盘点当前国内外主流大模型，包括 OpenAI、Anthropic、谷歌及百度、腾讯、阿里等国内厂商的产品现状。分析了国内外模型在中文能力上的差距缩小趋势，探讨了企业选型考量因素。重点阐述了个人如何适应 AI 时代，并提供了从基础理解、API 开发、架构实践到私有化部署的系统化学习路径，旨在帮助技术人员掌握大模型核心技术，提升职场竞争力。
从 2023 年 ChatGPT 爆火以来，国内各大厂商也争先入局，国内大模型发展经历了'百模大战'。截至最新统计，国内已涌现出 180 多个大模型。在大模型发展上，国内正在奋起直追，国内外第一梯队大模型在中文领域的通用能力差距在持续缩小。
目前全球大模型的主要领头者是 OpenAI、Anthropic 和谷歌。以下是它们的最新进展与技术特点：
国内大模型主要集中在互联网大厂，毕竟 AI 模型训练需要的成本太高，主要包括算力、数据和人才。主要玩家及其产品如下：
随着 AI 的快速发展，不管是通用大模型，还是多模态，还是各行业细分领域，都取得了重大突破。可以预见未来会有更多细分领域的模型出现，从 AI 的发展趋势来看，未来 AI 必定会重塑各行各业。各大厂商将会全力抢占 AI 市场的生态位，因为在细分领域取得领先并且能实现商业落地会是企业的核心竞争力。
所以对于普通人来说，最重要的就是了解所处行业的大模型落地场景，能够理解它的基本原理和相关工具的使用是至关重要的！未来对于使用大模型，就好比我们在职场使用电脑办公一样，是满足职场要求的基本必备技能。
随着国内大模型持续发展，国内外第一梯队大模型在中文领域的通用能力差距在持续缩小，从 2023 年 5 月的 30.12% 的差距，缩小至 2024 年 8 月的 1.29%。这一数据表明国产模型在基础能力上已经非常接近国际顶尖水平。
目前各种大模型结合智能体（Agent），已经能够在场景上发力，解决具体的场景问题。在 AI 与场景的结合更紧密后，能大大提升职场的办公效率；很可能会出现一种场景，现在需要 10 个人干的活，后面只需要一个人来指导 AI 完成即可，这也是个大厂商逐步在缩减人力的原因之一，不然投入那么大成本研究 AI 的目的是啥，最终不都是为了'降本增效'。很多公司现在都开始强制员工使用 AI 工具了，如果对 AI 还完全不了解，一定要抽空去学习了解。
大模型时代，火爆出圈的 LLM 大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。'AI 会取代那些行业？''谁的饭碗又将不保了？'等问题热议不断。事实上，抢你饭碗的不是 AI，而是会利用 AI 的人。
继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布 AI 产品后，很多中小企业也陆续进场。超高年薪，挖掘 AI 大模型人才！如今大厂老板们，也更倾向于会 AI 的人，普通程序员还有应对的机会吗？与其焦虑，不如成为「掌握 AI 工具的技术人」，毕竟 AI 时代，谁先尝试，谁就能占得先机。
但是 LLM 相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于 LLM 又太少。所以现在小白入门只能靠自学，学习成本和门槛很高。针对所有自学遇到困难的同学们，以下将系统梳理大模型学习脉络，帮助大家建立知识体系。
AI 大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，阅读经典书籍是非常不错的学习资源。建议从基础理论入手，理解 Transformer 架构、注意力机制、预训练与微调等核心概念。通过书籍建立扎实的理论框架，有助于后续深入理解工程实践中的细节。
这套包含 640 份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对 AI 大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。重点关注行业白皮书和技术趋势分析，可以帮助把握市场风向。
视频教学适合初学者快速上手。通过观看教程，可以直观地看到代码的运行过程和模型的输出结果。建议选择涵盖 Python 编程、PyTorch 框架以及 Hugging Face 库使用的系统性课程。
包括 LLaMA、Meta、ChatGLM、ChatGPT 等开源项目的学习。参与开源项目是提升实战能力的最佳途径。可以通过阅读官方文档、复现论文代码、参与社区讨论来加深理解。
为了帮助学习者系统地掌握大模型技术，我们将学习过程划分为四个阶段：
目标：了解 AI 大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
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目标：掌握 AI 大模型 API 的使用和开发，以及相关的编程技能。
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目标：深入理解 AI 大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
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目标：掌握多种 AI 大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
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通过上述四个阶段的学习，学习者可以从理论基础到工程实践，再到架构设计和部署运维，建立起完整的大模型技术知识体系。这不仅有助于个人职业发展，也能帮助企业更好地利用 AI 技术实现数字化转型。
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