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结束语｜AI大模型，技术人的双城记

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结束语｜AI大模型，技术人的双城记

Tyler · AI大模型系统实战
课程介绍

讲述：Tyler

时长08:42大小7.94M

你好，我是 Tyler。
经过这么长时间，这门课程已经步入尾声。感谢你一直以来的支持和陪伴。在我撰写开篇词的时候，大模型技术刚刚被社会所熟知，同学们对大模型的概念、能做的事情以及未来的潜力都不是很清楚。
即便现在也没人能保证自己完全清楚大模型，在未来会对我们的社会造成哪些具体的影响，不过这个未来世界的轮廓确实已经渐渐清晰了。创业投资方向和各科技公司的长期规划已紧密与大模型技术的发展相联结，这一趋势已成为了不争的事实。
借着结束语的机会，我想和你聊聊我做这门课的思路想法，再分享一些我最近的观察思考，希望也能给你带来一些启发。

聊聊课程

在课程的学习过程中，你一定发现了这门课最鲜明的风格就是自顶向下的教学，下面说说我为什么要这么设计。
首先，这么做是可行的，由于我的个人经历相当幸运，几乎涵盖了大模型技术的整个发展历程，因此我们具备了自顶向下设计这门课程的独特条件。我希望在教学过程中，帮助同学们从最广阔的视角来审视这一领域，因为只有这样，你才能明了各种技术的地位和价值，以及它们之间的相互联系。
其次，这样做也是必要的，这可以让同学们少走弯路，我在写作过程中不断提醒自己——要选择那些最经得住时间考验、最有价值的内容，为大家指明一个正确的前进方向，帮你牢固掌握核心知识。
我可以保证为你提供的内容和思考都处于行业前沿，不会提供任何模棱两可的结论，或者转瞬即逝的技术噱头。为了达到这样的目标，课程所耗费的时间和精力远远超出了我最初的预想。尤其提示语工程算法、模型微调方法和多智能体系统部分，实际展开的时候远比预计篇幅要多，但只要能让你不虚此行，这些努力都是值得的。
现在你再来回看这张图，是不是已经从开始的云里雾里，变得清晰了呢？相信现在重温这张图的时候，你已经可以看穿这张图中每个分支后的技术了。

聊聊现在

就在我们课程更新的同时，AI 大模型技术仍在以更惊人的速度快速发展，你可能会担心，我学的知识是不是已经过时了呢。别担心，这一点我早在最初的课程设计时就考虑到了。
在快速变化中寻找确定性，也是 AI 大模型这个快速变化的技术领域的生存法则。因为只有这样，你才有机会成为具有未来预见性的领导者，而不是盲目追逐的跟风者。而自顶向下的学习视角，鉴古观今的推演逻辑，就是我们推演和预见未来的重要依托。
在我们课程更新的过程中，一些在前面课程中提到的常见误区，正在大家走向产业化的过程中被逐渐认同。比如，AutoGPT 这个我一直称为玩具工具的大模型原型系统，终于也开始发现向量数据库被严重高估了。还有我们第十节课就提到的人工智能小镇，也在更新的过程中被开源，走进了更多人的视野。
第四课
第十课
与此同时，在课程的更新中，AI 大模型技术已经超越了人工智能领域、技术领域或某个特定产业的范畴。它已经演变成一个全球社会广泛关注的技术革命，有可能会从根本上改变全球生产力格局，这正是我们在第一章中就勾画出的未来景象。
之所以这样笃定，是因为前几轮技术革带来的深远影响。我们的都知道蒸汽革命和电气革命，这两次革命几乎颠覆了社会上所有人的工作方式和工作存在的必要性。
因此，每个人的工作都将受到这一轮科技革命的冲击。如果我们低估了这项技术对我们自身和未来职业发展的影响，那么在认识到自己的工作已经被颠覆时，可能已为时过晚，无法再采取任何措施来弥补。

