wordpress手機建站教程,婚戀網站模板下載,騰訊云網站托管,學生做的網站成品2022年底ChatGPT的出現(xiàn)引發(fā)了世界范圍內對大模型的關注。2023年#xff0c;是中國大模型的發(fā)展“元年”#xff0c;百模大戰(zhàn)拉開序幕。2024年#xff0c;是企業(yè)真正開始使用大模型技術并從中獲得業(yè)務價值的一年。2025年初#xff0c;DeepSeek發(fā)布引發(fā)全球轟動#xff0c;進…2022年底ChatGPT的出現(xiàn)引發(fā)了世界范圍內對大模型的關注。2023年是中國大模型的發(fā)展“元年”百模大戰(zhàn)拉開序幕。2024年是企業(yè)真正開始使用大模型技術并從中獲得業(yè)務價值的一年。2025年初DeepSeek發(fā)布引發(fā)全球轟動進一步降低企業(yè)大模型應用門檻并開啟“智能體元年”AI Agent將迎來規(guī)?；涞乩顺?。在過去的2025年沙丘智庫跟蹤調研了國內外各行業(yè)頭部企業(yè)超1000個大模型落地案例輸出800多份深度案例研究以及60多份大模型行業(yè)研究報告已成為全球范圍內大模型市場的主要參與者和觀察者也被上千家上市企業(yè)戰(zhàn)略/IT中高層訂閱。本文精選了2025年沙丘智庫部分研究報告為您回顧2025年大模型的發(fā)展全貌。▎報告12025年中國銀行業(yè)大模型應用跟蹤報告國有大行和股份制銀行在技術應用上占據(jù)領先地位幾乎所有銀行都在積極探索大模型搭建相對完整的大模型能力體系城商行/農商行以及其他類型銀行對大模型的態(tài)度從謹慎觀望逐漸轉向單/多場景試點其中頭部城商行以及頭部民營銀行的探索進程較快。在本報告中沙丘智庫全面解讀銀行業(yè)大模型落地進展從國有銀行、股份制銀行、城商行中選擇了9家銀行中國工商銀行、中國郵政儲蓄銀行、招商銀行、中信銀行、中國民生銀行、華夏銀行、北京銀行、江蘇銀行、青島銀行作為標桿對象深入研究這些銀行的大模型技術體系、建設路徑、應用場景、落地方法論等。同時針對知識庫類、智能客服類、數(shù)據(jù)分析類、代碼類以及創(chuàng)新場景類應用精選了22個銀行業(yè)大模型典型案例旨在為其他銀行提供經驗借鑒。▎報告22025年中國保險業(yè)大模型應用跟蹤報告保險公司對大模型應用的采納率正在不斷提高。根據(jù)沙丘智庫近期對41名保險公司技術相關負責人的調研26.8%的保險公司表示正在應用大模型此外有34.1%的保險公司考慮在未來一年內應用大模型。DeepSeek R1的發(fā)布降低大模型應用門檻有望通過技術性能優(yōu)化、成本控制與合規(guī)增強等進一步推動保險公司對大模型技術的采納尤其對中小保險公司來說。領先的保險公司積極推動科技創(chuàng)新發(fā)展并將大模型納入到科技戰(zhàn)略中。當前頭部保險公司均采取自建/共建的方式走自主可控的大模型建設路徑。對于頭部保險公司來說問題不再是是否要采納大模型而是如何有效地利用大模型。通過對保險企業(yè)大模型實踐的深度調研與分析沙丘智庫將標桿企業(yè)采取的關鍵舉措總結如下這些關鍵舉措組成了“戰(zhàn)略-場景-技術-組織”的完整閉環(huán)。未來隨著大模型技術成熟度提升保險企業(yè)的競爭將逐漸從“單點應用”轉向“生態(tài)構建”——通過開放原子能力與行業(yè)伙伴共建AI生態(tài)最終實現(xiàn)從“技術采納者”到“標準制定者”的躍遷。在本報告中沙丘智庫全面解讀保險業(yè)大模型市場概況洞察行業(yè)發(fā)展趨勢為保險公司提供制定大模型戰(zhàn)略的關鍵考慮因素和實施路徑。