本文揭示了2025年大语言模型的5个关键进展：模型训练成本远低于预期；AI排行榜可信度下降；真正的进步来自更聪明的推理与工具调用，而非单纯扩大规模；AI更像国际象棋搭档而非替代者；私有数据成为AI竞争新焦点。大模型进步是系统工程，未来关键在于如何驾驭AI而非构建AI。

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2025年，关于大语言模型（LLM）的新闻、发布和辩论铺天盖地，几乎让人喘不过气。在海量的资讯中，我们该如何分辨哪些是真正意义深远的技术突破，哪些又仅仅是昙花一现的市场炒作？

本文的目标并非简单罗列新闻。事实上，今年AI领域最重要的转变，并非诞生于万众瞩目的发布会舞台，而是悄然出现在研究论文的附录和开发者们的实践探索中。本文提炼总结5个最具影响力的深刻见解。

文末附基于本文内容形成的PPT总结报告。

通过下面这个层层递进的分析，你将了解到这一年里，AI领域真正发生的重要变化。

1. 顶尖AI模型的训练成本，可能比你想象的便宜一个数量级
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2. “跑分至上”的陷阱：为什么AI排行榜越来越不可信？
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这就引出了一个关键问题：如果排行榜不再可靠，真正的技术优势又来自何方？答案是，开发者们正将目光从单纯的“更大”转向了“更聪明”。

3. 真正的进步不只靠更大的模型，更靠“更聪明”的推理与工具调用
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与此形成鲜明对比的是GPT-4.5。尽管它可能比GPT-4更大，但其高昂的训练成本被业界认为是“性价比不高”（bad bang for the buck），这恰恰说明单纯扩大模型规模的边际效益正在递减。这种从依赖模型自身到与外部工具协同的转变，也深刻地重塑了我们与AI的关系。

4. AI不是来抢饭碗的，更像一位国际象棋搭档
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“当你和一个难题斗争并最终解决它时，会有一种特别的满足感。如果一个LLM瞬间就给出解决方案，我得不到同样的感觉。”

这提出了一个重要的警示：如果我们的工作模式变成让模型完成所有实际工作，而人类只负责监督，那么工作本身可能会变得空洞乏味，甚至加速职业倦怠。学会与这位强大的“搭档”协作，而不是将思考完全外包给它，至关重要。而要让这位搭档发挥最大效用，就需要为它提供最优质的“信息食粮”。

5. 下一场淘金热：私有数据是AI的下一个战场
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结论：进步的多重驱动力与未来的关键技能

2025年教会我们，大语言模型的进步并非来自某一个单一的突破。它是一个复杂的系统工程，是由架构调整、数据质量、推理训练、推理时扩展和工具调用等多个杠杆共同驱动的结果。

这一年的经验告诉我们，我们都正在成为各自领域的“国际象棋大师”，而AI则是我们强大的分析引擎。未来十年，决定胜负的关键技能或许不再是构建引擎本身，而是懂得如何驾驭它，走出一步无人预见的高明棋路。

那么，你的下一步棋，会是什么？

PPT

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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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

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02.大模型 AI 学习和面试资料

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2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
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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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