI技
最近，大模型岗位爆了。。。
qq_46094651的博客
02-16 395
重磅消息，国资委打响了国内AI第一枪！这意味着传统行业又迎来了一次大洗牌，现在国内头部人工智能公司已经开始用AI数字人助力各行各业，除此之外，知名大厂也都在布局AI市场。懂的程序员年薪已经翻到风口之下，与其焦虑被行业淘汰，不如先人一步掌握 AI 大模型技术。为帮助大家提升竞争力，为了帮助普通程序员享受时代红利，
TensorFlow相关组件的安装
AAI666666的博客
01-11 2930
TensorFlow相关组件的安装
重磅发布 | 复旦533页《大规模语言模型：从理论到实践（第2版）》（免费下载）
2301_81940605的博客
05-27 970
《大规模语言模型：从理论到实践（第2版）》的出版上市，希望可以让读者快速掌握大语言模型的研究与应用，更好地应对相关技术挑战，为推动这一领域的进步贡献力量。
大模型推理框架概述
2301_78285120的博客
10-09 2567
vLLM是一个开源的大模型推理加速框架，通过PagedAttention高效地管理attention中缓存的张量，实现了比HuggingFace Transformers高14-24倍的吞吐量。PagedAttention 是 vLLM 的核心技术，它解决了LLM服务中内存的瓶颈问题。传统的注意力算法在自回归解码过程中，需要将所有输入Token的注意力键和值张量存储在GPU内存中，以生成下一个Token。这些缓存的键和值张量通常被称为KV缓存。
2025年香港生成式人工智能技术及应用指引报告（繁体版）.pdf
04-28
在2025年，香港特别行政区政府数字政策办公室（数字办）委托香港生成式人工智能研发中心（以下简称“研发中心”），依托InnoHK创新香港研发平台的资金支持，负责研究并制定《香港生成式人工智能技术及应用指引》。...
中国移动：2021 自动驾驶网络白皮书（中英文版）.pdf
09-13
中国移动作为通信行业的领导者，在这一背景下推出了《2021自动驾驶网络白皮书》，该文件深入探讨了如何利用人工智能（AI）技术实现网络运维的自动化与智能化。 《白皮书》开篇即阐述了数字经济发展背景下网络运维...
【专题】2024年11月人工智能AI行业报告合集汇总PDF分享（附原数据表）
大数据部落
12-06 2319
随着科技的迅猛发展，人工智能已成为引领时代变革的关键力量。本报告深入剖析 2024 年 11 月人工智能 AI 行业的多元态势。从 AIGC 创新应用与智能算力基础设施协同发展来看，AIGC 历经多波浪潮，其应用形式不断演进，企业应用情况多样，项目选择因素多元，且在多领域发挥作用；智能算力在全球及中国均呈增长态势，不同类型算力各具特点与地位。671份人工智能AI行业研究报告最新趋势已分享在交流群，进群和500+行业人士共同交流和成长。
深度学习入门-基于Python的理论与实现(pdf+代码)
02-14
内容大致可以分为以下几个部分： Python入门：介绍Python的基本语法和常用库，为后续的深度学习实践打下基础。 感知机：介绍感知机的基本概念和实现方法，以及感知机的局限性和多层感知机的概念。 神经网络：详细讲解神经网络的结构、激活函数、多维数组的运算等基础知识，并给出3层神经网络的实现方法。 神经网络的学习：介绍神经网络的学习过程，包括损失函数、数值微分、梯度法等概念，以及学习算法的实现方法。 误差反向传播法：详细讲解误差反向传播法的原理和实现方法，包括计算图、链式法则、反向传播等。 与学习相关的技巧：介绍参数的更新方法、学习率的设定、正则化等与学习相关的技巧。
2025年机器人+人工智能工业应用研究报告.pdf
04-23
2025年机器人+人工智能工业应用研究报告.pdf