深入剖析中國人保、中國太保、泰康保險集團、陽光保險等標桿企業(yè)的大模型應用實踐精選了12個保險業(yè)大模型典型案例展示大模型在保險業(yè)務全流程中的創(chuàng)新應用。▎報告32025年中國證券業(yè)大模型應用跟蹤報告自2023年至今證券公司大模型采納率呈倍速攀升且大模型探索已經從頭部券商延伸至中小券商。根據(jù)中國證監(jiān)會披露的數(shù)據(jù)截至2025年5月我國共有證券公司151家含證券經營機構以及旗下資產管理、承銷保薦等子公司。其中根據(jù)沙丘智庫調研數(shù)據(jù)顯示2023年共計有19家證券公司主要為頭部券商開展大模型探索2024年擴展至37家2025年H1進一步增加至67家。在本報告中沙丘智庫對全量151家證券公司進行系統(tǒng)性研究并從中選擇了15家值得重點關注的標桿證券公司研究其大模型應用場景覆蓋情況、大模型建設方式、智能體建設進展旨在幫助證券公司洞察技術趨勢、識別市場機會、學習成功經驗。▎報告42025年央國企大模型應用跟蹤報告國有企業(yè)國企的定義是指國家對其資本擁有所有權或者控制權的企業(yè)可分為中央直接管理和地方政府管轄前者通常稱為央企后者通常稱為地方國企。國資委對國資央企由國務院直屬管理的人工智能發(fā)展提出明確要求使得國資央企成為央國企中大模型探索的領軍者。沙丘智庫通過對全量100家國資央企的調研和梳理截止目前78%78家的國資央企正在探索大模型應用尤其是2025年初DeepSeek的發(fā)布降低大模型應用門檻多家國資央企完成DeepSeek系列模型的本地部署應用已有40%40家的國資央企發(fā)布了大模型相較于去年9月增加了16家增速高達66.7%。受制于技術資源、應用場景、政策資金等因素地方國企的大模型應用相較于央企而言整體進展較慢但在數(shù)字化轉型和“AI”專項行動的政策指引下未來地方國企尤其是大型企業(yè)將加快大模型布局。沙丘智庫調研數(shù)據(jù)顯示當前18.2%的地方國企正在探索大模型應用29.1%的地方國企表示未來12個月內有計劃探索大模型應用。在本報告中沙丘智庫深入分析了央國企大模型建設進展包括技術體系布局、建設投入、采納情況、建設方式、應用場景等同時提供頭部央國企的23個大模型落地實踐旨在為其他央國企提供參考。▎報告52025年中國制造業(yè)大模型應用跟蹤報告中國制造業(yè)企業(yè)呈現(xiàn)高度分散化的特征一方面超大型企業(yè)較少、中小型企業(yè)居多另一方面細分行業(yè)眾多每個行業(yè)在工藝、設備、質量標準等方面差異巨大。當前大模型應用主要集中在頭部大型制造業(yè)企業(yè)。沙丘智庫對《2024中國制造業(yè)企業(yè)500強榜單》中500家制造業(yè)企業(yè)大模型應用情況的研究和調研結果顯示中國500強制造業(yè)企業(yè)中有26%的企業(yè)正在推進大模型應用而這其中有接近一半的企業(yè)都屬于前100強企業(yè)。從細分行業(yè)上看在推進大模型應用的制造業(yè)企業(yè)中電子信息、鋼鐵、汽車等細分領域大模型探索速度最快此外機械裝備、食品制造、化工、有色金屬等細分領域也在積極布局。相較于前兩年的“外圍輔助”制造業(yè)大模型應用正在向“核心控制”發(fā)展。大模型的作用已經從相對邊緣的客服、質檢等環(huán)節(jié)逐漸深入到工業(yè)設計、工業(yè)控制等領域中。在本報告中沙丘智庫深入調研了制造業(yè)企業(yè)的大模型采納情況、建設方式、應用挑戰(zhàn)等梳理了27個核心的制造業(yè)大模型應用場景并精選了15個典型的制造業(yè)大模型落地案例旨在幫助制造業(yè)企業(yè)洞察技術趨勢、識別市場機會、學習成功經驗。