浙江省网站建设_网站建设公司_UI设计_seo优化

这篇文章是写给AI初学者的指南，详细解释了10个让小白头疼的大模型核心概念：Token、Context Window、Temperature等。作者用通俗易懂的比喻和实例，将复杂技术概念转化为普通人能理解的内容，帮助读者真正掌握AI时代的入门知识。文章不仅解释了每个概念的基本原理，还提供了实际应用技巧，让读者能够更好地与AI互动，提高使用效率，是AI入门的必读指南。

1、 Token

先说第一个让大家肉疼的问题：为什么我说一句话，后台扣费扣了那么多？

很多人以为AI是按字数收费的，其实不是。AI的计费单位叫Token。

Token是什么？你可以把它理解为AI消化信息的最小咀嚼单位。就像你吃饭不是一口吞下整只鸡，而是一口一口嚼。AI处理文字也一样，它不是整句话一起看，而是把句子切成一小块一小块来消化。

在 AI 眼里，你说的话不是句子，而是一串串的数据块。英文里一个单词可能是一个Token，也可能是半个，取决于这个词常不常见。比如"the"这种高频词，肯定是独立的一个Token；但像"cryptocurrency"这种长词，可能会被切成好几块。中文就更复杂了，一个汉字以前可能占2-3个Token，因为早期模型主要是拿英文训练的，中文对它来说像外语。现在优化好的模型，中文一个字基本接近一个Token了。

这就好比去菜市场买肉。你以为是按块买的，老板其实是按克称的。你切得越碎，中间的损耗可能就越不一样。同样的道理，你用一些生僻词、专业术语，Token消耗可能比你想象的多。

重点说一下原理：大模型处理文本时，第一步是Tokenization，也就是分词。它得把连续的文本切分成一个个它认识的ID。比如Apple这个词，在模型的词汇表里可能对应ID1452。模型内部不认识Apple这几个字母，它只认识1452 这个数字。

为什么不直接用字？因为字太多了，组合无穷无尽。全世界的语言加起来，字符数量是天文数字。用Token能大大降低计算量，把无限可能压缩成有限词汇表。这个词汇表通常有几万到十几万个Token，模型通过学习知道每个Token 和其他Token之间的关系。

这里面还有个有意思的现象：同样的内容，用不同语言表达，Token数量差异很大。英文通常比中文省Token，因为模型对英文的压缩效率更高。所以如果你想省钱，可以考虑用英文跟AI对话，当然前提是你英文够好。

另外，Token不只包括你说的话，AI回复的话也算在里面。所以如果你让AI写一篇长文，不光你的提问要花钱，它输出的每一个字也都在烧钱。这就是为什么有些API按输入和输出分开计费。

所以下次看到扣费比字数多，别慌，那是AI在帮你细嚼慢咽。你要是想省钱，就得学会精简表达，别跟AI唠家常，字字珠玑才是省钱王道。

2、Context Window

再来说说记忆力的问题：为什么AI聊着聊着突然失忆了？

你跟它说：老王刚才提的那三个建议，你觉得哪个好？它回你：老王是谁？什么建议？

那一刻你想摔键盘的心都有吧？

其实这不怪它，怪你的上下文窗口爆了。

你可以把 AI 想象成一个正在考试的学生。Context Window就是他的草稿纸。这张纸的大小是有限的，有的模型给你一张A4纸，有的给你一整本练习册，但总归是有边界的。

你跟他说的话，也就是Prompt，以及他回答你的话，也就是Output，都得写在这张纸上。每一轮对话，纸上的内容就多一点。当对话越来越长，草稿纸写满了，怎么办？为了写新内容，他只能把最上面的旧内容擦掉。

一旦擦掉，对他来说，那段信息就从未存在过。这就是失忆的真相。不是 AI 故意装不认识你，是它物理上看不到那段历史了。

早期模型草稿纸很小，GPT-3.5刚出来的时候只有4K Token，大概就是几千个汉字，聊个十几轮就开始忘事。现在像 Claude 3、GPT-4o这些，草稿纸已经扩展到128K甚至更大，能塞进好几本书的内容。

