近期，清华、北大、浙大等国内顶尖高校纷纷推出DeepSeek系列使用指南，这些资料虽为实践操作提供了便利，但大多聚焦工具使用，鲜少深入底层逻辑。而厦门大学研究团队发布的内容，却系统梳理了大模型、智能体与AIGC的核心原理，堪称“入门者福音”。今天，我们就结合这份优质资料，为大家拆解AI领域的关键技术，让零基础读者也能清晰理解其核心逻辑。

一、大模型：AI领域的“超级大脑”

1.1 什么是大模型？

大模型，全称“大规模人工智能模型”，是深度学习技术发展的核心产物。它凭借海量参数规模、超强学习能力与广泛泛化能力，能处理文本、图像、音频等多类型数据，甚至完成创作、推理等复杂任务。

我们常说的大模型“大”，主要体现在三个维度：

• 参数数量庞大：从数十亿到万亿级不等，是模型“聪明”的核心基础；
• 训练数据海量：需覆盖互联网文本、专业文献、图像库等多元数据，确保认知全面性；
• 计算资源密集：训练过程需依赖数百甚至数千张高性能GPU，对硬件要求极高。

从发展历程来看，大模型的参数规模呈指数级增长：2020年OpenAI推出的GPT-3，参数达1750亿，首次让外界看到大模型的潜力；2023年GPT-4参数突破1.8万亿，推理与逻辑能力大幅提升；而阿里在2021年发布的M6模型，参数更是达到10万亿级，为多模态任务（如图文结合生成）奠定了基础。

1.2 大模型的分类

根据处理数据类型与应用场景的不同，大模型可分为多个类别，常见分类如下（结合图示更易理解）：

例如，按任务类型可分为“语言大模型”（如GPT、文心ERNIE）、“视觉大模型”（如MidJourney、Stable Diffusion）、“多模态大模型”（如GPT-4V、Gemini）；按应用领域则可分为“通用大模型”（适用于多场景）与“垂直领域大模型”（如医疗大模型、金融大模型）。

1.3 大模型的核心特点

除了“规模大”，大模型还具备以下关键特性，这些特性共同决定了其强大的能力：

• 涌现能力：当参数规模突破某一阈值后，模型会突然具备未被专门训练的能力（如逻辑推理、代码生成）；
• 泛化能力强：在少量样本学习后，就能适应新任务（例如仅给几个示例，就能生成符合风格的文案）；
• 多任务适配：无需重新训练，只需通过不同指令，就能完成翻译、总结、绘画等多种任务；
• 预训练+迁移学习：先在海量通用数据上“预训练”，再针对具体场景微调，大幅降低应用成本；
• 自监督学习：无需人工标注数据，能自动从原始数据中学习规律（如从海量文本中学习语言逻辑）；
• 领域知识融合：可融入医疗、法律等专业数据，成为特定领域的“专家”。

1.4 大模型的应用场景

如今，大模型已渗透到各行各业，成为推动产业升级的重要力量，典型应用包括：

• 自然语言处理：智能客服、机器翻译、文案生成、论文辅助写作；
• 计算机视觉：图像识别（如人脸识别、质检）、图像生成（如设计图、艺术创作）；
• 语音交互：智能音箱、实时语音转写、方言识别；
• 垂直领域：医疗领域的病历分析与诊断辅助、金融领域的风险控制与行情预测、工业领域的设备故障检测、自动驾驶中的环境感知等。

二、理清关系：人工智能、机器学习与大模型

很多人会混淆“人工智能”“机器学习”“大模型”的概念，其实它们是包含与被包含的关系，具体层级如下：

1. 人工智能（AI）：最宽泛的概念，指模拟人类智能的技术总称；
2. 机器学习（ML）：人工智能的核心分支，让机器通过数据“学习”规律，而非人工编写规则；
3. 深度学习（DL）：机器学习的重要子领域，通过“神经网络”模拟人脑结构，处理复杂数据；
4. 预训练模型：深度学习的一种应用形式，先在通用数据上训练，再适配具体任务；
5. 预训练大模型（简称“大模型”）：参数规模庞大、能力更强的预训练模型；
6. 预训练大语言模型（简称“大语言模型”）：大模型的一个细分方向，专注于语言类任务，代表产品有OpenAI的GPT系列、百度的文心ERNIE系列——其中ChatGPT是基于GPT大模型开发的产品，文心一言则是基于文心ERNIE开发的产品。