▎報告62025年中國消費品零售業(yè)大模型應用跟蹤報告面對宏觀經濟的不確定性以及市場競爭的加劇消費品零售企業(yè)不斷尋求創(chuàng)新和效率提升的途徑。AI技術作為一種強大的工具已經被廣泛認為是提升競爭力的關鍵因素。中國百貨商業(yè)協(xié)會2024年底的調研數(shù)據(jù)顯示82%的零售企業(yè)認為AI技術將對零售行業(yè)的數(shù)字化發(fā)展產生深遠影響在AI技術的應用價值方面效率和成本優(yōu)化、產品和服務改善是消費品零售企業(yè)想要通過生成式AI技術獲得的關鍵收益。CCFA的調研數(shù)據(jù)顯示92%的企業(yè)預計生成式AI將能幫助企業(yè)提高工作效率和生產力。通過對消費品零售企業(yè)大模型落地實踐的長期跟蹤沙丘智庫將當前主要的應用場景總結為如下20個。按照應用場景的受眾和性質將消費品零售業(yè)大模型應用場景按照人用戶側、貨產品側、場銷售側、通用場景進行劃分本報告全面解讀當前消費品零售業(yè)大模型應用進展以及精選36個消費品零售企業(yè)大模型典型案例旨在幫助其他消費品零售企業(yè)洞察技術趨勢、識別市場機會、學習成功經驗。▎報告72025年中國汽車行業(yè)大模型應用跟蹤報告隨著2022年底ChatGPT的發(fā)布頭部車企開始關注并嘗試探索大模型應用并于2024年陸續(xù)推出了搭載大模型的車型。2025年初DeepSeek的火爆進一步加速了車企對大模型的采納紛紛宣布接入DeepSeek主要應用于智能座艙場景提升智能座艙用戶交互體驗。沙丘智庫通過對銷量TOP50汽車品牌的大模型應用情況進行深入研究和調研96%的車企都在推進大模型應用。其中新勢力車企在大模型座艙、大模型智駕的布局上更早當前已經向研發(fā)、生產、銷售等更多場景延伸。當前車企大模型應用已經滲透到“研-產-供-銷-服”以及整車智能駕駛、智能座艙、智能底盤等的各個環(huán)節(jié)賦能全產業(yè)鏈數(shù)智化轉型。沙丘智庫調研結果顯示· 智能座艙、智能駕駛已經成為車企大模型應用的標配94%的車企布局智能座艙、78%的車企布局智能駕駛· 營銷服務、研發(fā)設計、生產制造等環(huán)節(jié)的大模型應用為車企帶來差異化競爭優(yōu)勢車企可以通過這些場景實現(xiàn)更高效的運營、更創(chuàng)新的設計、更智能的生產和更優(yōu)質的客戶服務· 智能底盤、能源管理等創(chuàng)新型場景正在涌現(xiàn)體現(xiàn)大模型在汽車行業(yè)的廣泛應用推動汽車行業(yè)向更加智能化的方向發(fā)展。本報告深入調研了當前車企大模型的采納情況、建設方式、應用布局等并精選了9個典型的車企大模型落地案例旨在幫助汽車業(yè)洞察技術趨勢、識別市場機會、學習成功經驗。▎報告82025年AI Agent應用最佳實踐報告從2024年下半年開始很多技術供應商開始使用“AI Agent”一詞來描述廣泛的產品功能被“濫用”的Agent概念會導致市場認知混亂。一些供應商將已有的AI助手、聊天機器人、RPA等重新包裝為“AI Agent”但這些并非真正的AI Agent。沙丘智庫定義了AI Agent的一組典型特征有助于企業(yè)明晰AI Agent的定義邊界這些特征并非必須全部滿足但一個AI Agent系統(tǒng)擁有的特征越多說明其“代理性”越強。企業(yè)在設計AI Agent解決方案時不需要追求包含盡可能多甚至所有的特征而是要根據(jù)實際需求達到能力、復雜性和適應性之間的平衡。