織夢網(wǎng)站如何播放mp4,淘寶網(wǎng)站如何做虛擬機(jī),自己網(wǎng)站做反鏈,wordpress顯示手動(dòng)摘要從CEO到一線員工#xff0c;幾乎所有人都在熱烈地討論著大模型的最新進(jìn)展和各種眼花繚亂的AI應(yīng)用。我們仿佛進(jìn)入了一個(gè)模型為王的時(shí)代#xff0c;似乎只要接入最強(qiáng)的模型#xff0c;就能解決所有問題。但現(xiàn)實(shí)是殘酷的。 為什么很多企業(yè)AI項(xiàng)目總是做不出來#xff1f; 我們也…從CEO到一線員工幾乎所有人都在熱烈地討論著大模型的最新進(jìn)展和各種眼花繚亂的AI應(yīng)用。我們仿佛進(jìn)入了一個(gè)模型為王的時(shí)代似乎只要接入最強(qiáng)的模型就能解決所有問題。但現(xiàn)實(shí)是殘酷的。為什么很多企業(yè)AI項(xiàng)目總是做不出來我們也接入了ChatGPT API了。我們也招了大模型算法工程師。我們也買了私有化部署大模型的服務(wù)。聽起來一切就緒似乎馬上就能開啟AI賦能業(yè)務(wù)的時(shí)代。但現(xiàn)實(shí)是● 業(yè)務(wù)流程依然卡頓自動(dòng)化率提升有限● 客戶體驗(yàn)并未改善AI助手還在答非所問● 銷售、客服、運(yùn)營團(tuán)隊(duì)反饋沒法用、用不準(zhǔn)、不如人。于是質(zhì)疑聲開始出現(xiàn)● 是不是模型能力還不夠強(qiáng)● 是不是Prompt寫得不夠好● 是不是我們用的國產(chǎn)模型不如GPT-4前幾天在我的公眾號后臺有一個(gè)好友留言一針見血地指出現(xiàn)在AI的最大問題就是數(shù)據(jù)。我們的數(shù)據(jù)一塌糊涂散落在十幾個(gè)系統(tǒng)里像一團(tuán)亂麻這該怎么辦他沒有問算法而是道出了最普遍的真相我們夢想著喂養(yǎng)出聰明的AI卻發(fā)現(xiàn)自己連一份合格的數(shù)據(jù)飼料都備不齊。這揭示了一個(gè)核心悖論通用大模型的成功建立在整體互聯(lián)網(wǎng)這個(gè)理想化的、海量的數(shù)據(jù)集上而企業(yè)AI的失敗往往始于無數(shù)個(gè)各自為政、質(zhì)量堪憂的數(shù)據(jù)孤島。對于絕大多數(shù)企業(yè)而言AI轉(zhuǎn)型真正的阿喀琉斯之踵那個(gè)泥濘、瑣碎、卻又繞不開的戰(zhàn)場恰恰是我們最不愿提及也最難解決的——數(shù)據(jù)。一、企業(yè)AI的阿喀琉斯之踵通用的大模型 vs. 專有的臟數(shù)據(jù)要理解企業(yè)AI的困境我們首先要回答一個(gè)問題為什么像OpenAI、Google這樣的大模型能如此成功答案很簡單它們生長于一片相對肥沃的數(shù)據(jù)大陸。它們賴以生存的是整個(gè)公開互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)過數(shù)十年積累、相對標(biāo)準(zhǔn)化的海量文本和圖片數(shù)據(jù)。這片大陸雖然廣袤但整體是連通的數(shù)據(jù)格式是相對統(tǒng)一的網(wǎng)頁、文本、圖片。這為訓(xùn)練一個(gè)通用知識的大腦提供了完美的土壤。然而當(dāng)我們把視線拉回到企業(yè)內(nèi)部時(shí)我們面對的卻是一片由無數(shù)數(shù)據(jù)孤島和數(shù)據(jù)沼澤 組成的破碎群島。企業(yè)的核心數(shù)據(jù)往往像一盤散沙被深埋在● 財(cái)務(wù)部陳舊的ERP系統(tǒng)里● 銷售部格式混亂的CRM Excel表里● 運(yùn)營部各自為政的活動(dòng)后臺里● 客服部的聊天記錄和通話錄音里。這些數(shù)據(jù)不僅在物理上是分割的在格式和標(biāo)準(zhǔn)上更是五花八門。它們是企業(yè)最寶貴的專有知識卻也是AI模型最難啃的硬骨頭。因此企業(yè)AI轉(zhuǎn)型的第一個(gè)、也是最致命的悖論出現(xiàn)了我們擁有最強(qiáng)大的通用大腦卻無法為它提供它最需要的、干凈且互通的專有數(shù)據(jù)。不解決這個(gè)根本性的矛盾任何AI轉(zhuǎn)型的嘗試都無異于在沙灘上建造高樓。二、企業(yè)數(shù)據(jù)的三宗罪孤島、污染與壁壘如果說企業(yè)的數(shù)據(jù)是一座寶藏那這座寶藏之上往往壓著三座大山它們就是孤島、污染和壁壘。