撬动万亿级别市场的 AI 大模型，开发者如何借势乘风破浪？| 极客时间
“ AI 大模型将成为新一代应用平台”的观点，似乎已经成为各大公司的共识。国内外的各个大厂都在相关领域开疆拓土，百度的“文心一言”、科大讯飞“星火”、阿里的“通义千问”.....
工业级 AI 大模型系统最鲜明的一个特征，就是针对自己的业务场景，基于数据驱动的业务系统框架，去定制大模型，而不是使用别人“施舍”的通用大模型。
高效学习工业级 AI 大模型系统，首先要搞懂策略建模方法。思路是把业务问题转化为数学问题，然后对这些数学问题进行建模，最终将它们转化为工程问题。在这个过程中，你将学会如何根据不同的场景选择合适的模型算法。
在学习 AI 内容推荐服务时，你将掌握如何让你的系统轻松地应对在线真实场景，如何通过调整算法来灵活地控制在线指标。这些问题也是在线内容生成（AIGC）系统需要解决的。
如果想让你的系统在商业竞争中处于优势地位，就需要有针对性地设计系统模块，结合在线服务的特性来实现算法。这样，你的系统才可能成为商业竞争中有竞争力的智能体。这不仅关系到在线 AI 系统的盈利能力，也是让你的 LLM 应用走向具身智能的重要技能。
如今虽然 AI 大模型盛行，但是很多人却没有使用 AI 大模型的入口，更谈不上如何善用 AI 大模型了。
AI 大模型系统，如何“先下手”？
分享个「高效掌握一个全新领域」的学习方法。follow 数学上的方法，先搞清楚这个领域中的“公理”有哪些，因为这是该领域的共识，如果不能在一开始和领域中的大多数人建立共识，后续所有的认识和理解都会出现偏差。
这个思维方式是我和前亚马逊应用科学家，某大厂 AIGC 算法技术负责人「Tyler」学到的。他出的专栏《AI 大模型系统实战》即将全集完结更新，抛开常见的 AI 系统的发展历程来说，最吸引我的就是，Tyler 在课程设计中，优先介绍 AI 系统中最重要、经受住时间考验的设计范例和准则。这些内容正是支持，国内各大公司在短时间内，实现「文心一言」和「通义千问」这种 ChatGPT 的平替主要技术知识。
除此之外，Tyler 把 10 余年的 AI 系统领域摸爬滚打经验都融合在内，从核心理论基础，到理解 AI 大模型的设计理念和工程方法，手把手带你掌握生产级 AI 系统研发能力。
对新人很友好，还梳理了条「从零基础机器学习，到摸透大模型主要技术」的最短学习路径。他的思维方式、拆解问题的方法都毫无保留地分享出来，值得反复去阅读、反复理解。
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Tyler，曾在亚马逊担任应用科学家，负责数据算法研发工作。他在多模态大模型、推荐系统和分布式机器学习等方面十余年经验的积累，因此在 AI 大模型兴起之后，自然地开始负责 AI 大模型系统的架构工作，现在是某大厂 AIGC 算法技术团队主管。
专栏什么值得看？除了对 Tyler 的信任，这门课还有几个不得不提的特色。
1. 真正技术强，又能把复杂原理讲明白的大牛只要仔细观察，你就会发现当前国内外大公司，AI 大模型系统的核心研发人员，都具备优秀的 AI 系统背景，许多人来自以“搜广推”为代表的内容推荐领域或多模态大模型领域。
但大多数讲师仅专精其中一个方向，跟着学习视野难免会受到局限。值得一提的是，Tyler 拥有「数据驱动模型、多模态大模型」方向复合技能，长期在大厂的大模型领域一线深耕，是样样门清儿的“局内人”，这种敏锐和精准的洞察力难能可贵。
跟着他学习和实操，不但能搞清楚工业级 AI 系统是如何“炼成”的，同时带你看清这一轮大模型技术革命的终局，并以终为始，赢得未来。
可以说，这种资历的专家能出来开课，把自己独特的学习方法和经验分享出来，真的很难得。
知识地图图谱👆
2. 硬核实战，真正把控全局，获得完整项目经验重点介绍 AI 大模型系统的一些特点，其中包括：
如何解决 AI 大模型系统的新问题？
如何构建工业级的 AI 大模型系统？
AI 大模型系统领域还有哪些难题尚待解决？
可以将自己的解题思路与之对比，通过学习，你已经可以与全球最优秀的人工智能技术专家产生同频共振了。
此外，能够让你拥有最有成就感之一的事情是，在完成课程学习后，即可快速搭建一个「智能机器助手」，自动为产品经理处理数据，无须每次手动编写大量的 Ad-Hoc SQL。
同时，你还能让机器人与你的文档相连接，当合作部门需要咨询时，机器人可以友好地回答，而不会消耗你的情绪或者简单地告诉他们去读手册。
3. 一网打尽常见面试考核点从资深面试官的角度，给出技术人在 AIGC 方向就业时的面试准备策略。帮你全面深入地理解数据智能系统，少走弯路，步步为营。
分享一张我私藏的知识图谱，跟着逐步学习，即可点亮下图中 AI 大模型系统架构师的全部技能👇
由于 Tyler 在大模型领域一线工作经历优势，他更能带你洞察新技术趋势。
大模型快速发展的今天，有哪些机会可以提前布局？
大模型产业上下游中，哪些机会是最适合你的？
大模型研究难点和未来研究发展方向是什么？如何进行职业规划和面试准备？
通过以上问题，将学到的大量知识进行创造性的组合，帮助你成为集业务理解、技术理解和工程实践为一体的复合型高薪 AI 人才。
具体干货内容，可以看看目录👇
如何能跨越入门菜鸟到牛人大佬的巨大鸿沟呢？其实无他，只有刻苦学习，终身学习。
很老土的话，但似乎还是正确的。
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