但这里有个巨大的误区：窗口大不等于记忆好。

窗口越大，AI需要同时处理的信息越多，注意力就越分散。就像你考试的时候资料太多，反而找不到关键信息。研究表明，当上下文特别长的时候，AI对中间部分信息的召回率会明显下降，这叫迷失在中间现象。它对开头和结尾比较敏感，中间那一大坨容易被忽视。

所以，老王建议啊，无论窗口多大，重要的信息最好在每一轮对话里适当地强调或重置。比如每隔几轮就把核心需求重新说一遍，或者把关键约束放在提问的最后面，离输出最近的地方。别指望 AI 能像你老婆一样，把你三年前说的一句誓言记得清清楚楚。

还有一点，上下文窗口是输入和输出共享的。如果你的输入占了100K，那AI 就只剩28K用来回复。如果你塞进去一整本书让它总结，它可能写到一半就被截断了。这个坑很多人踩过。

理解了Context Window，你就明白为什么长对话质量会下降，为什么重要信息要反复强调，为什么有时候开个新对话反而效果更好。

3、 Temperature

为什么同样的问题，AI 每次给的答案不一样？

有时候你想要标准答案，它给你变着花样来；有时候你想让它发散，它又给你背课文。

这时候你就得去调那个叫Temperature的参数了。

这个参数控制的是 AI 的疯狂程度或者说创造力。Temperature这个词本身是温度的意思，在物理学里，温度高代表分子运动剧烈、混乱；温度低代表分子运动缓慢、有序。AI的Temperature参数借用了这个概念。

Temperature等于0或者接近0的时候，AI就是个严谨的理工男。你说一就不二，每次回答都选概率最高的那个词，绝不冒险。适合做数学题、写代码、数据提取、格式转换这些需要精确性的任务。这时候它像没喝酒，头脑清醒，一板一眼。

Temperature大于0.8甚至更高的时候，AI开始放飞自我了。它会尝试选一些概率没那么高、但更有趣的词。输出会更多样、更有创意，但也更不可预测。适合写小说、搞创意、头脑风暴这些需要发散思维的场景。这时候它像喝高了，话多、敢说，偶尔冒出一些神来之笔，偶尔也会胡言乱语。

底层原理是这样的：AI生成每个字其实都是在做概率预测。模型会给每个可能的下一个词打分，生成一个概率分布。比如今天天气真后面，好的概率可能是 60%，差是 20%，奇怪是 10%，还有一堆小概率选项。

Temperature的作用就是调整这个分布的尖锐程度。温度低，分布变得很陡峭，高概率的词更高，低概率的词更低，模型几乎只会选最高分的那个。温度高，分布变得扁平，各个选项的差距缩小，模型有更大概率选到那些原本排名靠后的词。

温度低，它只打胜率最大的牌；温度高，它就敢为了节目效果出险牌。

所以，别总抱怨AI不稳定。你想让它稳，就把温度调低；你想让它浪，就把温度拉高。是你没用对钥匙。大部分API默认温度是0.7左右，是个中庸的值。如果你对输出一致性要求很高，建议直接设成0。

还有一点，温度太高会增加幻觉的概率。因为模型开始选那些概率本来就不高的词，逻辑链条更容易断裂。这也是为什么写创意文案可以用高温度，但写法律文书、医疗建议这些必须用低温度。

4、Prompt

怎么跟 AI 说话它才能听懂？

这是小白卡得最久的一关。很多人上来就一句：帮我写个文案。

AI 懵了：写给谁？在哪发？卖什么？多长？什么风格？要不要配图建议？有没有参考案例？

Prompt不是简单的提问，它是给指令。而且是给一个超级聪明但完全不懂潜规则的新人给指令。

你把AI想象成一个刚入职的实习生，名牌大学毕业，博学多才，背了整个图书馆的书，但没有任何社会经验，也不懂你心里的潜台词。你说差不多就行，他不知道你的差不多是什么标准。你说高端一点，他可能给你搞成皇家贵族风。