聊聊未来

产业的上下游都已经看到了 AI 大模型技术通过图灵测试的曙光，所以都在围绕这一技术来改进自己的系统。在不远的将来，AI 大模型技术将渗透到产业上下游的各个领域。
在这个过程中，将会出现大量的人才需求，因此无论你是直接参与 AI 大模型的发展，还是从事相关领域的职业，我都建议你围绕这一轮技术革命的发展来调整你的长远规划，无论是你的公司战略，还是你的产品设计，或者是你的个人发展规划。因为这一切都受到最基本的供需关系的影响。
在真正实现通用人工智能（AGI）之前，AI 大模型技术将会是一个长期的发展方向，它是一个足够远大的愿景，可以支撑我们拥有一个更加安全的职业生涯。
同时，这个过程中将导致许多的风险被快速放大，并产生新的风险。三位图灵奖得主联名发文担心 AI 在未来将会带来的风险，大家可以从这个名单上看出这篇文章的重要性。
虽然当前的人工智能系统自主性有限，但我们在课程中学习的具身智能方法正在改变这一现状。经过改造的 GPT-4 模型可以浏览网页、设计和执行物理和化学实验，并利用软件工具，其中还包括其他的人工智能模型。
在 AI 竞赛的过程中，即使是善意的开发人员，也可能忽视昂贵的安全测试和人类监督。一旦自主人工智能系统被用于追求危险的目标，或者被攻击者植入或意外植入恶意行为，这一切都可能失控。
如果这一切来的轰轰烈烈，人类还可以不计成本地拉闸断电。然而，更有可能的是，一切都将悄然发生，甚至在 AI 接管人类的那一刻你都无法察觉。
这里举一个更直观的例子，这就好像《三体》中的罗辑在冬眠苏醒后，最初认为充分数字化和智能化的“新世界”会更安全，然而却被 ETO 组织当年留下的恶意代码，以更隐蔽且低成本的方式袭击。人工智能技术的发展也会引发类似的风险。
当然，早在我们课程的第一节课，我就通过课后题的方式和同学交流了这件事。
回答同学问题
发生的这一切，都证明了这门课自顶向下设计的必要性，这让同学们可以与我一起走在技术发展的前沿。当然，也是在课程的更新中，甚至有同学说课程的内容到达了“超前十二个月”的程度，能得到这样的认可，我感到非常欣慰。但我更想说的是，如果你掌握了课程中相同的思维方式，同样可以一直保持超前和领先。
当然，要达到这个水平需要付出巨大的努力，但相信我，跟随我的思路，完成完整的知识体系构建，了解每项关键技术的历史脉络，你最终一定可以拥有这种能力，这一切都是非常值得的。

最后的话

最后，我参考了狄更斯《双城记》开头的画风，用后面这段话与你共勉。
这是通用人工智能（AGI）曙光初现的时代，也可能是人类即将被智能体奴役的时代；这是 AIGC 创意迸发的时代，也可能是虚假内容满天飞的时代；这是技术人才机遇最多的时代，也可能是技术人才最容易被淘汰的时代……
希望在这个风险和机遇并存的时代，我们都能在技术带来的宁静和快乐中不断成长。同时，也希望各位同学能够成为大模型技术的传播者以及各个领域的领路人，共同推动这项技术的普及。
我知道有很多同学都在努力学习，默默潜水。在专栏结束的今天，你不妨在留言区里聊聊学习这门课感受。我还准备了一份毕业问卷，希望你能花几分钟填写一下，我会根据你的反馈继续优化课程。

AI大模型技术的发展已成为不争的事实，对技术人员来说，这是一个充满机遇和挑战的时代。文章以自顶向下的教学风格，从广阔的视角审视大模型技术领域，帮助读者明了各种技术的地位和价值，以及它们之间的相互联系。同时，强调了在快速变化的技术领域中寻找确定性的重要性，以及自顶向下的学习视角对于推演和预见未来的依托。文章还指出AI大模型技术将渗透到产业上下游的各个领域，带来大量的人才需求，建议技术人员围绕这一轮技术革命的发展调整长远规划。同时，也提醒了AI技术发展可能带来的风险，强调了技术人员需要具备超前思维和领先能力。最后，文章以狄更斯《双城记》开头的画风，表达了对技术发展带来的风险和机遇的思考，希望读者能在技术带来的宁静和快乐中不断成长，并成为大模型技术的传播者和领路人。

分享给需要的人，Ta购买本课程，你将得18元
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2023-11-03

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全部留言(7)

  • 最新
  • 精选
  • 明才
    置顶
    2024-01-14 来自浙江
    老师你好，课程非常结构化，很好。 想问一个问题，我本来是做电商系统开发的，在此Al的爆发期，肯定是要学的。但是，切入点是什么？对电商平台的价值是什么？对我个体的竞争力体现在哪些方面呢？