任何AI轉(zhuǎn)型的雄心壯志在它們面前都可能被碾得粉碎。一第一罪孤島 ——我的客戶不是你的客戶數(shù)據(jù)孤島是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中最古老也最頑固的敵人。它的本質(zhì)是組織部門墻在數(shù)據(jù)層面的直接投射。1. 數(shù)據(jù)很難找——它散落在信息的百慕大三角數(shù)據(jù)沒有統(tǒng)一的入口。它可能同時(shí)存在于● 客戶的微信聊天記錄銷售個(gè)人手機(jī)里● 售后工程師的現(xiàn)場筆記本地Word文檔● 市場部的活動(dòng)報(bào)名表某個(gè)人的Excel里● 核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)云端CRM/SaaS系統(tǒng)中當(dāng)一個(gè)客戶投訴時(shí)你幾乎不可能在短時(shí)間內(nèi)拼湊出他的完整畫像。數(shù)據(jù)尋找成本正在成為企業(yè)最大的隱性成本。2. 數(shù)據(jù)不互通——致命的部門墻與系統(tǒng)墻這是最致命的一環(huán)。數(shù)據(jù)不互通讓企業(yè)始終在用碎片去理解整體● 市場部不知道銷售線索的后續(xù)轉(zhuǎn)化情況無法優(yōu)化廣告投放● 銷售部不知道客戶剛剛投訴過打去了不合時(shí)宜的推銷電話● 客服部不知道客戶的購買歷史和偏好無法提供個(gè)性化服務(wù)。數(shù)據(jù)孤島直接導(dǎo)致了企業(yè)的認(rèn)知分裂讓AI即便有通天的本事也如同一個(gè)被蒙住雙眼的巨人。最典型的場景莫過于銷售團(tuán)隊(duì)信誓旦旦地告訴AI請幫我分析一下‘高價(jià)值客戶’的行為模式。AI轉(zhuǎn)身問財(cái)務(wù)部這些客戶的歷史回款周期是怎樣的財(cái)務(wù)部的ERP系統(tǒng)冷冷地回答權(quán)限不足無法訪問。AI又去問客服部這些客戶最近的投訴和滿意度如何客服系統(tǒng)回答數(shù)據(jù)尚未打通。最終AI能分析的只有銷售團(tuán)隊(duì)自己那份片面的、充滿了銷售黑話的CRM記錄。基于這樣的殘缺情報(bào)AI給出的任何洞察都無異于盲人摸象。二第二罪污染 (Dirty Data) ——垃圾進(jìn)垃圾出的鐵律即使我們奇跡般地打通了所有孤島將數(shù)據(jù)匯集到一起也往往會絕望地發(fā)現(xiàn)我們得到的是一個(gè)巨大的數(shù)據(jù)垃圾場。1. 數(shù)據(jù)很難清——大量的數(shù)據(jù)負(fù)債而非數(shù)據(jù)資產(chǎn)找到的數(shù)據(jù)往往無法直接使用。它們充斥著● 不完整缺失關(guān)鍵字段● 不一致同一個(gè)客戶在A系統(tǒng)是深圳在B系統(tǒng)是深圳市● 非結(jié)構(gòu)化大量的會議紀(jì)要、通話錄音、郵件躺在那里如同數(shù)據(jù)暗物質(zhì)清洗和標(biāo)注這些數(shù)據(jù)所需要的人力與時(shí)間投入足以拖垮任何一個(gè)充滿激情的AI項(xiàng)目。比如● 銷售A習(xí)慣用李總來稱呼客戶銷售B則記錄為李明先生● 市場部活動(dòng)收集的用戶手機(jī)號有的帶86有的不帶● 不同時(shí)期的產(chǎn)品訂單金額字段有的含稅有的不含稅……這種數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一、關(guān)鍵信息缺失、標(biāo)準(zhǔn)隨意的臟數(shù)據(jù)是AI模型的致命毒藥。你投入數(shù)百萬雇傭最頂尖的算法工程師用這些被污染的養(yǎng)料去訓(xùn)練模型最終得到的也只會是一個(gè)看起來很智能的人工智障。垃圾進(jìn)垃圾出這是AI世界里最無情的一條鐵律。三第三罪壁壘 ——看不見的數(shù)據(jù)紅線最后即便我們擁有了干凈、互通的數(shù)據(jù)我們還會遇到一堵堵看不見的墻——那就是數(shù)據(jù)壁壘?！?