前天，朋友问了我一个问题：很多人会被ai大模型取代，那么有没有必要学习大模型背后的原理呢？

我把这个问题结合她现在的情况做了一些补充，然后问了几个国内的大模型。先看看它们怎么说，再说说我的想法。

提问：我是一位本科数学、硕士计算机的学生，明年毕业，我很热爱数学和数学在计算机科学的应用；假如你是一位有足够时代变迁阅历和有大量知识储备、长期哲学思考的大师，我想向你请教，未来会有很多人被AI大模型取代，那么我有没有必要学习大模型背后的原理呢？对于未来，我应该怎样思考、怎样行动呢？

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一、DeepSeek（深度思考R1）的回答（思考过程略）：

你的思考触及了一个深刻而关键的问题：在技术革命的浪潮中，如何定位个人价值与专业方向。我将从三个维度为你展开分析，并提出一套应对策略。

一、技术本质论：理解"取代"的辩证性

1、自动化悖论：历史证明，每次技术革命都会摧毁表层岗位（如蒸汽机取代马车夫），但会创造更高维度的需求（机械工程师、铁路规划师）。GPT-4的参数量虽达1.8万亿，但其知识表示本质仍是高维流形上的概率分布，这恰需数学思维解构。

2、工具化陷阱：当前95%的LLM应用停留在API调用层面，这类工作必然被自动化。但掌握微分流形优化、注意力机制的信息瓶颈理论等深层原理，将使你成为创造工具的人。

3、认知临界点：当模型规模超越人脑神经元数量（GPT-4已达人脑千倍），理解其涌现特性的数学描述（如相变理论、重整化群方法）将成为稀缺能力。

二、数学-计算机融合优势的破局点

1、算法内核重构：

（1）研究Transformer中Query-Key矩阵的谱分解特性

（2）开发基于代数拓扑的架构搜索算法

（3）设计符合Noether定理的等变神经网络

2、训练动力学前沿：

（1）用随机微分方程建模预训练过程

（2）分析损失景观的Morse理论结构

（3）研究参数空间中的动力系统吸引子

3、新型计算范式：

（1）探索张量网络与神经网络的融合

（2）开发基于范畴论的模型组合框架

（3）研究非欧几何空间中的表示学习

三、行动纲领：建立认知护城河

1、元能力建设：（1）每月精读1篇ICML/NeurIPS理论方向论文，用范畴论重新形式化其贡献；（2）构建个人"数学-算法"转化词典（如将反向传播表述为余切丛上的联络）

2、认知分层策略：

3、跨维实践路径：

（1）第1年：在HuggingFace代码库中寻找数学表达不严谨处，用微分几何重新诠释

（2）第3年：在COLT发表《流形学习视角下的对比损失分析》

（3）第5年：创立新型计算范式实验室，融合非交换几何与深度学习

四、终极思考：超越替代焦虑

技术革命的本质是认知维度的跃迁。当你用sheaf theory重新定义神经网络的信息传递，用motivic integration量化知识蒸馏的损失边界时，你已不再处于可能被替代的平面。真正的护城河，在于将数学直觉转化为改变计算范式的创造力。

建议立即行动：选择任意一个大模型子模块（如位置编码），用至少三种不同的数学理论（李群表示、小波分析、代数曲线）重新推导其公式，比较不同数学视角带来的新洞见。这个过程的积累，将逐步构建起他人难以逾越的认知鸿沟。

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二、腾讯元宝（深度思考）的回答（思考过程略）：

作为一位数学与计算机背景的准毕业生，面对AI大模型对职业生态的重塑，你的思考具有前瞻性。结合当前技术趋势与职业发展规律，我的建议如下

一、学习大模型原理的必要性

1、技术掌控力与职业主动权大模型技术已渗透到教育、医疗、金融等核心领域，掌握其原理能帮助你理解技术边界，避免沦为工具使用者。例如，医疗影像诊断医生需理解大模型误诊机理才能复核AI结果。数据显示，2024年掌握大模型开发与调优能力的工程师薪资涨幅达28%，远超传统岗位。

