一、搜索推荐会全面拥抱大模型 已经落地且收益挺好

二、大模型方面：

目前只是1%进度，还有很大探索空间

商业上目前是泡沫，2b造就不了这么大市值，产品侧也没有很深耕的场景，但未来不是泡沫，技术上不是泡沫，5年内看不到顶

作为研究人员，没法刨开商业只谈技术，2026可能是商业泡沫的挤兑之年，

2025探索为主，吹泡泡阶段，找寻高价值场景
2026价值为主，探索辅助，挤泡泡阶段持续进行，2027达到高峰
有明确价值的场景，占比整体应用量不到5%
AI浏览器、MCP应用、各垂直领域应用，正在崛起
大模型公司市值会越来越低，回归价值本身

1.大模型本身的性能还会以每半年10%+增加，尤其最近的paper，这种速度放缓了一些但还是很大幅的提升，moe是事实标准

2.大模型的规模尺寸，突破万亿级，以后还可能突破十万亿

3.大模型的架构，走向mamba混合架构，

4.更好的解释性会慢慢兴起，连通域、能量模型这些没法定量

5.更细粒度的token分析，的地得aanthe，标点符号，更多pattern挖掘，新时代挖煤，异构数据分布情况下荒漠化植树，不影响原参数情况下midtrain，改变地形地貌的大规模rl

三、RL方面：

无监督rl，selfplay，a2c，自提升，关键挖掘内部信号如熵（token，短语，句子，章节）、协方差、高低熵token分化处理，异构critic；结合外部北斗星信号，挖掘ruler信号，微弱信号的挖掘能力形成正反馈，更精确的信用分配

更大rollout，256的大小对于百亿级空间完全是大海里舀了一瓢水，1w的rollout，10w的rollout效果会大幅提升，硬件是最大制约

更好的rl算法，层次rl、自适应q、v估计的自提升

模型的发展，一直都是信号挖掘和硬件的暴力史，短期的tricks各种估计远不如信号挖掘精确，经典rl一直没变，变的只是更细信号挖掘和更大的硬件，

rl sft统一视角建模，而非交替或单独

rl pretrain，

rl data sync

熵统一视角的rl

自我对弈与自我进化selfplay

生成自己的训练数据

反思过程的强化

类似沙漠中爬山，信号指引、信用分配

需要依赖大量数据rollout，语言模型的参数空间是个星球，目前的强化学习的

算力能力更多在珠穆朗马峰用铲子在挖掘，巨型挖掘机、星际搬迁还只能想想，

scaling law效果像从石器时代进步到了冷兵器时代，更别提核武器时代，大规模是必选项而非可选项

精细化程度还是盲人摸象，而不是精细建模山川星河，波澜起伏、沟壑万千

自监督信号挖掘、外部北斗星信号挖掘还太粗浅

更广泛的场景目标

数据量级管理推导，目前还是万级别， 还远没到亿级别

四、agent：

千人千面agent记忆管理，用户体验大幅提升

更高效agentrl训练框架不同于传统rl，tool熵突变分析

rl-gym环境模拟

online-agent

自我提升agent

上层的mutil-agent，长程agent应用，agent-环境模拟，会在定制化场景会达到实用

agent的设计范式会更加复杂，会出来更加复杂灵活的agent训练、服务框架

mcp、function 中台会流行，工业界实际系统会真正落地复杂的mcp应用

computer use browser user会有长足进展

统一框架夯实底层后，明年是真正的agent落地元年

五、更强模型

**更高效模型：**线性/稀疏注意力、mamba混合架构

多模型路由与协同 (LLM Router)-动态调度不同模型，实现性能与成本的最佳平衡Router-R1

模型自我更新 (Self-Adaptation) MIT的SEAL框架

UI交互从被动到主动，主动生产、分发、改进、通知。从被动想起的toy到真正需要的助手

可以和互联网初期路径对应，ai浏览器，ai应用商店，ai电商，ai社交……

普通人如何抓住AI大模型的风口？

为什么要学习大模型？

在DeepSeek大模型热潮带动下，“人工智能+”赋能各产业升级提速。随着人工智能技术加速渗透产业，AI人才争夺战正进入白热化阶段。如今近**60%的高科技企业已将AI人才纳入核心招聘目标，**其创新驱动发展的特性决定了对AI人才的刚性需求，远超金融（40.1%）和专业服务业（26.7%）。餐饮/酒店/旅游业核心岗位以人工服务为主，多数企业更倾向于维持现有服务模式，对AI人才吸纳能力相对有限。

这些数字背后，是产业对AI能力的迫切渴求：互联网企业用大模型优化推荐算法，制造业靠AI提升生产效率，医疗行业借助大模型辅助诊断……而餐饮、酒店等以人工服务为核心的领域，因业务特性更依赖线下体验，对AI人才的吸纳能力相对有限。显然，AI技能已成为职场“加分项”乃至“必需品”，越早掌握，越能占据职业竞争的主动权

随着AI大模型技术的迅速发展，相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业：

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

如果你真的想学习大模型，请不要去网上找那些零零碎碎的教程，真的很难学懂！你可以根据我这个学习路线和系统资料，制定一套学习计划，只要你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！

大模型全套学习资料领取

这里我整理了一份AI大模型入门到进阶全套学习包，包含学习路线+实战案例+视频+书籍PDF+面试题+DeepSeek部署包和技巧，需要的小伙伴文在下方免费领取哦，真诚无偿分享！！！

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部分资料展示

一、 AI大模型学习路线图

这份路线图以“阶段性目标+重点突破方向”为核心，从基础认知（AI大模型核心概念）到技能进阶（模型应用开发），再到实战落地（行业解决方案），每一步都标注了学习周期和核心资源，帮你清晰规划成长路径。

二、 全套AI大模型应用开发视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

三、 大模型学习书籍&文档

收录《从零做大模型》《动手做AI Agent》等经典著作，搭配阿里云、腾讯云官方技术白皮书，帮你夯实理论基础。

四、大模型大厂面试真题

整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题，涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度，每道题都配有详细解析和答题思路，帮你针对性提升面试竞争力。

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。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】