組織壁壘有的業(yè)務(wù)部門會將數(shù)據(jù)視為自己的核心資產(chǎn)和權(quán)力來源不愿意共享給其他團(tuán)隊(duì)● 安全壁壘核心的用戶隱私數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)有嚴(yán)格的訪問和使用權(quán)限任何AI的調(diào)用都必須經(jīng)過繁瑣的審批和脫敏處理● 合規(guī)壁壘隨著全球數(shù)據(jù)隱私法規(guī)如GDPR、個(gè)人信息保護(hù)法的收緊數(shù)據(jù)的跨境流動(dòng)、使用邊界都戴上了沉重的法律鐐銬。這些壁壘共同構(gòu)成了一個(gè)復(fù)雜的數(shù)據(jù)迷宮AI在其中每前進(jìn)一步都可能觸碰到一條高壓紅線。三、破局思路——啟動(dòng)你的數(shù)據(jù)飛輪面對這三重罪我們需要的是一種更敏捷、更務(wù)實(shí)的策略啟動(dòng)數(shù)據(jù)飛輪。核心思想放棄追求完美的數(shù)據(jù)湖轉(zhuǎn)而追求能產(chǎn)生價(jià)值的數(shù)據(jù)流。從一個(gè)能快速見效的小場景切入用最小的成本打通一小塊數(shù)據(jù)讓AI跑起來產(chǎn)生價(jià)值然后用這個(gè)價(jià)值反哺數(shù)據(jù)推動(dòng)下一輪的數(shù)據(jù)整合。數(shù)據(jù)飛輪四步循環(huán)選擇價(jià)值錨點(diǎn)找到一個(gè)業(yè)務(wù)痛點(diǎn)明確、數(shù)據(jù)源相對集中、且AI能顯效的場景。例如銷售復(fù)盤效率低就是一個(gè)絕佳的起點(diǎn)。打通最小數(shù)據(jù)閉環(huán)不需要整合全公司數(shù)據(jù)只整合解決這個(gè)問題必需的數(shù)據(jù)。例如只為AI銷售助手整合銷售部門的通話錄音和CRM中的基礎(chǔ)客戶信息。交付AI價(jià)值獲取動(dòng)能用這些數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個(gè)能自動(dòng)總結(jié)通話要點(diǎn)、識別客戶意向、推薦跟進(jìn)策略的AI助手。讓銷售團(tuán)隊(duì)立刻感受到數(shù)據(jù)用起來的好處。反哺與擴(kuò)張因?yàn)锳I助手帶來了價(jià)值銷售團(tuán)隊(duì)會更有動(dòng)力去提供更規(guī)范、更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)如完善客戶標(biāo)簽。這時(shí)飛輪就獲得了第一次轉(zhuǎn)動(dòng)。接下來你可以順勢將市場部的線索數(shù)據(jù)或客服部的工單數(shù)據(jù)納入讓飛輪越轉(zhuǎn)越大價(jià)值越來越深。這個(gè)方法的精髓在于它用價(jià)值驅(qū)動(dòng)替代了技術(shù)驅(qū)動(dòng)。你不是在為了建一個(gè)漂亮的數(shù)據(jù)倉庫而折騰而是在為解決一個(gè)具體的業(yè)務(wù)問題而整合數(shù)據(jù)。每一次數(shù)據(jù)整合都直接帶來業(yè)務(wù)價(jià)值的提升。數(shù)據(jù)飛輪解決了如何開始的問題但要保證飛輪能持續(xù)、健康地轉(zhuǎn)動(dòng)而不是變成一個(gè)個(gè)新的數(shù)據(jù)孤島我們就必須在啟動(dòng)之初就有一個(gè)清晰的終局藍(lán)圖來指引方向。這個(gè)藍(lán)圖就是企業(yè)的智能地基它需要通過系統(tǒng)性的架構(gòu)設(shè)計(jì)來搭建。四、架構(gòu)師的解藥從數(shù)據(jù)治理到知識中臺面對數(shù)據(jù)的三宗罪小修小補(bǔ)式的工具優(yōu)化已然無效。我們需要的是一場自上而下的、架構(gòu)級的系統(tǒng)性變革。這套解藥不是某個(gè)具體的AI工具而是一套組合拳包含了頂層設(shè)計(jì)、中層建設(shè)和業(yè)務(wù)賦能。一解藥一數(shù)據(jù)治理 (Data Governance) ——AI時(shí)代的立法與執(zhí)法在修建任何建筑之前必須先有法律和規(guī)章。數(shù)據(jù)治理就是企業(yè)數(shù)據(jù)的最高法典它為后續(xù)的一切工作提供了秩序和標(biāo)準(zhǔn)。1. 核心做什么● 成立數(shù)據(jù)委員會組建一個(gè)跨部門的虛擬組織由CEO或CTO直接領(lǐng)導(dǎo)成員包括各業(yè)務(wù)線的負(fù)責(zé)人。