在科技日新月异的今天，人工智能（AI）正以前所未有的速度重塑着我们的生活与工作方式。其中，AI大模型作为技术的最前沿，不仅引领着技术体系的革新，更是产业实践与未来趋势的关键所在。

近期，有幸聆听了阿里云罗治兵关于“大模型技术发展、产业实践与未来趋势”的精彩讲座，一场关于AI大模型的智慧盛宴，让我深刻感受到了这一领域的广阔前景与深远影响。以下，我将为大家详细梳理讲座的核心内容，一同探索AI大模型的奥秘。

【原始笔记内容】

• AI的竞争不是单一的技术竞争，是技术体系的竞争，依赖于云的基础设施

• OpenAI GPT o1 取名的变化代表技术路线的变化

• **大模型训练就类似于炒菜，**数据如何喂给大模型，从“”训练阶段带入到“推理阶段”

• 最新路线：AI框架持续升级，讲transform和其他的框架结合，找到更具有优势的框架，提升性能

• **AI算力：**芯片需要足够多，如何链接起来，即所谓的“智算集群”，万卡集群不是简单的硬件堆砌。

• 一万张已经不够了

• 万卡集群有三类：

• 假的万卡：一堆卡，可能不够1w张

• 伪万卡：3000跑一个模型，另3000再跑一个模型

• 真正的万卡：极少数公司，1w张卡同时跑一个模型，训练一个模型

• 美国更靠前，英伟达10万卡集群，有质疑，趋势是确定的，参与全球竞争，万卡是基础要求

• GPU的利用效率：芯片卡+云服务

• AI开源生态

• AI开源框架

• AI开源社区：hugging face ，全球技术产业交流，90多w模型，估值45e

• AI开源模型

• 阿里通义大模型开源

• 全尺寸、多模态

• 全球社区影响快速提升，仅次于Meta

• 魔塔社区：中国最活跃的开源模型社区

• AI时代：云计算引来第三次浪潮

• 云计算的三次浪潮

• 1、互联网企业上云

• 2、传统企业上云：eg. 奥运会上云，数字化转型

• 3、AI云

• 全栈优化AI基础设施

• Maas：AI大模型服务平台

• 企业利用平台模型进行企业AI开发和落地应用

• 模型要多、API要丰富

• AI大模型应用的四大场景

• AI for consumer

• AI for software

• AI for industry

• AI for science

• AI大模型应用的三大趋势

• 一切硬件被大模型驱动

• 一切软件被大模型重构

• 一切数据被大模型激活

The end：计算，为了无法计算的价值。

【笔记内容AI总结】

• AI的竞争本质：AI的竞争并非单一技术的较量，而是技术体系的综合比拼，其背后离不开云基础设施的强有力支撑。

• 技术路线演变：以OpenAI GPT系列为例，其命名变化映射出技术路线的不断进步，大模型训练如同烹饪，关键在于如何高效地将数据从训练阶段引入推理阶段。

• AI框架与性能提升：当前，AI框架持续升级，通过整合transform等框架，寻求更高效的解决方案，以提升模型性能。

• AI算力挑战：构建智算集群成为关键，万卡集群不再是简单的硬件堆砌，而是要求高效协同工作。美国在这方面领先，英伟达已部署10万卡集群，虽然具体数字存疑，但万卡级别已成为全球竞争的基础。

• GPU利用效率：芯片与云服务的结合成为提升GPU利用效率的重要途径。

• AI开源生态：开源框架、社区（如Hugging Face）及模型的快速发展，促进了全球技术交流与产业合作，阿里通义大模型的开源便是其中亮点，其在全球社区影响力迅速提升。

• 云计算的三次浪潮：从互联网企业上云到传统企业数字化转型，再到如今的AI云，云计算正迎来第三次浪潮，全栈优化AI基础设施，Maas（AI大模型服务平台）成为企业AI应用的重要支撑。

• AI大模型应用场景：涵盖消费者、软件、工业及科学四大领域，展现了AI大模型的广泛应用潜力。

• AI大模型应用趋势：一切硬件将被大模型驱动，软件将被重构，数据将被激活，这三大趋势预示着AI大模型对未来社会的深刻影响。

【总结】

通过罗治兵的精彩分享，我们不难发现，AI大模型正以前所未有的力量推动着技术与产业的双重变革。从技术体系的竞争到开源生态的繁荣，从云计算的三次浪潮到AI大模型的广泛应用场景与未来趋势，每一步都预示着一个全新的智能时代的到来。在这个时代里，计算不再仅仅是数字的游戏，而是为了那些无法用数字衡量的价值——创新、效率与生活的美好。让我们共同期待，AI大模型如何继续书写科技新篇章，开启一个更加智慧、高效的未来。

【结束语】

在AI大模型的浪潮中，每个人都是见证者，也是参与者。让我们携手并进，探索未知，共创智能时代的辉煌篇章！

大模型&AI产品经理如何学习

求大家的点赞和收藏，我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们，来看看有哪些东西。

1.学习路线图

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。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方图片前往获取

3.技术文档和电子书

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。

4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。

👉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。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

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