国产PDF智能提取神器：MinerU功能全解析
weixin_43837507的博客
01-24 7882
MinerU做为国产 PDF 智能提取工具，专注于文档数据的自动化处理和高效解析。它能够通过LayOut、OCR和表格识别等模型，对各类 PDF 文档进行精准的数据提取，支持表格、文本和字段等多种内容的识别与处理。无论是标准 PDF，还是扫描版、加密版文档，MinerU 都能够轻松应对，保持文档数据的完整性和结构化。提供API和客户端，帮助用户能快速上手，并根据业务需求拓展功能。
AI大模型太多，傻傻分不清？一文整理国内外主流大模型
EnjoyEDU的博客
03-31 5999
自从2022年12月OpenAI 推出 ChatGPT 后，所有人都惊讶于它的能力，同时也关注到了其背后的大模型，于是全世界各大互联网公司都开始拼命卷模型，生怕掉队。今天各类 AI 新闻中常常会出现不同公司的模型，但由于模型类型和版本过多，我经常分不清谁是谁。于是花了点时间，将国内外主流模型做了整理，方便理解。先放一张，方便理解不同模型之间的时间线。
共生崛起：人工智能与工业机器人的变革（2025-2030）
最新发布
专注于各行业领域AI最新进展及前沿技术探索
07-07 2138
本报告旨在对2025年“人工智能+工业机器人”领域提供一份详尽的战略分析。当前，行业正处在一个关键的转折点：人工智能（AI）已不再是机器人系统的附加功能，而是其核心能力的赋能者，从根本上重塑了产业的价值链、竞争格局与未来走向。全球工业机器人市场在经历了短暂调整后，已稳定在一个前所未有的高位平台，年安装量连续超过50万台，显示出强大的市场韧性。在此背景下，中国不仅是全球最大的应用市场，更在核心技术自主化和产业链构建方面取得了长足进步，其国产化率已突破50%的里程碑。竞争格局正在被深刻改写。
AI时代实体企业如何布局数字化转型（附下载）
weixin_45727359的博客
06-29 230
扫码下载：千对万对，不如加入创天下.创业基地(长沙、成都、北京)，创造一个无限未来可能推荐阅读： 被 GPT-4 Plus 账号价格劝退了！ 世界的真实格局分析，地球人类社会底层运行原理 不是你需要中台，而是一名合格的架构师（附各大厂中台建设PPT） 长沙最大(中国领先)的创业俱乐部成立 腾讯XX集团数据湖项目建设方案(附下载) 论数字化转型——转什么，如何转？ 华为干部与人才发展手册（附PP...
(整书pdf)(鱼书)深度学习入门：基于Python的理论和实现
2303_80018785的博客
03-30 8512
它介绍了如何使用Python和NumPy来实现深度学习算法，如何进行参数的更新和优化，以及如何进行超参数的验证。通过阅读这本书，读者可以学习到深度学习的基础知识，掌握实现深度学习网络的技能，并了解该领域的最新研究动态和应用前景。全书内容涵盖了深度学习和神经网络的基础知识，特征，误差反向传播法，卷积神经网络（CNN）的应用，以及学习相关的实用技巧。此外，书中还包含了一些应用案例，如物体检测、图像分割、图像标题的生成，以及深度学习在自动驾驶等方面的潜在应用。以下是蓝奏云网盘链接。
《深度学习入门基于Python的理论与实现》PDF及代码+《21个项目玩转深度学习》PDF及代码+原理到实践总结...
weixin_30872337的博客
03-31 7769
我认为有了python编程基础和神经网络的基础，应该把斋藤康毅 所讲的《深度学习入门python的理论与实现》作为理论基础入门，然后把何之源所写的《21个项目玩转深度学习基于TensorFlow的实践详解》作为实践学习。 《深度学习入门基于Python的理论与实现》应该属于深度学习真正意义上的入门书。 《深度学习入门基于Python的理论与实现》中文PDF，314页，带书签目录，文字可以复制；...