其唯一使命就是打破部門墻統(tǒng)一全公司的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)?！?定義數(shù)據(jù)字典對核心的業(yè)務(wù)實(shí)體如活躍客戶、有效線索進(jìn)行全公司唯一的、無歧義的定義。從此我的客戶和你的客戶終于可以對話了?！?制定數(shù)據(jù)規(guī)范明確數(shù)據(jù)的全生命周期管理流程——從數(shù)據(jù)如何產(chǎn)生、如何清洗、如何存儲到如何打通、如何使用、如何銷毀都有章可循。2. 它解決了什么它直接解決了數(shù)據(jù)污染和部分?jǐn)?shù)據(jù)孤島數(shù)據(jù)壁壘 的問題。它通過頂層設(shè)計(jì)確保了數(shù)據(jù)的清潔、一致和有序流動(dòng)。二解藥二數(shù)據(jù)中臺——企業(yè)的中央數(shù)據(jù)樞紐如果說數(shù)據(jù)治理是法律那么數(shù)據(jù)中臺就是承載法律運(yùn)行的中央政府機(jī)構(gòu)。它的核心任務(wù)是將分散在各個(gè)業(yè)務(wù)部門的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一的匯集、加工、處理并以標(biāo)準(zhǔn)化的服務(wù)提供給上層的AI應(yīng)用。1. 核心做什么● 數(shù)據(jù)匯集將來自ERP、CRM、小程序、App等所有渠道的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)或準(zhǔn)實(shí)時(shí)地匯入一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)湖(Data Lake)中?！?數(shù)據(jù)加工按照數(shù)據(jù)治理制定的標(biāo)準(zhǔn)對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、整合形成干凈、標(biāo)準(zhǔn)、可用的主題數(shù)據(jù)?！?數(shù)據(jù)服務(wù)化將加工好的數(shù)據(jù)封裝成標(biāo)準(zhǔn)的API接口供AI模型、業(yè)務(wù)報(bào)表、營銷系統(tǒng)等上層應(yīng)用安全、便捷地調(diào)用。2. 它解決了什么它從技術(shù)架構(gòu)上徹底鏟除了數(shù)據(jù)孤島 的根基讓數(shù)據(jù)真正成為全公司共享的、可復(fù)用的核心資產(chǎn)。這部分是你過去經(jīng)驗(yàn)中最硬核、最有價(jià)值的部分你可以盡情地展開分享你操盤數(shù)據(jù)中臺的思考和挑戰(zhàn)。三解藥三知識圖譜——連接數(shù)據(jù)與關(guān)系的橋梁有了干凈、互通的數(shù)據(jù)我們還需要讓AI能夠理解這些數(shù)據(jù)背后的商業(yè)邏輯和關(guān)系。知識圖譜就是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的翻譯官和關(guān)系網(wǎng)。1. 核心做什么● 實(shí)體與關(guān)系抽取從非結(jié)構(gòu)化的文本如法律文書、產(chǎn)品手冊、客服記錄中抽取并識別出核心的實(shí)體如公司、產(chǎn)品、人物以及它們之間的關(guān)系如A公司投資了B公司B公司的產(chǎn)品是C?！?構(gòu)建知識網(wǎng)絡(luò)將這些實(shí)體和關(guān)系連接成一張巨大的、動(dòng)態(tài)的知識網(wǎng)絡(luò)。AI可以像人類專家一樣在這張網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行推理和查詢。2. 它解決了什么它讓AI不再是只能處理表格數(shù)據(jù)的計(jì)算器而是能夠理解復(fù)雜商業(yè)關(guān)系的專家大腦。它尤其擅長處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是你簡歷中法律知識圖譜經(jīng)驗(yàn)的最佳體現(xiàn)。在AI的新范式下知識圖譜不再是一個(gè)獨(dú)立的分析大腦而是成為了大語言模型最可靠的長期記憶系統(tǒng)和事實(shí)核查員。