本報告為企業(yè)提供了一份全面的AI Agent建設指南并精選了21個企業(yè)級AI Agent應用實踐案例覆蓋數(shù)據(jù)分析、智能客服、智能運維、軟件開發(fā)等場景為企業(yè)落地AI Agent應用提供參考。▎報告92025年“大模型數(shù)據(jù)分析”最佳實踐報告在數(shù)字化時代數(shù)據(jù)對于企業(yè)決策具有決定性的影響企業(yè)開展數(shù)據(jù)分析工作的終極目標是使各級員工都能夠基于數(shù)據(jù)驅動的洞察做出明智的決策實現(xiàn)數(shù)據(jù)的普惠化和民主化。為了實現(xiàn)這一目標企業(yè)致力于降低數(shù)據(jù)分析產品的使用門檻。大模型強大的泛化能力和自然語言理解能力為ChatBI提供技術支撐使業(yè)務人員可以通過自然語言對話的方式獲取數(shù)據(jù)洞察推動智能化BI的發(fā)展。大模型的技術進步同步帶動了AI Agent的爆發(fā)式增長和加速落地在數(shù)據(jù)分析領域AI Agent發(fā)揮主觀能動性實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析工作的高度自動化從被動響應業(yè)務需求到主動挖掘洞察甚至采取行動使數(shù)據(jù)分析市場向Agentic時代邁進。根據(jù)沙丘智庫數(shù)據(jù)統(tǒng)計過去一年“大模型數(shù)據(jù)分析”落地案例中占比最高的為金融其次為IT/互聯(lián)網、制造、零售、政務等。沙丘智庫觀察到“大模型數(shù)據(jù)分析”應用正在從金融、IT/互聯(lián)網等數(shù)字化領先行業(yè)向制造、能源等傳統(tǒng)行業(yè)邁進。金融機構、IT/互聯(lián)網公司由于數(shù)據(jù)基礎較好在過去1-2年率先探索大模型在數(shù)據(jù)分析場景的應用通過對話問數(shù)方式賦能業(yè)務人員、深度挖掘企業(yè)數(shù)據(jù)價值。當前制造、能源政務等傳統(tǒng)行業(yè)的企業(yè)也在積極探索數(shù)據(jù)分析場景的大模型落地應用。本報告為企業(yè)用戶提供了“大模型數(shù)據(jù)分析”的最新應用進展、技術實現(xiàn)路徑、企業(yè)級落地指南并提供20個頭部企業(yè)的落地經驗參考涉及金融、IT/互聯(lián)網、能源、零售、政務等行業(yè)。▎報告102025年“大模型智能客服”最佳實踐報告在去年發(fā)布的《2024年“大模型智能客服”最佳實踐報告》中沙丘智庫調研顯示有48.4%的企業(yè)正在探索“大模型智能客服”應用包括已正式上線和正在探索中其中已正式上線的為11.3%正在探索中的為37.1%。在《2025年“大模型智能客服”最佳實踐報告》中沙丘智庫調研結果顯示當前有59%的企業(yè)正在采納“大模型智能客服”應用包括已正式上線和正在探索中與2024年相比增長10.6%。沙丘智庫觀察到一方面正式投產的企業(yè)比例從11.3%增加到了15.8%顯示出企業(yè)對這項技術帶來價值的認可另一方面正在探索中的企業(yè)比例從37.1%增加到了43.2%表明更多企業(yè)對大模型在智能客服場景的應用感興趣并進行初步的探索和評估。預計未來1-2年將有更多企業(yè)利用大模型升級原有的智能客服系統(tǒng)。本報告旨在為企業(yè)提供一份全面的“大模型智能客服”應用指南包括“大模型智能客服”的落地進展、實施方法論與22個典型實踐案例涉及金融、零售、通信、IT/互聯(lián)網、能源制造等行業(yè)。▎報告112025年金融業(yè)智能體最佳實踐報告金融機構對智能體的采納正在快速增長。