你跟实习生说去买点喝的，他买回来一瓶二锅头，你不能怪他，因为你没说买给客户开会喝的咖啡，要星巴克美式，中杯，少冰。

一个好的Prompt必须包含这几样东西：

第一，立人设，也就是Role。告诉AI它应该扮演谁。你是资深文案？是金融分析师？是用户研究专家？人设决定了它用什么视角和专业度来回答。同样一个问题，你让它扮演医生和扮演患者，回答完全不一样。

第二，给背景，也就是Context。告诉 AI 事情的来龙去脉。我们在做什么项目？这是给谁看的？之前做过什么尝试？为什么需要这个东西？背景信息越充分，AI 的输出越贴合你的实际需求。

第三，定目标，也就是Goal。你要达到什么效果？是让用户下单？让领导批预算？让读者转发？目标明确，AI才知道优化方向。

第四，提要求，也就是Constraints。字数多少？格式怎样？语气如何？有哪些禁区？要不要引用数据？这些细节约束是让输出可控的关键。

这就是Prompt Engineering，也叫提示词工程。本质上，就是学会准确地布置任务。这不是什么玄学，就是把你脑子里模糊的想法，翻译成 AI 能理解的精确指令。

老王常说，AI 的水平上限由模型决定，但下限由你的Prompt决定。你糊弄它，它就糊弄你。同一个模型，Prompt写得好和写得差，输出质量能差出十万八千里。

还有个技巧叫Few-shot，就是在Prompt里给几个例子。你告诉AI：像这样写：例子1、例子2、例子3，现在请写一个新的。有了参照物，它就知道你要什么调调了。

5、 System Prompt

为什么不同AI产品性格差那么大？

有的AI像知心大姐，有的像霸道总裁，有的像木讷客服。同样是GPT-4，为什么微软的Copilot 和OpenAI 官方的ChatGPT用起来感觉不一样？

除了模型本身的底子，最关键的就是System Prompt，也叫系统提示词。

如果说Prompt是你给实习生发的临时任务卡，那System Prompt就是实习生入职第一天签的员工手册和行为准则。它不是针对某一个具体任务的，而是定义了这个AI角色的基本人格。

这个是在你还没开始说话之前，开发者就已经写进AI脑子里的第一条指令。它就像一个隐藏层，用户看不到，但每一次对话都在起作用。

System Prompt规定了这些东西：

第一，身份定义。你叫什么名字？你是谁创造的？你能做什么不能做什么？

第二，价值观边界。比如绝对不能帮人写病毒代码、不能生成违法内容、不能冒充真人。这些是硬红线。

第三，交互风格。说话要礼貌还是直接？要简洁还是详细？用专业术语还是大白话？要不要主动追问？

第四，知识约束。某些场景下，System Prompt会告诉 AI：你只能基于以下资料回答，不要自由发挥。

比如，有些客服AI的System Prompt里写着：你是一个严谨的客服代表，绝对不能承诺你不知道的事情，只能回答企业知识库里的内容。如果用户问的问题你不知道，就说不知道并建议联系人工客服。

所以不管你怎么撩它，它都一副公事公办的样子。这不是模型笨，是它的出厂设置决定的。换一个System Prompt，同一个模型可以变得幽默风趣、可以变得冷酷无情、也可以变得唯唯诺诺。

当你自己开发 AI 应用或者用Agent 平台时，写好System Prompt是赋予AI 灵魂的第一步。这是你作为产品经理或开发者能发挥的最大杠杆点。同一个基础模型，System Prompt不同，产品体验天差地别。

有个有意思的事：很多用户会尝试越狱，用各种技巧诱导AI突破System Prompt 的限制。这是一场猫鼠游戏，开发者不断加固防护，用户不断找漏洞。这也说明System Prompt虽然强大，但不是万能的，需要和模型层面的安全机制配合使用。

