MediaPipe Full Range模式详解：提升小脸检测准确率
2026/1/13 20:16:59
人工智能领域，特别是大模型相关岗位薪资高企（AI架构师月薪超4万），国家政策大力支持，人才缺口达500万。人工智能是多学科交叉专业，核心课程包括机器学习、深度学习等。开设院校众多，可按顶配资源、性价比、新锐黑马三类选择。高中生选科需含物理+化学，部分学校要求物化生全选。人工智能作为国家战略重点领域，未来发展前景广阔。
元旦之前，我接到一个需求，浙江一名校定制研学营，参与的学生是拔尖创新人才培养计划选拔出来的，学校要求“要到科研院所或大学实验室，真做科研项目。”
看到这些需求，我也有点头疼，好在北京前沿科技创新资源丰富，我联合科研院所以及科技创新企业，为学校开发了《天基信息支撑的边缘智能战术信息系统》研学课程，总算交了差。
我发现，尤其这两年，学校对前沿科技类的研学实践活动越来越重视。我分析有两个原因：1.学校教育也紧跟国家战略方向，研学实践更适合让孩子走进产业前沿一线；2.提前为孩子们启蒙，为将来的升学、就业创业做准备。
那么，如何在当下纷繁的产业中找到方向？高考生如何选专业择校？中小学生需要培养哪些能力？这些问题，下面我们一一探讨。
以终为始，高新热招岗位“印钞机”
从纷繁的产业中找方向，我们需要明白一个最基础的逻辑，即“以终为始”–从市场最直观的薪资待遇来找线索。
从年初开始我一直关注“北京市薪酬数据报告”，希望能从数据报告中观察走势。目前收集到2025年从第一季度到第三季度的报告。以下供大家参考：
在高新热招岗位中，一季度，随着 DeepSeek 大模型及国产智能机器人火爆出圈，高端技术岗位需求激增，AI 大模型架构师、深度学习研究员、感知算法工程师等热招职位薪酬中位值均超 40000 元/月。
二季度，在人工智能领域，AI 大模型架构师、深度学习研究员、自然语言处理工程师等热招职位薪酬中位值均超 42000 元/月。
三季度，随着“人工智能+”加速赋能产业升级，AI 大模型架构师、深度学习研究员、自然语言处理工程师等高端技术岗位薪酬走高，薪酬中位值均超42000 元/月。
此外，我也发现有些学校新设专业的同时也关停了一些专业，比如，北京航空航天大学，近五年增设了智能飞行器技术、虚拟现实技术、网络空间安全、空天智能电推进技术、智能医学工程、智慧交通、运动康复、低空技术与工程等专业；近五年停招了工商管理、化学生物学、会计学、土木工程、探测制导与控制技术、遥感科学与技术等专业。
之所以关停这些专业大概率学校判断专业已经脱离市场需求了，家长如果凭借过往经验指导孩子恐怕会适得其反。
综合来看，人工智能核心算法工程师是市场热招岗位薪酬最高，简直是“印钞机”，其他如机器人系统、飞行器自动控制工程师也在高新热招岗位，这些以后文章将会涉及，我们这次聚焦人工智能领域。
如何系统的学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
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。
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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
02.大模型 AI 学习和面试资料
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工
📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。