總的來看銀行在大模型和智能體技術方面的探索最為領先證券和保險緊隨其后。沙丘智庫近期調研數(shù)據(jù)顯示25.0%的銀行、22.2%的證券公司、13.6%的保險公司表示正在采用智能體技術。此外37.5%的銀行、40.7%的證券公司、31.8%的保險公司表示計劃在未來12個月內采用智能體技術。金融業(yè)智能體應用場景可分為通用場景和垂直場景· 通用場景是指在金融行業(yè)中廣泛適用的智能體應用不局限于特定的金融業(yè)務或領域而是能夠為各類金融機構提供基礎性、共通性的功能支持· 垂直場景則更加聚焦于特定的金融領域或業(yè)務流程針對這些領域的獨特需求和復雜性進行深度定制具有高度的針對性和專業(yè)性。在報告中沙丘智庫深入分析了銀行、證券、保險等細分金融業(yè)當前在垂直場景上的智能體應用進展?！?銀行業(yè)信貸作為銀行的核心業(yè)務流程復雜且對風險管理要求極高。智能體可以在貸前、貸中、貸后三個階段提供全面的智能化支持從而將智能體打造成為具備大模型能力的AI虛擬專家。當前已經有多家銀行開始探索智能體在信貸業(yè)務中的應用但主要是用于提效而非作為核心決策邏輯。智能體應用需要符合金融合規(guī)底線但銀行對智能體的治理和監(jiān)督仍然存在較大擔憂?！?證券業(yè)出于對智能體可靠性的考慮當前證券公司的智能體大多為優(yōu)化工作流程并在半監(jiān)督環(huán)境中運行具備有限的自主性和代理能力。從智能體的應用場景上看證券公司在行業(yè)屬性較強的前臺業(yè)務場景中也在開始探索智能體。沙丘智庫觀察到已有多家頭部證券公司開始將智能體應用于智能投顧領域旨在進一步提升投顧服務的智能化水平為客戶提供更加精準、高效的投資建議和服務?！?保險業(yè)智能體可以緩解保險公司在勞動力和知識留存方面的挑戰(zhàn)但對合規(guī)性和風險的擔憂阻礙了保險公司對智能體的應用。沙丘智庫觀察到核保和理賠是保險公司智能體應用的主要場景。▎報告122025年GraphRAG最佳實踐報告GraphRAG是一種結合知識圖譜和RAG的先進技術利用知識圖譜來提高檢索的召回率和準確率進而提升RAG系統(tǒng)的準確率、可靠性和可解釋性。GraphRAG可以直接從知識圖譜中提取事實信息還可以利用知識圖譜中的結構化信息間接地優(yōu)化其他檢索策略。通過添加知識圖譜中的上下文信息GraphRAG能夠更精確地定義搜索范圍將與查詢無關的信息盡可能地排除在外。知識圖譜能夠以圖的形式表示信息不僅可以存儲大量的數(shù)據(jù)點還可以捕捉這些數(shù)據(jù)點之間的復雜關系?；趫D的檢索器可以利用知識圖譜中的結構化信息更準確地理解信息之間的內在聯(lián)系從而提供更準確、更相關的檢索結果。本報告深入分析傳統(tǒng)RAG存在的挑戰(zhàn)、GraphRAG帶來的變革、不同形式的GraphRAG介紹以及GraphRAG的企業(yè)級應用方式同時提供了7個典型案例作為參考為企業(yè)提供一份全面的GraphRAG應用指南。▎報告132025年“大模型安全”最佳實踐報告隨著人工智能技術的飛速發(fā)展大模型已成為推動各行業(yè)創(chuàng)新的關鍵力量。然而大模型在帶來巨大機遇的同時也為企業(yè)帶來了新的安全挑戰(zhàn)。國務院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》明確提出“在大力發(fā)展人工智能的同時必須高度重視可能帶來的安全風險挑戰(zhàn)加強前瞻預防與約束引導最大限度降低風險確保人工智能的安全、可靠、可控發(fā)展”并要求到2025年“初步建立人工智能法律法規(guī)、倫理規(guī)范和政策體系形成人工智能安全評估和管控能力”。