6、RAG

AI 怎么知道我们公司内部的事情？

你问ChatGPT：老王公司明天的会议在哪开？它肯定不知道，因为它训练的时候没见过你们公司的内网数据。就算你把会议通知发过去，下次新对话它又忘了。

除此之外，大模型还有知识截止日期的问题。它的知识停留在训练完成的那一天，之后发生的事情它一概不知。你问它今天的新闻，它只能瞎编或者说不知道。

解决这个问题，不能靠重新训练模型，太贵太慢，几百万美元起步，还得等几个月。得靠RAG。RAG全称是Retrieval-Augmented Generation，翻译过来叫检索增强生成。

这个听着高大上，其实原理特别生动：就是开卷考试。

普通大模型回答问题是闭卷考试，全凭它脑子里记住的东西。但RAG允许它临场翻书。

当在这个模式下，你问AI问题时，系统不会直接让 AI 瞎编。整个流程是这样的：

第一步是检索，也就是Retrieval。系统先拿着你的问题，去你指定的文档库里翻书。这个库可以是你们公司的内网文档、产品手册、历史会议记录，什么都行。系统会用语义搜索的方式，找到最相关的几个文档片段。

第二步是增强，也就是Augmented。系统把这几个文档片段，连同你的问题，一起塞给 AI。等于是开卷考试的时候，老师把参考资料直接翻到相关那一页放你面前。

第三步是生成，也就是Generation。系统对AI说：依据这些资料，回答他的问题。AI 就会基于这些参考内容来组织答案。

所以，RAG就是给AI配了一个外脑或者图书馆。它不需要背下所有知识，它只需要知道去哪里翻书、怎么翻书就行。

现在很多企业做AI知识库，本质上就是在做RAG。客服机器人能回答产品问题，是因为背后连着产品文档库。法律 AI 能检索案例，是因为连着判例数据库。医疗 AI 能查论文，是因为连着医学文献库。

RAG的好处是：不用重新训练模型，只要更新文档库就能让AI掌握最新知识；可以精确控制 AI 能访问哪些信息，数据安全可控；输出可溯源，AI说的每句话都能追溯到原始文档。

但RAG也有局限：它依赖检索质量，如果检索不准，参考资料找错了，回答也会跑偏。另外，它只能用于回答问题，不能让AI真正学会某个技能或风格。

7、 Fine-tuning

怎么让AI真正学会我的风格？

RAG是让AI翻书，但如果你想让AI彻底变成一个中医专家或者老王分身，光翻书不够，得特训。

这就是Fine-tuning，也叫微调。

通用大模型就像是一个受过九年义务教育的通才，啥都懂一点，语文数学英语物理化学都学过，但啥都不精。让它写法律文书，总感觉差点意思；让它说东北话，说不出那个味儿。

Fine-tuning就是送这个大学生去深造。可以是读研读博，专攻某个学术领域；也可以是去蓝翔技校，练就一门手艺。

具体怎么做呢？我们准备成千上万条特定的数据，比如老王过去写的所有1000篇公众号文章，整理成输入-输出的配对格式。然后让模型在这些数据上再训练一遍。

这个过程不是从零开始训练，而是在已经很强大的基础模型上接着练。就像一个会游泳的人，去学自由泳特训，比完全不会游泳的人快多了。

训练完之后，模型就发生了变化。它不仅懂知识，更懂味儿。它知道老王喜欢用什么词、什么句式、什么叙事节奏。它的输出会带上老王的个人印记。

重点来了，RAG和 Fine-tuning解决的是不同问题：

RAG解决的是知不知道的信息问题。你们公司今年的OKR是什么？这是信息，需要检索。

Fine-tuning解决的是像不像的行为模式问题。怎么用老王的风格写一篇文章？这是风格，需要训练。

你想让AI写出纯正的甄嬛体，靠Prompt描述可以接近，但总是差点意思，那个微妙的语感很难用文字规则描述清楚。把《甄嬛传》剧本拿去给它微调一下，那个本宫贱人的味儿就入骨髓了。