简单来说：人工智能 ⊃ 机器学习 ⊃ 深度学习 ⊃ 预训练模型 ⊃ 大模型 ⊃ 大语言模型。

三、基于大模型的智能体：会“自主决策”的AI

3.1 什么是智能体（AI Agent）？

智能体，又称“人工智能代理”，是一种能模拟人类行为逻辑的智能化系统。它不像单一软件那样只能执行固定指令，更像一个“有经验的助手”——能感知环境信息（如读取用户需求、分析任务背景）、自主规划步骤（如分解复杂任务）、执行决策并优化（如根据反馈调整行动），最终达成目标。

需要注意的是，智能体不是“硬件”或“软件”的单一概念：它可以是手机里的智能助手程序，也可以是工业场景中的智能机器人，核心是具备“自主性”与“智能性”。

3.2 大模型与智能体的结合

基于大模型的智能体，是将大语言模型（如GPT、BERT）作为“核心大脑”，搭配任务规划、记忆存储、工具调用等模块，形成的更强大系统。相比传统智能体，它的优势在于：

• 理解能力更强：能精准解读复杂文本需求（如“帮我写一份带数据支撑的市场分析报告”）；
• 决策更灵活：面对突发情况能调整策略（如报告数据缺失时，自动调用数据库补充）；
• 交互更自然：可通过对话式语言与人类沟通，降低使用门槛。

例如，某办公智能体可完成“接收会议录音→转写文本→提取关键议题→生成待办清单→同步给参会人员”的全流程，背后正是大模型在负责语音转写、语义理解与任务规划。

四、AIGC：大模型驱动的“内容创作革命”

4.1 什么是AIGC？

AIGC，全称为“Artificial Intelligence Generated Content”，即“人工智能生成内容”。它是一种全新的创作模式：无需人类手动创作，只需给AI下达指令，就能生成文字、图像、音频、视频、代码等各类内容。

例如，输入“生成一张‘未来城市雨后夜景’的油画”，AIGC工具可直接产出图像；输入“写一段关于‘宠物陪伴’的短视频脚本”，则能快速生成文案——这种高效、多元的创作方式，正在改变广告、设计、媒体等多个行业的生产流程。

4.2 大模型与AIGC的“共生关系”

大模型与AIGC是相辅相成、互相推动的：

• 大模型是AIGC的“动力源”：没有大模型的强大理解与生成能力，AIGC无法实现高质量内容创作（如早期AI生成的文本逻辑混乱，正是因为模型规模小；而GPT-4能生成流畅文案，核心是大模型的支撑）；
• AIGC是大模型的“应用载体”：AIGC将大模型的技术能力转化为实际产品（如MidJourney、ChatGPT），让普通用户也能感受到大模型的价值，同时用户反馈又能反过来优化大模型（如通过用户对生成内容的评价，调整模型参数）。

4.3 AIGC的应用场景与工具

（1）应用场景

AIGC的应用已覆盖内容创作全链条，常见场景包括：

• 营销创作：生成广告文案、海报设计、短视频脚本；
• 内容生产：撰写新闻摘要、小说章节、学术论文初稿；
• 设计领域：产出UI/UX设计图、室内装修方案、产品外观草图；
• 娱乐创作：生成原创音乐、动漫角色、游戏场景。

（2）常见AIGC大模型工具

不同类型的AIGC任务，对应不同的工具，常见工具如下：

例如，文本生成常用ChatGPT、文心一言；图像生成常用MidJourney、Stable Diffusion；视频生成常用Runway、Pika Labs；代码生成常用GitHub Copilot。

4.4 AIGC的“核心钥匙”：提示词（Prompt）

要让AIGC工具生成符合需求的内容，关键在于“提示词（Prompt）”——它是用户输入给大模型的指令，相当于“告诉AI要做什么、怎么做”。

提示词的形式灵活多样，可以是：

• 一个问题（如“什么是大模型的涌现能力？”）；
• 一段描述（如“生成一段温馨的家庭晚餐场景描写，语言风格贴近散文”）；
• 一组参数指令（如“生成一张猫咪在阳光下睡觉的照片，风格：写实，分辨率：4K，光线：柔和”）。

优质的提示词能大幅提升AIGC内容的质量，这也是如今“提示词工程师”成为热门岗位的原因之一。

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。

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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为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

大模型入门到实战全套学习大礼包

1、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！

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2、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。

3、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。

4、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。

5、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。

适用人群

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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