沙丘智庫將“大模型安全”分為大模型安全治理和大模型賦能安全相輔相成的兩個方面· 大模型安全治理是保障大模型健康、合規(guī)發(fā)展的基礎涵蓋了從數(shù)據(jù)處理、模型訓練到模型部署和應用等各個環(huán)節(jié)的安全問題· 大模型賦能安全則是利用大模型等先進AI技術為安全領域提供新的解決方案和思路。只有在確保大模型自身安全的前提下才能更好地發(fā)揮其賦能安全的作用而大模型賦能安全的成功應用又進一步證明了大模型安全治理的重要性和有效性。本報告從大模型安全治理和大模型賦能安全這兩個方面出發(fā)深入研究企業(yè)應如何確保大模型安全性同時利用其強大的能力來增強安全防護并系統(tǒng)分析和總結當前的最佳實踐為企業(yè)安全領域的決策者和實踐者提供參考。▎報告142025年AI生成測試用例最佳實踐報告AI測試用例生成是指利用大語言模型或其他機器學習技術自動分析需求文檔、接口定義、代碼或歷史測試數(shù)據(jù)輸出結構完整、可直接執(zhí)行或僅需少量調整的測試用例的過程。當前利用大模型生成測試用例的方式主要有兩種第一種是批量測試生成將用戶故事或功能細節(jié)輸入到大模型中快速生成大量測試用例第二種是針對性生成通過特定的提示詞來生成特定場景的測試用例。這兩種方式生成測試用例的有效性取決于輸入數(shù)據(jù)的質量和提示詞的精確性。雖然大模型在測試用例生成方面具有巨大的潛力但過度依賴大模型生成的測試用例往往導致測試覆蓋不全面、關鍵場景遺漏、細微行為忽視等問題這些問題可能會在生產環(huán)境中暴露出來從而影響軟件質量。AI生成測試用例主要的局限性如下第一使用未經授權的AI測試工具導致敏感信息泄露第二大模型可能生成帶有幻覺的測試用例第三大模型傾向于生成正向測試用例忽視了負向測試、邊界測試和異常處理等場景第四RAG未能有效提高測試用例生成的準確性第五大模型生成的測試用例往往是基于當前需求的反應式生成缺乏前瞻性和主動性的設計第六AI測試工具帶來額外的運營開銷導致成本不可持續(xù)第七測試人員過度依賴AI測試工具導致測試技能退化。本報告詳細解讀了AI生成測試用例的工作原理提出針對AI生成測試用例局限性的應對措施。此外報告將分享來自工商銀行、郵儲銀行、國泰海通證券、杭銀消費金融、美團、淘天集團、酷狗音樂等7家先行者的實際案例總結他們如何成功地將AI融入測試流程以及在此過程中沉淀的最佳實踐。▎報告152025年“大模型軟件工程”最佳實踐報告沙丘智庫認為并非所有軟件開發(fā)任務都適合用AI輔助大模型能夠發(fā)揮作用的應用場景需要滿足如下條件第一模型訓練時所使用的編程語言和框架有大量公開可用的代碼第二模型在訓練過程中有足夠的信息來理解特定領域的概念和它們之間的語義關系第三驗證代碼或其他產出物是否正確所需的額外努力不應顯著高于手動編寫代碼或其他產出物第四開發(fā)者需要有足夠的專業(yè)知識來驗證代碼或其他產出物是否正確、安全、運行良好并符合組織的法律和安全政策?；谝陨蠗l件雖然每個開發(fā)者對AI開發(fā)工具的采納和提效程度不同但以下應用場景被普遍認為是當前大模型能夠發(fā)揮作用的地方代碼生成、代碼調試、代碼審查、代碼現(xiàn)代化、代碼解釋、AI測試用例生成。以代碼生成為例當考慮利用大模型輔助開發(fā)者時人們首先想到是利用大模型直接生成代碼。從自動補全到生成完整函數(shù)代碼生成已經成為很多開發(fā)者不可或缺的日常工具。但大模型只能為那些在模型訓練時已經存在并且有足夠公開代碼的編程語言和框架版本生成代碼尤其適用于樣本代碼、舊語言代碼、從設計到代碼、應用程序集成等場景。