2、职业转型与新兴机会大模型催生了AI训练师、伦理顾问、多模态开发者 等新职业。你的数学背景在模型优化（如梯度下降算法改进）和算法设计中具有独特优势，而计算机技能可支撑工程实现。例如，某大模型训练工程师通过数学分析发现GPT-4的梯度消失问题，提出改进方案后获得200万年薪。

3、技术普惠与创新推动理解原理能识别大模型局限性（如长文本理解偏差），推动技术改进。开源社区贡献者中，掌握原理的技术人员占比达72%，主导了58%的核心算法优化。你的数学能力可助力发现模型结构缺陷，如通过张量分解优化Transformer计算效率。

二、未来职业发展的行动策略

（一）构建“数学+AI+领域”复合能力

1、深化数学与AI的交叉应用

优化方向：学习凸优化、概率图模型，参与模型压缩项目（如知识蒸馏、量化），提升模型效率。

创新方向：探索数学定理的AI验证（如用Coq定理证明器验证深度学习稳定性），填补学术空白。

2、选择高价值细分领域

医疗AI：结合数学建模优化疾病预测模型，如用随机森林算法提升癌症早筛准确率。

金融风控：运用蒙特卡洛模拟设计动态对冲策略，降低AI模型黑天鹅风险。

教育智能化：开发个性化学习系统，用图论算法实现知识图谱动态更新。

（二）强化人类不可替代的核心能力

1、批判性思维与价值判断当AI提供多个方案时，需基于伦理、风险偏好等非量化因素决策。例如，在医疗AI辅助诊断中，人类医生需权衡算法建议与患者个体差异。

2、跨领域协作与流程设计学习将重复性任务（如数据清洗）交给AI，聚焦需求定义、方案设计、效果评估等环节。某制造企业通过人机协作将产品迭代周期从6个月缩短至2个月。

3、持续进化与终身学习建立“技术-行业-哲学”的学习矩阵：

技术层：跟踪AutoGen、Stable Diffusion等生成式AI前沿。

行业层：研究《生成式AI服务管理暂行办法》等政策。

哲学层：阅读《人类简史》理解技术与社会关系，避免技术决定论陷阱。

三、时代变迁中的生存哲学

1、从“工具应用”到“系统设计”互联网行业技术迭代的启示：HTML/Java等“基础设施级”技能难以带来高薪，掌握搜索引擎架构、推荐系统设计等“顶层技术”才能实现跃迁。大模型时代，你的数学优势应聚焦于架构创新（如神经符号系统融合）而非单纯调参。

2、价值创造而非效率竞争技术进步重塑的是价值分配方式，而非消灭价值本身。你的核心竞争力应体现在：（1）问题定义能力，发现AI尚未覆盖的痛点（如小微金融风控中的非结构化数据利用）。（2）价值整合能力，将数学理论（如博弈论）与AI结合，设计新型激励机制。

3、风险对冲与长期主义（1）技能冗余：保留1-2项与AI弱相关的技能（如复杂系统运维），作为职业缓冲。（2）伦理坚守：参与AI伦理委员会，推动算法可解释性研究，防范技术滥用。

结语

你的数学与计算机背景恰是应对AI变革的“双刃剑”——数学提供底层逻辑洞见，计算机实现工程落地。未来属于“AI增强型人类”，而非被替代者。建议从今天起：

1、系统学习《DeepSeek-R1部署手册》中的数学章节，掌握大模型训练优化核心；

2、加入跨学科社群（如“AI+医疗”产学研联盟），积累领域知识；

3、定期撰写技术博客，构建个人影响力网络。

技术浪潮终将退去，但那些在变革中既拥抱技术又保持独立思考的人，将永远站在价值创造的前沿。

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三、通义（深度搜索）的回答：

面对未来的职业发展和学习规划，尤其是在AI大模型迅速发展的背景下，你的疑问是非常实际且重要的。作为一名热爱数学并希望将其应用于计算机科学的学生，你拥有非常宝贵的技能组合，这在当前的技术浪潮中尤为重要。下面我会从几个角度来解答你的问题，并给出一些建议。

