文章对比分析了AI学习的大模型与小模型路线，指出高学历且资源丰富者应"大模型为体，小模型为用"成为通才，而双非或资源有限者应优先选择"小模型/垂直应用"路线作为核心竞争力。建议避免两极分化，既要深入理解大模型原理，也要精通小模型技术栈，选择垂直领域深挖，并关注Agent技术。双非硕士可通过在特定领域建立个人技术品牌，弥补学历不足，展示解决实际问题的能力。

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前言26年了，作为一个本科或研究生，想要学习人工智能，该选择大模型还是小模型路线？哪条路更好发展？如果是一个双非研究生，该选择大模型还是小模型路线？

省流

1. 如果你学历985/211硕士以上，且实验室资源丰富，以“大模型为体，小模型为用”作为你的战略定位。不要做二选一，而是要做“通才”。

2. 如果你双非，或985但实验室资源不丰富，优先选择“小模型/垂直应用”路线，将其作为你的核心竞争力和就业护城河，但同时要对“大模型”的原理和生态有深入的理解。

如果有不同意见或看法，欢迎在下面留言。

趋势判断：2026-2030年的技术图景

• 大模型（基础模型）：将成为数字世界的“基础设施”，类似操作系统或互联网协议。研发将集中在少数巨头手中（OpenAI、Google、Meta、国内头部公司），重点是 scaling law 的极限、新的架构（可能超越Transformer）、超级对齐、多模态深度融合、成本与能效。这意味着纯粹的“做大”的窗口期可能在你读研时已接近尾声，更多的是工程、优化和理论突破。
• 小模型（领域/边缘模型）：将成为价值落地的“核心工具”。重点在于如何利用大模型的能力（知识、推理、生成），为特定场景打造高效、安全、低成本、可定制的解决方案。这是未来绝大部分产业价值和创业机会所在。

路线对比分析

科研方面

• 大模型路线：较高。需要顶级实验室、海量算力、大规模团队。个人或普通课题组几乎无法涉足核心预训练。
• 小模型路线：相对可行。侧重于微调、蒸馏、压缩、架构创新、领域适配，可以在有限资源下做出优秀工作。

就业去向

• **大模型路线：比较集中，**国内外顶尖AI Lab（OpenAI, DeepMind, FAIR， 国内大厂研究院）。除了大厂以外，也有不少国企在招大模型相关岗位。
• **小模型路线：非常广泛，**所有需要AI赋能的行业（金融、医疗、教育、制造、机器人、消费电子）。包括大厂的业务部门、独角兽、传统企业数字化部门、边缘计算公司。中小企业偏多，如果是双非又想做算法，就可以去这些公司，只要有能力，学历不会把你筛选掉，因为它们招人也挺困难。

策略选择

刚处于学习阶段，最明智的策略是避免两极分化：

1. 深入理解大模型的原理与局限：即使你做小模型，也必须深刻理解大模型是如何工作的、为什么强大、它的瓶颈在哪。这决定了你优化和裁剪的方向。

2. 精通小模型的技术栈：深耕高效微调、模型压缩、蒸馏、量化、神经架构搜索等核心技术。这是你创造价值的直接工具。

3. 选择一个垂直领域深挖：大模型是“通才”，你要成为某个领域的“专才”。比如：

   科学智能：生物、化学、材料领域的小模型。

   机器人/具身智能：轻量级、低延迟的感知-决策模型。

   移动/边缘端AI：手机、汽车、IoT设备上的高效模型。

   特定行业：金融风控、医疗影像、法律文书等领域的专业化模型。

4. 关注Agent技术：这是大模型与小模型结合的最典型范例。大模型作为“大脑”提供规划与推理，小模型或专用工具作为“手脚”执行具体任务。研究Agent架构是融合两条路线的绝佳切入点。

双非硕士该如何选择

优先选择“小模型/垂直应用”路线，将其作为你的核心竞争力和就业护城河，但同时必须对“大模型”的原理和生态有深入的理解。

资源方面

小模型/应用：研究门槛更友好。你可以利用公开的预训练模型（如LLaMA、ChatGLM、Qwen等），在消费级显卡（甚至3090/4090）上，针对一个具体问题做微调、压缩、蒸馏或Agent设计。这更容易产出可展示、可复现的成果。

就业方面

绝大多数工业界岗位（占AI岗位90%以上）需要的不是“造基础模型的人”，而是 “用模型解决业务问题的人” 。这恰恰是小模型路线的核心。

公司招聘时，对双非学生的期望会更务实一点：“你是否能快速上手，用最低的成本解决我的问题？” 你展示一个在某个垂类（如金融文本分类、医疗报告生成）上SOTA的轻量级模型，比一篇泛泛讨论大模型某个改进点的论文，吸引力大得多。

个人能力体现

**更容易建立个人技术品牌。**在特定垂直领域（如法律AI、教育AI、智能客服）深耕，你更容易成为“小圈子”里的专家。可以通过GitHub、技术博客、Kaggle/天池比赛成绩来建立个人影响力，弥补学校背景的不足。

在学历不足的情况下，多做项目，

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。

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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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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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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