等过一段时间，大模型继续指数级增长，机器人国外越来越强。中国人才会理解自己原来还是创新不足。媒体天天宣传那些简单的创新就大登各种媒体头条中国怎么怎么成为世界第一，又开始怀疑自身。什么这龙，那龙。

因为我们知道创新是非常吃资源和社会阅历以及技术储备的。中国顶级人才都在体制里面。只要依然是中国顶级人才选择进入体制而不是选择进入社会，中国的科技就会及其有限。 xxx这个时代那个时代，那是因为没有多少大将到社会上和他们进行同台竞争。

大模型的道路依然是算力为核心，堆算力，堆资金，中美差距已经越来越大。就没有一家媒体报道过为什么我们国家就不能大力训练算法。 deepseek的被大量大模型企业的ai产品接入。我们看到的结果就是中国ai已经跪下来了。放弃了自主创新。这是中国放弃ai创新标志。往后中国发展和过去三十年的发展一样的模式，只做销售不做研究。因为deepseek这种就是不断从别的模型里面蒸馏他们所需要的答案。 因为这意味着放弃了自助创新。也就是我们准备无数个问题，然后拿这些问题去问国外的大模型获得答案。然后放到自己的模型里面去。这里面是不需要什么资金的投入。但是短板就是，他的问题要永远跟着别人的大模型背后不断进行问题和答案的升级。

因为我们知道一条真理就是没有一件事是可以不需要花钱就可以建立科技的。芯片如此，其他科技也如此。

中国彻底在大模型输了。

我们特别不喜欢中国媒体一直想着走捷径。这就好比大家找到一个弯道超越过去了，但是自己的基础太弱了，没有建立生态出来。这有时候如同新能源汽车一样，大家用电池就可以取代发动机、减震装备等研究。然后实现弯道超越了，但是汽车领域有很多安全问题，这些安全问题却不是一时半会研究出来的，这也是很多企业核心的资料，不会在互联网传播的，需要各种研究总结。 所以看到各种新能源的各种火灾隐患问题，这也导致他们的保险费用会持续增长。因为安全问题不是可以弯道超越实现的。 如今我们看到的大模型也是如此，都不愿意持续投入资金研发，只想等着别的企业研发完抄袭，后面就干脆躺平，直接调用别人的接口，直接抄袭学霸的答案，也不用在学习。

蒸馏的的方式就是学习我们的老路，抄袭别人的答案，不学习不研究 。我们可以完全把中国当下的大模型之路定位为抄袭学霸答案的大模型。

所以当我们看到中国大模型企业开始接入这些的时候，已经看到的是，他们放弃了大模型，并且不再愿意投入资金研发。以前还是从开源大模型里面学习研究训练。现在国外的开源少，他们干脆不做了。这意味着中国大模型失败了，跪了。

我们最后呼吁，大型企业、国家需要继续投入资金在大模型的研究和学习上。没有研究和学习，这让中国彻底丧失了大模型的科研的产出。虽然各种专利一大堆，但他们摸着良心说这些破专利多少有用。专利不代表可以改变社会的发明。专利只代表着各种奇思妙招的想法而已，别自欺欺人了。

如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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