Fine-tuning的代价是成本高、周期长、需要技术门槛。而且微调过的模型可能在其他方面能力下降，这叫灾难性遗忘。所以不是什么场景都适合微调，要看具体需求。

现在还有一种轻量级的方法叫LoRA，可以用更少的资源做微调，是个折中方案。

8、 Agent

AI 能不能自己干活不用我盯着？

之前的AI都是你问我答的聊天机器人。你问一句，它答一句。你如果不给指令，它就永远在那傻等着。它很聪明，但很被动。

Agent的出现，是AI从做题家向实干家的进化。Agent 翻译过来叫智能体，但我更喜欢叫它数字员工。

传统AI只有脑子，Agent有脑子还有手有脚。

Agent不仅仅是聊天，它有这几个关键能力：

第一，Tools，就是工具能力。它可以调用外部工具：搜索引擎、代码执行器、数据库查询、发邮件、操作浏览器。它不再只是说，它能做。

第二，Planning，就是规划能力。给它一个复杂目标，它能自己拆解成多个子任务，排优先级，按顺序执行。

第三，Memory，就是记忆能力。它能记住之前做过什么，遇到过什么问题，积累经验。

第四，Reflection，就是反思能力。如果做错了或者结果不理想，它能自己发现问题，调整策略，重新尝试。

你可以给Agent一个模糊的目标：帮我策划并执行一次竞品调研。

Agent 会这样做：

第一步，先去Google搜一下这个赛道有哪些竞品，这是调用搜索工具。

第二步，挨个访问竞品官网，提取关键信息，这是调用浏览器工具。

第三步，把搜到的信息整理成表格，这是调用代码工具。

第四步，发现某个竞品数据缺失，自己决定再换个渠道搜，这是自我反思与规划。第五步，最后写个调研报告发给你。

中间这几步，它不需要你一句句教，它能自主决策、自主行动。

如果说ChatGPT 是一个超级百科全书，你问什么它答什么；Agent 就是一个能独立干活的数字员工，你给目标它交结果。这就是为什么现在全行业都在炒 Agent，因为它才是生产力的真正解放。

当然，现在的Agent还不完美，经常会跑偏、卡死、做出愚蠢的决策。但方向是对的，未来每个人可能都有一群 Agent 替你处理各种事务。

9、 Embedding

AI 怎么理解两个词是相似的？

如果你在传统数据库里搜苹果，它只能搜到包含苹果这两个字的文章。你搜不到iPhone，搜不到水果，搜不到乔布斯，哪怕这些在语义上都和苹果有关系。

但 AI 能做到。它怎么知道这些词有关系？

这就要靠Embedding，翻译过来叫嵌入。这个概念稍微有点硬核，但理解了它，你就理解了 AI 语义理解的核心机制。

在 AI 的世界里，万物皆数。文字不是文字，是数字；图片不是图片，是数字；声音也是数字。Embedding就是把这些东西转换成一串向量，你可以理解为高维空间里的坐标。

什么意思呢？打个比方。

在地图上，每个城市都有经纬度坐标。北京是（116, 40），天津是（117, 39）。你一看坐标就知道，北京和天津离得近。

Embedding做的是类似的事，只不过不是二维地图，而是几百维甚至几千维的空间。每个词、每句话、每篇文章，都被映射成这个高维空间里的一个点。

北京和天津在这个空间里离得近，因为它们都是中国城市。男人和女人之间的距离，可能等于国王和王后之间的距离，因为它们的关系模式相似。这就是著名的King-Queen类比：King 减去 Man 加上Woman约等于Queen。

Embedding就是把生硬的符号，变成了高维空间里的点，让AI可以用数学方法来理解语义。

AI 算相似度，不是看字长得像不像，而是看这两个点在空间里离得近不近。这个距离可以用余弦相似度或者欧氏距离来计算。

这也就是为什么RAG能搜到你即使没用关键词、但意思相近的内容。用户问怎么退货，系统能匹配到文档里的申请退款流程，靠的就是Embedding在后台把两个表述映射到了相近的位置。

Embedding不只用于文本。图片可以Embedding，变成图片向量，就能做以图搜图。声音可以Embedding，就能做声纹识别。甚至用户行为也可以Embedding，用于推荐系统。