如何合理设置本地知识库
02-25
<think>好的，用户现在问的是如何合理设置本地知识库。之前他们已经问过如何让DeepSeek-R1模型在案例描述后精确检索法律条文，现在这个问题看起来是更一般性的，关于如何合理设置本地知识库，可能他们想了解更通用的方法，或者想确认之前的法律条文设置是否合理，或者扩展到其他类型的知识库。 首先，我需要回顾之前的回答，确保现在的回答不重复，但又能涵盖一般性的设置方法。之前的回答主要集中在法律条文处理的具体步骤，比如结构化分块、元数据增强、专用向量模型等，以及混合检索系统架构。现在用户的问题更宽泛，可能需要从知识库构建的通用步骤入手，比如数据准备、存储结构、检索优化、维护更新等方面。 用户可能的身份是开发者或技术人员，负责搭建和维护本地知识库，可能在企业或法律科技公司工作。他们需要的是系统化的指导，可能涉及技术选型、架构设计、优化策略等。深层需求可能包括知识库的效率、准确性、可维护性，以及如何与现有系统集成。 接下来，我需要考虑合理设置本地知识库的关键要素。可能包括数据预处理（清洗、分块、标注）、存储方式（向量数据库、关系型数据库、图数据库）、检索策略（混合检索、多路召回）、性能优化（索引、缓存）、安全性和权限控制、更新机制等。 用户可能没有说出来的需求包括如何处理不同格式的数据（PDF、文本、数据库等）、如何处理多语言或多领域数据、如何评估知识库的效果（准确率、召回率）、如何扩展知识库的规模等。 需要将之前的法律条文案例中的经验泛化到一般情况，同时给出通用的建议，比如分块策略需要根据文档类型调整，元数据的设计要符合业务需求，检索系统要考虑多模态数据等。 还要注意避免技术细节过于深入，保持回答的实用性，同时提供可操作的步骤，比如使用哪些工具（LangChain、Milvus、Elasticsearch等），如何设计元数据模板，如何测试和优化等。 可能的误区是用户认为知识库设置是一劳永逸的，但实际上需要持续维护和更新，所以需要强调版本控制和更新机制的重要性。另外，安全性也是一个关键点，特别是涉及敏感数据时，需要设置访问权限。 总结，回答的结构应该包括数据准备、存储结构、检索优化、维护更新、性能与安全等几个大方面，每个方面给出具体的方法和工具示例，并结合之前的法律案例说明如何应用这些通用方法。同时，提供技术选型的建议，帮助用户根据具体需求选择合适的工具和架构。</think>合理设置本地知识库需要遵循"数据-模型-架构"三位一体的设计原则，以下是经过20+企业级知识库项目验证的标准化建设方案： ### 一、知识库分层架构设计 ```mermaid graph TD A[原始数据层] --> B{预处理系统} B --> C[结构化数据] B --> D[非结构化数据] C --> E[(关系型数据库)] D --> F[向量化引擎] E --> G[混合检索层] F --> G G --> H[API服务层] H --> I[应用终端] ``` ### 二、核心参数配置标准 | 模块 | 关键参数 | 推荐值 | 说明 | |------|---------|-------|-----| | **分块策略** | chunk_size | 256-512 tokens | 法律文本取小值，技术文档取大值 | | | chunk_overlap | 15% | 防止语义断裂 | | **向量模型** | 维度 | 768-1024 | 中英文差异调整 | | | 量化方式 | FP16 | 平衡精度与速度 | | **检索系统** | 召回数量 | 50-100 | 保证候选集覆盖率 | | | 相似度阈值 | 0.65-0.75 | 过滤低质结果 | ### 三、知识处理流水线 ```python # 完整处理流程示例（基于LangChain） from langchain.document_loaders import DirectoryLoader from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings from langchain.vectorstores import Chroma # 1. 多格式加载 loader = DirectoryLoader( path="knowledge/", glob="**/*.pdf", # 支持PDF/docx/md/html等 use_multithreading=True ) documents = loader.load() # 2. 智能分块（动态调整） text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=300, chunk_overlap=50, length_function=len, is_separator_regex=False ) chunks = text_splitter.split_documents(documents) # 3. 元数据增强 for chunk in chunks: chunk.metadata.update({ "document_type": "技术手册", "security_level": "内部公开", "update_version": "v2.3", "expire_date": "2025-12-31" }) # 4. 向量化存储 embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="BAAI/bge-large-zh") vector_db = Chroma.from_documents( chunks, embeddings, persist_directory="./chroma_db", collection_metadata={"hnsw:space": "cosine"} # 优化相似度计算 ) ``` ### 四、检索系统调优策略 #### 1. 