前言
甚至随着技术的进步，我们每个人都可能面临失业风险，因为未来我们所处的整个行业都可能被颠覆，公司也会不复存在。司机这一职业就是随着科技发展而不断演进的典型案例，从最早的马车夫，到现在的汽车驾驶员，再到随着自动驾驶技术的成熟，未来的 “司机” 可能是具有高度复杂算法和传感系统的自动驾驶车辆。‘
’
面对这种趋势，从大家的提问中能看出对失业的担忧，但我觉得没必要过度恐慌。首先，社会未必会允许未来完全由机器替代人类工作，毕竟这涉及就业和民生问题。而且，时代在发展、科技在进步，原地不动就等于倒退，也会面临被淘汰的危险。这启示我们需要学习新技术、新工具来适应未来职业需求。
- 机器控制人类的担忧
关于 AI 未来会不会反向控制人类这个问题，在 5 年前的大数据时代就已经被提出。当时我在读吴军老师写的《智能时代》一书时，他给出了自己的判断。他认为机器是由数据、算力、算法支撑的，而算法归根结底是由人设计的，所以人不会被机器控制，反而会被懂得制造智能机器的人控制。
对吴军老师的观点我们可以不做评判，但它也反映出两点趋势。首先，机器智能很强大，稍有不慎就有失控的风险，而且失控的后果可能是毁灭性的，就像霍金说的别让疯子使用核武器一样。但同时也说明机器归根结底是可控的。不过，不知道吴军老师现在是否会改变自己的判断，因为大模型时代来临，机器变得更加智能。以大模型为例，当训练参数量无限增大时，大模型在未来会不会涌现出人类无法控制的能力？目前我们不得而知，但我们需要防范人工智能获得独立意志，这至少说明这是一个需要高度重视的问题。
四、大模型产业的发展趋势
最后一个部分我想谈谈我对大模型产业的一些判断，这是我在看完一些书和参加培训后的思考结果。
从现象来看，首先是国家层面开始重视人工智能，安老师帮我们总结成了三个 “第一次”：第一次提出 “通用人工智能”、第一次提出 “产业智能化”、第一次提出 “把握人工智能等新科技革命浪潮”。其次是资本对人工智能领域的投入，国内外对 AI 大模型公司的投资都非常积极，我们公司也投资了很多 AI 大模型公司。那么是什么原因让通用人工智能在近期受到全世界的关注和重视呢？
在我看来，如果把大模型仅仅看作是工具，它有可能成为下一次工业革命的导火索，就像蒸汽机、内燃机、计算机在历次工业革命中扮演的角色一样，它可以引领整个产业升级，成为创造性的 “引擎”。
从历史经验来看，谁能成功领导一次工业革命，谁就能主导接下来一段时间的全球经济。因为大模型带来的生产力变革，可以在全球范围内改变生产制造关系。对于国家来说，大模型这个新技术工具可以应用于各行各业，带动整个产业的升级，还可以出口到其他国家，带动国内经济发展。
最后谈谈我对这个行业的判断。当前 AI 大模型赛道一片繁荣，我们国家有 “百模大战” 的景象。国家鼓励，资本支持，科技公司也都积极参与。但是，如果 AI 大模型未来真的能在全球范围内建立影响力，其发展最终应该是收敛的，就像新能源、新能源汽车从最初的一哄而上到如今逐渐形成寡头垄断的局面。
从历史经验来看，每一次工业革命浪潮过后，往往只留下了几家家喻户晓的企业，第一次工业革命的东印度公司、第二次的福特和通用电气、第三次的英特尔、IBM、苹果。所以谁能在这一轮 AI 大模型的竞争中脱颖而出，我们可以拭目以待。但值得庆幸的是，我们国家仍然在这一轮全球科技革命中占据一席之地，作为智能化浪潮的弄潮儿，让我们一起期待大模型对人类生活带来的改变。
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阶段 1：AI 大模型时代的基础认知
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目标：深入洞悉 AI 大模型的基本概念、发展历程以及核心原理。
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内容
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- L1.1 人工智能概述与大模型起源探寻。
- L1.2 大模型与通用人工智能的紧密关联。
- L1.3 GPT 模型的辉煌发展历程。
- L1.4 模型工程解析。
- L1.4.1 知识大模型阐释。
- L1.4.2 生产大模型剖析。
- L1.4.3 模型工程方法论阐述。
- L1.4.4 模型工程实践展示。
- L1.5 GPT 应用案例分享。
阶段 2：AI 大模型 API 应用开发工程
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目标：熟练掌握 AI 大模型 API 的运用与开发，以及相关编程技能。
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内容
：- L2.1 API 接口详解。
- L2.1.1 OpenAI API 接口解读。
- L2.1.2 Python 接口接入指南。
- L2.1.3 BOT 工具类框架介绍。
- L2.1.4 代码示例呈现。
- L2.2 Prompt 框架阐释。
- L2.2.1 何为 Prompt。
- L2.2.2 Prompt 框架应用现状分析。
- L2.2.3 基于 GPTAS 的 Prompt 框架剖析。
- L2.2.4 Prompt 框架与 Thought 的关联探讨。
- L2.2.5 Prompt 框架与提示词的深入解读。
- L2.3 流水线工程阐述。
- L2.3.1 流水线工程的概念解析。
- L2.3.2 流水线工程的优势展现。
- L2.3.3 流水线工程的应用场景探索。
- L2.4 总结与展望。
阶段 3：AI 大模型应用架构实践
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目标：深刻理解 AI 大模型的应用架构，并能够实现私有化部署。
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内容
：- L3.1 Agent 模型框架解读。
- L3.1.1 Agent 模型框架的设计理念阐述。
- L3.1.2 Agent 模型框架的核心组件剖析。
- L3.1.3 Agent 模型框架的实现细节展示。
- L3.2 MetaGPT 详解。
- L3.2.1 MetaGPT 的基本概念阐释。
- L3.2.2 MetaGPT 的工作原理剖析。
- L3.2.3 MetaGPT 的应用场景探讨。
- L3.3 ChatGLM 解析。
- L3.3.1 ChatGLM 的特色呈现。
- L3.3.2 ChatGLM 的开发环境介绍。
- L3.3.3 ChatGLM 的使用示例展示。
- L3.4 LLAMA 阐释。
- L3.4.1 LLAMA 的特点剖析。
- L3.4.2 LLAMA 的开发环境说明。
- L3.4.3 LLAMA 的使用示例呈现。
- L3.5 其他大模型介绍。
阶段 4：AI 大模型私有化部署
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目标：熟练掌握多种 AI 大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
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内容
：- L4.1 模型私有化部署概述。
- L4.2 模型私有化部署的关键技术解析。
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤详解。
- L4.4 模型私有化部署的应用场景探讨。
学习计划：
- 阶段 1：历时 1 至 2 个月，构建起 AI 大模型的基础知识体系。
- 阶段 2：花费 2 至 3 个月，专注于提升 API 应用开发能力。
- 阶段 3：用 3 至 4 个月，深入实践 AI 大模型的应用架构与私有化部署。
- 阶段 4：历经 4 至 5 个月，专注于高级模型的应用与部署。