通過LLM知識圖譜的雙輪驅(qū)動(dòng)我們才能在保證信息準(zhǔn)確可靠的前提下真正釋放出生成式AI在企業(yè)內(nèi)部的巨大潛力。五、真正落地AI前必須做好的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備三層功夫我們把企業(yè)AI項(xiàng)目的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備分成三個(gè)層次能被訪問底層基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)存儲在哪里是否在統(tǒng)一的數(shù)據(jù)湖或數(shù)據(jù)庫中a. 是否有API/SQL接口是否可跨系統(tǒng)調(diào)用能被理解中層建模語義數(shù)據(jù)是否有字段說明、結(jié)構(gòu)化建模、標(biāo)簽體系a. 能否通過嵌入Embedding形成向量語義支持檢索能被復(fù)用上層流程與反饋是否形成持續(xù)更新的數(shù)據(jù)閉環(huán)a. 是否在每次業(yè)務(wù)行為中自動(dòng)積累數(shù)據(jù)b. 是否設(shè)計(jì)了能幫助AI學(xué)習(xí)的上下文語料鏈六、結(jié)語AI競賽的本質(zhì)是數(shù)據(jù)之爭AI正在倒逼每一家企業(yè)重新審視自己的數(shù)據(jù)家底。這個(gè)過程是痛苦的因?yàn)樗笪覀兇蚱撇块T壁壘改變工作習(xí)慣甚至重構(gòu)業(yè)務(wù)流程。但這也是一次前所未有的機(jī)遇。當(dāng)你的企業(yè)通過啟動(dòng)數(shù)據(jù)飛輪將一個(gè)個(gè)數(shù)據(jù)孤島連接成暢通的江河AI才能真正發(fā)揮其威力。屆時(shí)數(shù)據(jù)將不再是你財(cái)報(bào)上的成本項(xiàng)而是你最核心的、無法被復(fù)制的競爭力源泉。對于絕大多數(shù)企業(yè)而言AI時(shí)代的下半場競賽其核心已不再是追趕日新月異的模型因?yàn)樽铐敿獾哪Ｐ湍芰ξ磥頃耠娏σ粯映蔀槿巳私钥色@取的基礎(chǔ)設(shè)施。真正的護(hù)城河將是你獨(dú)有的、干凈的、互通的、并且能夠通過數(shù)據(jù)飛輪持續(xù)產(chǎn)生價(jià)值的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。換言之企業(yè)AI競賽的本質(zhì)不是模型之爭而是數(shù)據(jù)之爭。這場變革道阻且長它考驗(yàn)的不僅是技術(shù)能力更是戰(zhàn)略遠(yuǎn)見和組織魄力。它需要懂業(yè)務(wù)、懂產(chǎn)品、也懂?dāng)?shù)據(jù)的跨界架構(gòu)師來掌舵。AI時(shí)代未來的就業(yè)機(jī)會在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。從ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、多模態(tài)等核心領(lǐng)域技術(shù)普惠化、應(yīng)用垂直化與生態(tài)開源化正催生Prompt工程師、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺工程師、大模型算法工程師、AI應(yīng)用產(chǎn)品經(jīng)理等AI崗位。掌握大模型技能就是把握高薪未來。那么普通人如何抓住大模型風(fēng)口AI技術(shù)的普及對個(gè)人能力提出了新的要求在AI時(shí)代持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)新技術(shù)變得尤為重要。無論是企業(yè)還是個(gè)人都需要不斷更新知識體系提升與AI協(xié)作的能力以適應(yīng)不斷變化的工作環(huán)境。因此這里給大家整理了一份《2025最新大模型全套學(xué)習(xí)資源》包括2025最新大模型學(xué)習(xí)路線、大模型書籍、視頻教程、項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)、最新行業(yè)報(bào)告、面試題等帶你從零基礎(chǔ)入門到精通快速掌握大模型技術(shù)由于篇幅有限有需要的小伙伴可以掃碼獲取1. 