    作者回复: 你好，明才，很好的问题。电商系统本质上是一个 AIRC 系统，所以 AIGC 算法对电商平台的渗透非常顺利，具体而言，从内容生产角度：涉及到产品文案生成，商品图像素材生成，动态广告创意等；从用户体验角度：涉及到智能客服和交互式商品推荐等；从商业模式的角度：大模型平台在未来将成为最重要的流量入口之一，处于下游的电商系统也要进行相应的智能体系统设计，以赢得更多的流量。 至于最后一个问题，我想说的是，帮助你利用这一轮技术革命的机会，构建自己的技术竞争力，就是我们设计这门课的目标。我们在最后一章对个人发展与这门课知识的关系进行了详细的总结，相信你可以在那里找到答案 :)

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  • 默默且听风
    置顶
    2023-11-16 来自北京
    受益匪浅，打算在选个时间二刷。虽然目前还是很菜，但已经有了笼统的概念。二刷或者三刷的时候是可以有针对性的去学的

    作者回复: 同学你好，课程的交流群里和大家聊过，这里也再贴一下的建议： 对于基础较少的同学，第一遍学的时候可以先搞懂各个常见的概念，第二遍弄懂每项知识的细节，第三到四遍找到这些知识之间的联系，并且理解技术发展和产业之间的关系。 第一遍看的同学也可以尝试先看一下32课，找找全局的感觉。然后再回头看前面的课程。

    1
  • 勤劳的小松鼠
    2024-04-10 来自加拿大
    老师，目前在国内一家人工智能公司做项目交付（基于公司产品二开），二本，毕业一年，没有机器学习背景，工程能力自认为尚可，是否有可能做一些大模型相关的活，如果能入行的话又是怎样一个路线，当时学python就是学语法，做项目，看一些中间件基本业务需求就都能hold住，但是大模型从去年到现在看过prompt工程的东西，看过这门课，还有站内另一门介绍其他AI应用的课，微调过大模型，但总感觉不知道下一步该干什么，找不到一个学习的路线，目前业务场景也不会引入大模型索引也做不到在实际业务中学习，如果老师能指点迷津，感激不尽
    展开

    作者回复: 小松鼠你好，我知道很多同学现在直接在工作中学习大模型技术的机会并不多。很多人在看着产业的蓬勃发展，会感到焦虑。我有两个建议想分享给你。 1. 你可以根据我们职场规划课程的内容准备面试材料，进入这个领域，这是一个非常明确和具体的目标。 2. 如果你的长远目标不是从事相关的工作，只是想跟上技术的最新进展，作为大模型行业的从业者，我也可以负责地告诉你，目前许多产业上的应用还只是形式上的创新，所以只要你密切关注 OpenAI 的发展，你的学习方向和技术品味就不会有太大问题，也不会在认知和技术上落后。 我们的整个课程中也有一个明确的发展线索，那就是 OpenAI 的进展。在前几节课中，我们探讨了 OpenAI 的雄心，接下来的 GPT 系列以及前沿扩展篇也充满对 OpenAI 发展策略的深入分析，沿着课程的脉络学习下来，一定会有收获。 除此之外，后面我也会为同学们不定期提供OpenAI的最新进展加餐，并分析其背后的商业和技术逻辑。

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  • Ethan New
    2023-12-04 来自浙江
    潜水学习，浮上来打一个卡。看完Tyler老师的课程受益匪浅，但还是有些消化吸收不了，希望可以在后面二刷，三刷中真正学习到老师想要表达的思想

    编辑回复: 感谢你的反馈。期待你开启“二周目”，有什么疑问或者学习收获，都可以继续留言区交流分享哦～

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  • 海平
    2023-11-30 来自北京
    感谢Tyler老师精心设计准备的课程，不只是知识的分享，还有更多对于背后why的思考启示，让人受益匪浅！ 我们处在一个巨大变革的时代，唯有告别焦虑，踏实学习，独立思考，不断充实自己，方能在变革中，既可推动变革发展，又可安身立命！

    作者回复: 你好海平，感谢你的支持！

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  • John(易筋)
    2024-05-20 来自中国香港
    老师，如何加入微信群，很受启发的专栏，谢谢。 真正工业级的应用需要有离线、近线几套系统配合供给，才能让在线系统效果出众、性能稳定。如果你想深入学习开源项目，提升自己的职业能力，不要浪费时间去研究 LangChain 和 AutoGPT 这类科研原型验证项目的开源代码。你更应该去学习那些得到商业公司支持、质量更高的开源项目，这对你的职业发展会有直接帮助。因为科技公司们能直接通过开源项目，获得真金白银的收益，所以，他们会不遗余力地发展自己的开源软件。
    展开
    1
  • peter
    2023-11-06 来自北京
    Q1：有专门针对编程的AI吗？ Q2：有能唱歌的AI吗？
    共 1 条评论
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