2025年已经翻篇了，每个人可能都会有众多喜悦的瞬间，也会有留到2026年的遗憾。2025年是AI圈非常火热的一年，今天通过这篇文章总结AI科技圈的一些热点，以及新的2026年作为普通人应该如何学习AI。

如果说2023年是AI的尝鲜年，2024年是企业的迷茫年，那么刚刚过去的2025年，绝对是AI历史上的转折之年，2026年，AI可能比最聪明的人类还要聪明；现在的AI不再是只会陪你聊天，它已经会使用各种互联网上的工具，甚至开始成为你的数字员工。

一、2025年的AI热点事件

DeepSeek的横空出世

从最初的2025年春节期间，整个科技圈讨论最多的新闻就是DeepSeek，这家来自中国杭州的AI大模型公司，几乎承包了整个春节的AI话题。

中国开源模型DeepSeek以极低的训练成本，几乎做到了和全球顶尖模型相同的水平，DeepSeek以一己之力带动整个中国AI大模型技术的发展，DeepSeek可以被称为打破算力壁垒的“最强大脑”。

在AI世界，大模型是最核心的地基，过去谁拥有的算力更多，谁的模型能力就更强，DeepSeek的出现，彻底打破了这一传统，DeepSeek的核心竞争力在于其极致的效率和大模型的能力，DeepSeek的出现也加快了国内AI应用层的快速发展。

AI Agent工具的爆发

2025年，AI发生了另一个个明显的核心转变，都在指向一个趋势，AI正在从一个被动的对话聊天工具，进化为一个主动的数字员工。

也就是AI Agent技术的全面发展，2025也被称为Agent的元年，例如Manus、豆包等产品，这类AI Agent产品能自主拆解任务、调用工具，实现从“问答”到“执行”的质变。

AI各项技术的再突破

例如AI模型的记忆能力的突破，各个模型支持用户和AI对话内容增强，可以长时间和AI对话，几乎拥有近乎无限的记忆力，并且能理解复杂的业务逻辑。另外现在的AI工具支持多模态，同一个AI产品可以解决多个场景需求。

具身智能（机器人行业）也得到快速发展，现在机器人走进工厂已经不是什么新鲜事，2025年AI也正从虚拟世界走向物理世界。绘画/视频/音频等多模态模型的增强，现在AI生成的突破和视频几乎很难再分辨，几乎达到以假乱真的水平，很多电影镜头也都在尝试使用AI…

二、普通人的AI生存法则

把使用AI当作习惯

2026年可以将AI融入自身的日常习惯，形成有问题找AI解决的思维模式，并尝试创造额外价值。面对AI大模型能力的增强，还没使用AI的人一定借助AI获取更多信息，提升自己的认知，例如面对不知道事情可以问AI，AI相当于是个知道任何事的天才，你只要有问题，AI都会相对客观的进行回答。

遇到不会做的事情、不了解的知识点、不知道如何做的决策…这些都可以使用AI，根据AI给的答案参考，AI不但可以帮我们解决问题，并且还非常的高效。职场人一定要借助AI工具提升工作效率，利用强大的AI不但可以完成复杂的工作内容，并且提升效率非常明显，过往几天的工作量利用AI可能几分钟就轻松搞定。

例如：办公可以利用AI写文档做调研，并且可直接生各种排版精美的文档，利用AI写PPT提升效率非常明显；设计师可以用AI画图做视频，教师可以用AI给学生出题，甚至可以用AI改作业；行政财务可以使用AI做数据分析，科研人员可以借助AI进行信息研究…

使用AI Agent解决任务

AI Agent时代的到来，普通人学习AI的策略必须从“学习技术”转向“驾驭Agent”。人的价值不再是重复劳动，而是提出正确的问题和管理AI数字员工，而Agent就相当于是你的数字员工。

市面上有很多Agent的产品，甚至不用学习AI的相关技术，但要学习如何使用AI Agent产品，了解Agent能够解决什么问题，学习如何通过简单的自然语言指令，让AI自动完成一系列复杂操作，这是2026年效率提升的关键。

学习AI的使用技巧及整理AI工具

市面上的AI产品非常多，不同的AI产品可以解决不同的问题，掌握AI的使用技巧很关键，例如如何写提示词，哪些AI工具可以搭配使用等，这些学习可以通过看各种教程，当然也可以直接问AI，用AI来学习AI。

建立自己的AI工具库，目前大部分的国内AI产品都可以免费使用，可以分类整理常用的工具，记录这些不同工具的核心功能和适用场景，当以后遇到问题就知道该用什么AI工具可以更好的解决。

2026年，AI的发展速度只会更快，普通人可以不用去研究AI的技术，把AI当作让自己变强的工具，把AI当作是自己的数字员工，AI是放个人现有能力的“杠杆”。

AI不会淘汰人，但未来“会用AI的人”一定会淘汰“不会用AI的人”，就像现在不会用手机的人寸步难行。2026年，从一个简单的提示词开始，从解决一个日常小问题开始，把AI融入成个人生活习惯的一部分，一起共同学习AI。

三、如何学习AI大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高

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学习路线

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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