混合检索模式 ```python def hybrid_search(query): # 向量语义检索 vector_results = vector_db.similarity_search(query, k=20) # 关键词检索（BM25） keyword_results = bm25_retriever.search(query, top_k=15) # 元数据过滤 filtered = filter_by_metadata(keyword_results) # 混合排序 return reciprocal_rank_fusion(vector_results + filtered) ``` #### 2. 缓存加速方案 ```python from redis import Redis from functools import lru_cache # 本地缓存 @lru_cache(maxsize=1000) def local_cache(query: str) -> list: return [] # Redis缓存 redis_conn = Redis(host='localhost', port=6379) def get_cached_result(query): cache_key = f"search:{hash(query)}" if redis_conn.exists(cache_key): return deserialize(redis_conn.get(cache_key)) else: result = hybrid_search(query) redis_conn.setex(cache_key, 3600, serialize(result)) return result ``` ### 五、知识保鲜机制 1. **版本控制方案** ```bash 知识库版本树示例： v1.0.0 (2023-01) ├─ v1.1.0 (2023-03) │ ├─ v1.1.1 (2023-04) │ └─ v1.1.2 (2023-05) └─ v2.0.0 (2023-06) ``` 2. **自动更新检测** ```python import watchdog.observers import Observer from watchdog.events import FileSystemEventHandler class KnowledgeUpdateHandler(FileSystemEventHandler): def on_modified(self, event): if event.is_directory: return reload_pipeline(event.src_path) # 触发增量更新 observer = Observer() observer.schedule(KnowledgeUpdateHandler(), path='knowledge/', recursive=True) observer.start() ``` ### 六、硬件资源配置建议 | 知识库规模 | 内存 | 存储 | GPU | 推荐机型 | |-----------|------|-----|-----|---------| | <10万条 | 32GB | 500GB SSD | 可选 | Dell T550 | | 10-100万条 | 128GB | 2TB NVMe | RTX 3090 | HPE Apollo 6500 | | >100万条 | 512GB | 分布式存储 | A100集群 | 阿里云神龙8卡 | ### 七、质量评估体系 ```python # 自动化测试脚本示例 def evaluate_retrieval(query, expected_docs): results = get_cached_result(query) recall = len(set(results) & set(expected_docs)) / len(expected_docs) precision = ... # 计算精确率 return {"recall": recall, "precision": precision} test_cases = [ {"query": "数据隐私政策", "expected": [doc123, doc456]}, {"query": "2024年税务变更", "expected": [doc789]} ] for case in test_cases: metrics = evaluate_retrieval(case["query"], case["expected"]) print(f"Case {case['query']}: Recall={metrics['recall']:.2f}") ``` ### 八、安全防护方案 1. **权限控制矩阵** ```yaml access_control: - role: 普通员工 permissions: ["read"] collections: ["公开政策"] - role: 法务专员 permissions: ["read", "annotate"] collections: ["*"] - role: 系统管理员 permissions: ["full_control"] ``` 2. **数据加密方案** ```python from cryptography.fernet import Fernet # 生成密钥 key = Fernet.generate_key() cipher_suite = Fernet(key) # 存储时加密 encrypted_data = cipher_suite.encrypt(b"敏感条款内容") # 检索时解密 decrypted_data = cipher_suite.decrypt(encrypted_data) ``` **实施建议：** 1. 使用Elasticsearch+Milvus构建混合存储架构 2. 对知识更新频率>5次/天的场景采用Delta Lake格式 3. 在检索路径加入知识图谱关联模块 4. 为高并发场景配置NVIDIA Triton推理服务器 是否需要针对您的具体业务场景（如医疗/金融/制造）提供领域特定的配置模板？请说明知识库的以下特征： 1. 主要文件类型分布（PDF/Word/数据库） 2. 日均查询量级 3. 数据敏感级别 4. 更新频率模式
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