成長路線圖學(xué)習(xí)規(guī)劃要學(xué)習(xí)一門新的技術(shù)作為新手一定要先學(xué)習(xí)成長路線圖方向不對努力白費(fèi)。這里我們?yōu)樾率趾拖胍M(jìn)一步提升的專業(yè)人士準(zhǔn)備了一份詳細(xì)的學(xué)習(xí)成長路線圖和規(guī)劃。2. 大模型經(jīng)典PDF書籍書籍和學(xué)習(xí)文檔資料是學(xué)習(xí)大模型過程中必不可少的我們精選了一系列深入探討大模型技術(shù)的書籍和學(xué)習(xí)文檔它們由領(lǐng)域內(nèi)的頂尖專家撰寫內(nèi)容全面、深入、詳盡為你學(xué)習(xí)大模型提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。書籍含電子版PDF3. 大模型視頻教程對于很多自學(xué)或者沒有基礎(chǔ)的同學(xué)來說書籍這些純文字類的學(xué)習(xí)教材會覺得比較晦澀難以理解因此我們提供了豐富的大模型視頻教程以動(dòng)態(tài)、形象的方式展示技術(shù)概念幫助你更快、更輕松地掌握核心知識。4. 大模型項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)學(xué)以致用當(dāng)你的理論知識積累到一定程度就需要通過項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)在實(shí)際操作中檢驗(yàn)和鞏固你所學(xué)到的知識同時(shí)為你找工作和職業(yè)發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。5. 大模型行業(yè)報(bào)告行業(yè)分析主要包括對不同行業(yè)的現(xiàn)狀、趨勢、問題、機(jī)會等進(jìn)行系統(tǒng)地調(diào)研和評估以了解哪些行業(yè)更適合引入大模型的技術(shù)和應(yīng)用以及在哪些方面可以發(fā)揮大模型的優(yōu)勢。6. 大模型面試題面試不僅是技術(shù)的較量更需要充分的準(zhǔn)備。在你已經(jīng)掌握了大模型技術(shù)之后就需要開始準(zhǔn)備面試我們將提供精心整理的大模型面試題庫涵蓋當(dāng)前面試中可能遇到的各種技術(shù)問題讓你在面試中游刃有余。為什么大家都在學(xué)AI大模型隨著AI技術(shù)的發(fā)展企業(yè)對人才的需求從“單一技術(shù)”轉(zhuǎn)向 “AI行業(yè)”雙背景。企業(yè)對人才的需求從“單一技術(shù)”轉(zhuǎn)向 “AI行業(yè)”雙背景。金融AI、制造AI、醫(yī)療AI等跨界崗位薪資漲幅達(dá)30%-50%。同時(shí)很多人面臨優(yōu)化裁員近期科技巨頭英特爾裁員2萬人傳統(tǒng)崗位不斷縮減因此轉(zhuǎn)行AI勢在必行這些資料有用嗎這份資料由我們和魯為民博士(北京清華大學(xué)學(xué)士和美國加州理工學(xué)院博士)共同整理現(xiàn)任上海殷泊信息科技CEO其創(chuàng)立的MoPaaS云平臺獲Forrester全球’強(qiáng)勁表現(xiàn)者’認(rèn)證服務(wù)航天科工、國家電網(wǎng)等1000企業(yè)以第一作者在IEEE Transactions發(fā)表論文50篇獲NASA JPL火星探測系統(tǒng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)專利等35項(xiàng)中美專利。本套AI大模型課程由清華大學(xué)-加州理工雙料博士、吳文俊人工智能獎(jiǎng)得主魯為民教授領(lǐng)銜研發(fā)。資料內(nèi)容涵蓋了從入門到進(jìn)階的各類視頻教程和實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目無論你是小白還是有些技術(shù)基礎(chǔ)的技術(shù)人員這份資料都絕對能幫助你提升薪資待遇轉(zhuǎn)行大模型崗位。大模型全套學(xué)習(xí)資料已整理打包有需要的小伙伴可以微信掃描下方CSDN官方認(rèn)證二維碼免費(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】