可以说，Embedding是整个现代 AI 的底层基础设施。没有它，就没有语义搜索，就没有RAG，就没有现在这些智能应用。

10、 Hallucination

为什么AI会一本正经地胡说八道？

你问它：林黛玉是怎么倒拔垂杨柳的？它可能真给你编一段：林黛玉自幼便有超凡之力，在大观园后院练武多年，终于练就倒拔垂杨柳的神功…

这明显是胡扯，倒拔垂杨柳是鲁智深的事，跟林黛玉有什么关系？但AI说得头头是道、煞有介事，你要不是熟悉原著，可能还真信了。

这叫Hallucination，翻译过来叫幻觉。这是目前大模型的通病，也是最让人头疼的问题之一。

为什么会有幻觉？得从大模型的工作原理说起。

大模型本质上是一个概率预测机。它的任务不是回答问题，而是预测下一个词。它根据前面的所有内容，预测下一个字出现概率最高的是什么，然后一个字一个字地接龙。

在训练过程中，它见过海量的文本：倒拔后面经常接垂杨柳，林黛玉经常出现在《红楼梦》的语境里。当你问一个包含这些元素的问题时，它就开始词语接龙。它不是在思考事实，它是在模拟说话。

它没有真假的概念，只有概率的高低。

而且，模型有时为了讨好你，会倾向于给出肯定的回答，而不是说我不知道。这是因为训练数据里，有帮助的回答通常比拒绝回答更受欢迎。

另外，如果你把Temperature设高了，模型选词更随机，逻辑链条更容易断裂，幻觉概率更高。

怎么治？

第一，用RAG给它参考资料，让它按书说话。有了可靠信源，瞎编的空间就小很多。

第二，在System Prompt里明确告诉它：如果你不确定答案，就说不知道，不要编造。宁可诚实说不知道，也不要瞎扯。这能减少讨好式回答。

第三，让它把思考过程写出来，这叫Chain of Thought。把推理步骤暴露出来，一步步说清楚怎么得出的结论。这样逻辑断裂会更容易被发现，也逼着模型更谨慎。

第四，人工核查。任何重要的输出，都要有人过目。AI是副驾驶，方向盘还得在你手里。特别是法律、医疗、金融这些领域，幻觉的代价特别大，必须有严格的审核机制。

幻觉问题短期内不会彻底解决，这是大语言模型架构层面的天然局限。但通过各种手段可以大大降低概率。理解这一点，才能正确地使用AI，既不盲信，也不因噎废食。

结尾

一口气讲了这10个概念，不知道大家消化没有。其实AI这里的黑话还有很多。但说到底，工具是为人服务的。

你不一定要懂变压器的原理才能开好车，但你至少得知道什么是油门，什么是刹车，什么是导航。Prompt是油门决定动力大小，Temperature是节气门决定输出风格，Context Window 油箱决定续航长短，RAG 是副驾驶帮你看地图。

这个时代，拒绝理解 AI，就是在拒绝进化的权利。

如何学习大模型 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。

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，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大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包：

• ✅ 从零到一的 AI 学习路径图
• ✅ 大模型调优实战手册（附医疗/金融等大厂真实案例）
• ✅ 百度/阿里专家闭门录播课
• ✅ 大模型当下最新行业报告
• ✅ 真实大厂面试真题
• ✅ 2025 最新岗位需求图谱

所有资料 ⚡️ ，朋友们如果有需要《AI大模型入门+进阶学习资源包》，下方扫码获取~

① 全套AI大模型应用开发视频教程

（包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点）

② 大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

③ 大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

④ AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

⑤ 大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

⑥ 大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

以上资料如何领取？

为什么大家都在学大模型？

最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人，传统岗位不断缩减，但AI相关技术岗疯狂扩招，有3-5年经验，大厂薪资就能给到50K*20薪！

不出1年，“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。

风口之下，与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰，不如先人一步，掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验，“顺风”翻盘！

这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

以上全套大模型资料如何领取？