AI创业必看：收藏这份底层模型与上层应用策略，小白程序员轻松入门大模型世界！

AI创业必看收藏这份底层模型与上层应用策略小白程序员轻松入门大模型世界本文分享了与头部创投机构负责人的对话揭示了AI创业市场的现状与挑战。文章提出三大关键思考点避免内卷底层模型专注上层AI智能体应用选择易于获取公开数据的产品方向便于模型训练与调优分析红海市场的潜力通过极致的产品和服务实现突破。同时文章强调了掌握大模型技术的重要性为小白和程序员提供了从零学会大模型的入门到进阶指南助力职业发展与跃迁。1、 卷底层模型还是卷上层场景第一个点就是对于AI创业团队你不要太去内卷底层的技术底层的大模型而是更多的应该把它重心放在上层的AI智能体应用上面。有些创业团队可能会感觉我的技术底层很牛但是你要去做底层的大模型包括你做大模型算法的一些优化其实会花费你大量的成本和较长的一个时间周期。在年后DeepSeek大火以后可能会给大家一个错觉就是做底层大模型或算法优化并不是太难。但是实际这个事情仍然具备相当大的难度即使是站在巨人的肩膀上你也需要大量的时间的积累成本和人员的投入。包括大家看到DeepSeek火了实际对于幻方团队本身在这个方向就已经有相当长时间的算法和技术的积累。而且你如果将重心放在做底层模型或算法优化你面对的都是巨头们的竞争。比如你在做通用模型别人已经在做深度推理模型。你做出了R1版本可能类似DeepSeek已经发布最新的R2版本。你一直走在追赶实际很难超越。而且你会发现你大量前期的技术研究成果到了后面往往一钱不值。所以你不要去内卷底层的模型你更多的应该去做上层的面向行业的AI智能体应用但是这个就需要你对某一个行业某一个细分的业务领域有深刻的洞察。也就是要做好AI智能体或AI应用也没有这么简单这个难点根本不在智能体开发等技术方面真正难的是你要有懂某个行业懂细分业务领域的业务专家跟你一起来做这个AI应用。只有这样你才能够把业务专家很多原来历史的经验高度的浓缩到你的智能体应用里面去这是我想说的第一个关键点。2、 数据训练-公开数据还是私有数据第二个关键点就是AI创业在选择相关的产品或者是方向的时候一定要选择你在互联网能够很容易获取到数据去做你模型训练和调优的方向而不是要太去找太多获取数据很困难的细分行业的私有数据方向。类似于医疗行业类似于政务行业交通大数据这些行业。其实这些行业本身它对于人工智能的应用的需求也相当广但是这个往往不是AI创业团队比较好的方向选择。因为这些方向你要去获取到这些私有数据相当的困难你获取不到私有数据你就很难对模型进行很深刻的预训练或者是调优反而是类似于我们经常说的类似于上市公司它本身的财务报表分析类似于我们说智能教育方面的智智能的一些课件的生成制作这反而是一些好的方向。因为你要获取这一些公有的数据相对来说容易很多在我们方向选择完了以后我们更要意识到我们有时候又在谈大模型有这有时候又在谈上层的智能体。大模型往往是底层的骨架而智能体本身才是上层的血和肉我需要的不是简单的底层骨架而是我是需要有一个有血有肉的这么一个东西。你如果开发智能体只是简单套壳那跟一个类似皮包骨头的人站在你面前有啥区别这也是我谈到的第二个关键点即要做出好的AI智能体或面向垂直行业的AI应用除了业务专家外你还需要方便的能从互联网获取到数据通过数据去训练你的应用将训练出来的规则经验融入到智能体里面作为智能体外挂的核心知识库。3、 方向选择-究竟是蓝海好还是红海好第三个关键点就是我们很多时候AI创业老是想去找一些新的方向新的蓝海但是很多时候原来竞争比较激烈的红海有可能反而是你可以去关注的方向。因为如果这个这个细分的方向是红海至少说明这个细分的方向别人已经帮你探明道路了它是有极大的市场空间和市场需求的。那么在这些红海方向你仍然可以把一件事情做到极致类似于我原来经常讲过的一个例子。比如说自然语言查询ChatBI这么一个方向包括去年6月份我到华为松山湖去开相关的华为云的大会也在讲华为也有类似的自然语言转SQL的这么一些产品但是准确度可能只有90%。还有类似于我们在生产制造领域我们去做生产数据的质量分析和缺陷预测现在也有大量采用了AI大模型的但是准确度可能只有85%。那么如果在这些细分的行业细分的方向你能够把准确度做到95%或者是99%让他足够的可以去商用那么这个产品仍然是具备相当大的意义和市场推广的价值。所以究竟选择蓝海还是红海一定要结合实际情况具体问题具体分析。如果自认为自己技术足够牛反而选择已经经过市场验证的红海市场反而更加容易出成果并快速推广。好了关于今天要谈的关于AI创业方面的三点建议就分享到这里。最后近期科技圈传来重磅消息行业巨头英特尔宣布大规模裁员2万人传统技术岗位持续萎缩的同时另一番景象却在AI领域上演——AI相关技术岗正开启“疯狂扩招”模式据行业招聘数据显示具备3-5年大模型相关经验的开发者在大厂就能拿到50K×20薪的高薪待遇薪资差距肉眼可见业内资深HR预判不出1年“具备AI项目实战经验”将正式成为技术岗投递的硬性门槛。在行业迭代加速的当下“温水煮青蛙”式的等待只会让自己逐渐被淘汰与其被动应对不如主动出击抢先掌握AI大模型核心原理落地应用技术项目实操经验借行业风口实现职业翻盘深知技术人入门大模型时容易走弯路我特意整理了一套全网最全最细的大模型零基础学习礼包涵盖入门思维导图、经典书籍手册、从入门到进阶的实战视频、可直接运行的项目源码等核心内容。这份资料无需付费免费分享给所有想入局AI大模型的朋友扫码免费领取全部内容部分资料展示1、 AI大模型学习路线图2、 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。3、 大模型学习书籍文档4、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。5、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。6、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。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。扫码免费领取全部内容这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。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】