文章目录

• 前言
• 1.道和顺ChatIC
• 2.星期五
• 3.文心一言
• 4.讯飞星火认知大模型
• 5.通义千问
• 6.商汤-日日新
• 7.Moss
• 8.ChatGLM
• 9. 360智脑
• 写在最后

前言

随着ChatGPT迅速走红,国内各大企业纷纷发力认知大模型领域。经过一段时间的酝酿，国内AI大模型也相继发布，快速点燃国内科技圈的热情。

1.道和顺ChatIC

功能与ChatGPT相差无二，而且不需要注册。据官网介绍，这个道合顺Chat
IC是业内首家推出的元器件智能百科，能帮助更多国内的电子工程师提高工作和学习效率。

2.星期五

星期五为何叫星期五，故名思义，一周只上星期五，其他时间都休息。旨在帮我大家提升创作效率。

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3.文心一言

百度发布的知识增强大语言模型，百度全新一代知识增强大语言模型，文心大模型家族的新成员，能够与人对话互动，回答问题，协助创作，高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。

文心一言（英文名：ERNIE
Bot）是百度全新一代知识增强大语言模型，文心大模型家族的新成员，能够与人对话互动，回答问题，协助创作，高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。文心一言是知识增强的大语言模型，基于飞桨深度学习平台和文心知识增强大模型，持续从海量数据和大规模知识中融合学习具备知识增强、检索增强和对话增强的技术特色。

2023年3月20日，百度官微消息文心一言云服务将于3月27日上线。

4.讯飞星火认知大模型

5月6日，讯飞星火认知大模型成果发布会在安徽合肥举行。科大讯飞董事长刘庆峰、研究院院长刘聪发布讯飞星火认知大模型，现场实测大模型七大核心能力，并发布教育、办公、汽车、数字员工四大行业应用成果。

发布会现场，语音输入，实时互动，无论是文本生成、语言理解，还是知识问答、逻辑推理，亦或是数学能力等，星火大模型都表现出色。现场真机实测的互动提问，大模型的精彩回答，引发掌声不断。

刘庆峰表示，认知大模型成为通用人工智能的曙光，科大讯飞有信心实现“智能涌现”。当前讯飞星火认知大模型已经在文本生成、知识问答、数学能力三大能力上已超ChatGPT。他进一步公布大模型年内三次升级时间点，10月底将整体赶超ChatGPT。后续科大讯飞还将联合开发者推动大模型应用落地，共建人工智能“星火”生态。

据传是国产最强AI，讯飞董事长在发布会说：在目前可测试的国内AI大模型中，星火认知大模型是明显遥遥领领先的，对标ChatGPT，在中文能力上超过ChatGPT，在英文能力上与ChatGPT相当。总体和ChatGPT还有细微差距，目前正在进一步优化中。

5.通义千问

官方标语：我是通义千问，一个专门响应人类指令的大模型。我是效率助手，也是点子生成机。我服务于人类，致力于让生活更美好。

通义千问，是阿里云推出的一个超大规模的语言模型，功能包括多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解、多语言支持。能够跟人类进行多轮的交互，也融入了多模态的知识理解，且有文案创作能力，能够续写小说，编写邮件等。

2023年4月7日，“通义千问”开始邀请测试 ，4月11日，“通义千问”在2023阿里云峰会上揭晓。 4月18日，钉钉正式接入阿里巴巴“通义千问”大模型。

6.商汤-日日新

日日新（SenseNova），是商汤科技宣布推出的大模型体系，包括自然语言处理模型“商量”（SenseChat）、文生图模型“秒画”和数字人视频生成平台“如影”（SenseAvatar）等。

2023年4月，商汤科技董事长兼首席执行官徐立宣布推出“日日新SenseNova”大模型体系。

7.Moss

MOSS是复旦大学自然语言处理实验室发布的国内第一个对话式大型语言模型。

2023年2月20日，解放日报·上观新闻记者从复旦大学自然语言处理实验室获悉，MOSS已由邱锡鹏教授团队发布，邀公众参与内测。2月21日，该平台发布公告，感谢大家的关注，同时也指出，MOSS还是一个非常不成熟的模型，距离ChatGPT还有很长的路需要走。

MOSS可执行对话生成、编程、事实问答等一系列任务，打通了让生成式语言模型理解人类意图并具有对话能力的全部技术路径。

2023年4月，复旦MOSS升级版开源上线。

8.ChatGLM

ChatGLM，清华技术成果转化的公司智谱AI研发的支持中英双语的对话机器人。

在人工智能领域，清华技术成果转化的公司智谱AI启动了支持中英双语的对话机器人ChatGLM内测。

旨在推动大模型的科学研究，面向高校学术交流与行业合作的试用申请。

9. 360智脑

4月10日消息，在由 360 主办的 2023 数字安全与发展高峰论坛上，360 集团创始人周鸿祎发布了基于大语言模型的中国版 ChatGPT
产品。这一产品被命名为“360 智脑”，并将率先落地搜索场景，为企业用户提供更智能、更高效的搜索体验。

从演示效果来看，360 版 GPT 已经具备了一定的推理能力，但在回答具体问题时多次“翻车”，不少问题需要多次回答才能给出准确答复。然而，作为中国版
ChatGPT 产品的 360 智脑，将凭借其先进的人工智能技术和全面的测试和优化，为企业用户带来更为出色的表现和实用性。

根据官方公告，企业用户可以在 PC 端 360 搜索首页申请并获得 360 智脑的内测资格。未来，360
智脑将与浏览器、数字助理、智能营销等场景应用结合，为用户提供全面的智能服务。

360 智脑的发布引起了广泛关注。此前，周鸿祎曾表示：“很多人关心 360
的人工智能进展，我们就把‘刚出生的孩子’抱出来给大家看看。”事实上，目前很多大家熟知的企业都已经推出了类似的产品。上个月中旬，百度文心一言宣布开放内测，阿里巴巴通义千问也在上周已经开放了内测。360
智脑的发布，将进一步丰富中国人工智能市场，推动技术的不断创新和应用的广泛拓展。

360
智脑作为一款基于大语言模型的产品，将通过其强大的推理能力和深度学习技术，为企业用户提供更智能、更高效的搜索体验。通过结合浏览器、数字助理、智能营销等场景应用，360
智脑将帮助企业用户更好地理解用户需求，提供精准的答案和解决方案，从而提升企业的搜索效果、用户满意度和竞争力。

👉AI大模型学习路线汇总👈

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉大模型实战案例👈

光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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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”。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

四、AI大模型商业化落地方案

作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。

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
• …

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
• …

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
• …

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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