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当你告诉AI“画一张公园里野餐的图片，要有阳光、格子餐布和水果篮”，几秒钟后一张细节丰富的图像出现在屏幕上——这就是生成式AI正在改变我们与机器互动的方式。

你让AI写一首关于秋天落叶的诗，几秒后一首押韵工整、意象优美的诗歌就呈现在屏幕上。或者你向AI描述“一只穿着宇航服的柴犬在月球上遛猫”，它立刻生成出这幅超现实画面。

这种能够创造全新内容的AI技术，就是我们今天要聊的生成式AI。生成式AI不再只是分析数据或回答问题，而是学会了创造——从无到有生成文本、图像、音乐甚至视频。

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什么是生成式AI

简单来说，生成式AI是一种能够创造原创内容的人工智能。与传统的分析型AI不同，它不满足于识别模式或做出预测，而是直接参与创造过程。

早期的AI更像是高级计算器——给你输入数据，它输出分析结果。而生成式AI则像是一支笔、一把画笔或一个乐器，它能写出文章、画出图像、谱出旋律，甚至设计出全新的蛋白质结构。

这种AI的核心能力来源于对海量数据的学习。通过分析数百万张图片、数亿篇文章或无数段音乐，它逐渐理解了这些创作元素之间的关联、结构和风格。

生成式AI如何学习

生成式AI的学习过程有些像人类的艺术学徒。一个学徒通过观摩大师作品，学习绘画技法、构图原理和色彩搭配，然后逐渐形成自己的风格。

AI的“学习”则是通过分析海量数据，找出其中的模式和规律。比如，通过学习数百万张人脸照片，它能理解“人脸”通常有两只眼睛、一个鼻子和一张嘴，这些元素之间有特定的空间关系。

但生成式AI不止于此。它不仅能理解现有模式，还能重新组合这些元素，创造出全新的东西——就像把狮子的身体和鹰的翅膀组合成神话中的狮鹫。

创造力从哪里来

生成式AI的实现离不开几项关键技术。最核心的是Transformer架构，它使AI能更好地理解上下文关系。

举例来说，当你输入“苹果”这个词，Transformer能根据上下文判断是指水果还是科技公司。这种理解能力是AI创造连贯内容的基础。

而像ChatGPT这样的大语言模型，则是建立在这一架构上的庞大神经网络。它们拥有千亿级别的参数，相当于人脑中突触连接的简化模拟，能够捕捉语言中极其细微的规律。

在图像生成领域，扩散模型成为主流技术。这种方法通过“去噪”过程生成图像——从纯粹的随机噪声开始，一步步去除杂色，最终形成清晰图像，如同从混沌中创造出秩序。

生成式AI能做什么

文字生成是生成式AI最早被广泛应用的能力。从撰写邮件、生成代码到创作诗歌，AI文字助手正在改变我们的工作方式。写作辅助、代码生成、翻译改写，这些任务对AI来说已经越来越得心应手。

图像生成则展现了AI惊人的视觉创造力。用户只需用文字描述想要的画面，AI就能生成相应图像，无论是写实风格还是艺术创作。设计素材、艺术创作、概念可视化等领域正在被这项技术深刻改变。

在创意产业中，生成式AI正成为强大的协作工具，它可以帮助音乐人创作旋律，为视频制作提供素材，甚至协助科学家发现新的分子结构。

AI创造的局限性

尽管生成式AI能力强大，但它仍有明显局限。最大的问题是**“幻觉”现象**——AI可能生成看似合理但实际错误的内容，因为它本质上是基于概率的模式匹配，而不是真正的理解。

当要求AI生成“六指钢琴家弹琴”的图片时，它可能会产生不符合解剖学的手指数量；或在生成学术论文时，编造出不存在的参考文献。

这些局限性也提醒我们，生成式AI目前更适合作为创意助手而非最终决策者。它的价值在于拓展人类创造力边界，而不是替代最终的判断和审核。

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生成式AI已开始与搜索引擎、办公软件和专业工具深度整合。微软已将AI助手Copilot融入Office套件；Adobe在Photoshop中加入AI生成功能；各大搜索引擎也在测试AI增强的搜索体验。

这种趋势指向一个未来：AI不再是一个独立工具，而是嵌入我们数字生活和工作流的基础能力。如同电力一样无处不在，赋能各种应用场景。

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。

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2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

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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
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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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