如何學習大模型 AI 由于新崗位的生產效率要優(yōu)于被取代崗位的生產效率所以實際上整個社會的生產效率是提升的。但是具體到個人只能說是“最先掌握AI的人將會比較晚掌握AI的人有競爭優(yōu)勢”。這句話放在計算機、互聯(lián)網、移動互聯(lián)網的開局時期都是一樣的道理。我在一線科技企業(yè)深耕十二載見證過太多因技術卡位而躍遷的案例。那些率先擁抱 AI 的同事早已在效率與薪資上形成代際優(yōu)勢我意識到有很多經驗和知識值得分享給大家也可以通過我們的能力和經驗解答大家在大模型的學習中的很多困惑。我們整理出這套AI 大模型突圍資料包? 從零到一的 AI 學習路徑圖? 大模型調優(yōu)實戰(zhàn)手冊附醫(yī)療/金融等大廠真實案例? 百度/阿里專家閉門錄播課? 大模型當下最新行業(yè)報告? 真實大廠面試真題? 2025 最新崗位需求圖譜所有資料 ?? 朋友們如果有需要《AI大模型入門進階學習資源包》下方掃碼獲取~① 全套AI大模型應用開發(fā)視頻教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微調與部署、DeepSeek等技術點② 大模型系統(tǒng)化學習路線作為學習AI大模型技術的新手方向至關重要。 正確的學習路線可以為你節(jié)省時間少走彎路方向不對努力白費。這里我給大家準備了一份最科學最系統(tǒng)的學習成長路線圖和學習規(guī)劃帶你從零基礎入門到精通③ 大模型學習書籍文檔學習AI大模型離不開書籍文檔我精選了一系列大模型技術的書籍和學習文檔電子版它們由領域內的頂尖專家撰寫內容全面、深入、詳盡為你學習大模型提供堅實的理論基礎。④ AI大模型最新行業(yè)報告2025最新行業(yè)報告針對不同行業(yè)的現(xiàn)狀、趨勢、問題、機會等進行系統(tǒng)地調研和評估以了解哪些行業(yè)更適合引入大模型的技術和應用以及在哪些方面可以發(fā)揮大模型的優(yōu)勢。⑤ 大模型項目實戰(zhàn)配套源碼學以致用在項目實戰(zhàn)中檢驗和鞏固你所學到的知識同時為你找工作就業(yè)和職業(yè)發(fā)展打下堅實的基礎。⑥ 大模型大廠面試真題面試不僅是技術的較量更需要充分的準備。在你已經掌握了大模型技術之后就需要開始準備面試我精心整理了一份大模型面試題庫涵蓋當前面試中可能遇到的各種技術問題讓你在面試中游刃有余。以上資料如何領取為什么大家都在學大模型最近科技巨頭英特爾宣布裁員2萬人傳統(tǒng)崗位不斷縮減但AI相關技術崗瘋狂擴招有3-5年經驗大廠薪資就能給到50K*20薪不出1年“有AI項目經驗”將成為投遞簡歷的門檻。風口之下與其像“溫水煮青蛙”一樣坐等被行業(yè)淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理應用技術項目實操經驗“順風”翻盤這些資料真的有用嗎這份資料由我和魯為民博士(北京清華大學學士和美國加州理工學院博士)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’強勁表現(xiàn)者’認證服務航天科工、國家電網等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)強化學習專利等35項中美專利。本套AI大模型課程由清華大學-加州理工雙料博士、吳文俊人工智能獎得主魯為民教授領銜研發(fā)。資料內容涵蓋了從入門到進階的各類視頻教程和實戰(zhàn)項目無論你是小白還是有些技術基礎的技術人員這份資料都絕對能幫助你提升薪資待遇轉行大模型崗位。以上全套大模型資料如何領取