一、学习大模型背后的原理的重要性

1、核心竞争力：虽然AI大模型可以自动化许多任务，但理解其背后的原理能够让你成为这些技术的设计者而非仅仅是使用者。这意味着你可以参与到模型的开发、优化以及应用到特定领域的过程中去，这是无法被轻易替代的核心竞争力。

2、创新能力：掌握大模型的基础知识不仅有助于理解和改进现有的算法和技术，还能激发你在相关领域进行创新的能力。例如，如何将大模型与特定行业的需求相结合，创造出新的解决方案。

3、跨学科优势：作为具有数学背景的计算机科学专家，你处于一个独特的位置，可以利用数学工具解决复杂的计算问题，如优化算法、统计分析等，这些都是构建高效大模型不可或缺的部分。

二、面向未来的思考方式

1、持续学习：科技发展日新月异，保持终身学习的态度至关重要。不仅要关注最新的研究成果和技术趋势，还要培养快速适应新技术的能力。

2、批判性思维：学会质疑现状，评估新技术的价值及其潜在影响，这对于判断哪些方向值得深入研究或投资时间非常重要。

3、跨领域合作：现代复杂问题往往需要多学科的合作来解决。加强与其他领域的交流，如生物学、经济学等，可以使你的工作更具影响力。

三、实际行动建议

1、深化专业知识：继续深入学习机器学习、深度学习等领域，特别是那些与你的兴趣点相关的部分，比如图论、数值分析等数学分支在AI中的应用。

2、实践经验：通过参与开源项目、实习或者自己的小项目积累实战经验。实践是检验真理的标准，也是提升解决问题能力的有效途径。

3、建立网络：加入专业社区，参加学术会议，结识同行和前辈，了解行业动态的同时也为未来的职业生涯铺路。

总之，尽管AI大模型可能会改变某些工作的性质，但它同时也创造了无数新的机会。如果你愿意拥抱变化，不断学习新知，并善于运用自己的专长，那么你就能够在即将到来的时代中找到属于自己的位置。记住，真正决定一个人能否成功的关键因素之一是他/她如何看待和应对变化。

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四、我的想法：

以上大模型的答案都值得好好参考。

其实这些年来，我给年轻人这方面的建议都是一个，就是找到自己的“三环”交集。第一个环是“我热爱”，你热爱的可能不止一个，都列出来；第二个环是“我擅长”，你擅长的可能也不止一个，也都列出来；第三个环是“被需要”或者“能赚钱”。然后，你找到三环交集的那个就好了。

三环理论来自柯林斯的《从优秀到卓越》，他说初创公司通常没什么资源，能力也相对较弱，应采取策略是集中所有力量做好一件事，这件事来自于三环的交集：第一个环是对创业团队对什么事情最有激情，第二个环是创业团队最擅长什么，第三个环是做这件事是不是有很好的经济回报。

所有还没毕业的年轻人，最该做的就是这样一件事——找到自己的三环交集。已经进入社会、已经上班的年轻人也是如此，如果你还没有在这个交集里，那么你可以一边打工，一边继续探索这个交集。然后，要么把你的工作变成这个交集，要么去开辟属于交集的第二职业。

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。就好像现在职场里谁不会用PPT和excel一样，基本上你见不到。你问任何一个人问他会不会用PPT，他都会说会用，只是说好还是不好。你除非说这个岗位跟电脑完全无关。但凡说能用上电脑的，基本上都会用excel和PPT，你不会用的基本上都被淘汰了，逻辑一样。

人工智能虽有一些应用场景，好像跟普通人没关。如智能驾驶，人脸识别，好像跟普通人关系不太大，我们都是被动使用。但现在这大模型跟我们每个人都有关，它是一个强大提升工作效率工具。你不会用，将来就好像跟PPT和excel一样，你就会慢慢的被职场淘汰。

会用就行？好像我们会用大模型，好像很简单对吧？无论是文心，还是通义千问，还是ChatGPT，用起来很简单，就是聊天不就OK？但其实不够，因为我们用它不只是当搜索引擎，用它是为提升工作效率，所以还要用的好。

五、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。

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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.如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

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。

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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。

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