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一、语言理解与处理（NLU/NLP）

大模型最核心的底座能力，处理文字的"读懂"环节：

分词 Tokenization：将文本切分为模型可处理的最小单元（Token），是一切语言处理的第一步

语义理解与消歧：理解词语在上下文中的真实含义，区分"苹果"是水果还是公司

命名实体识别（NER）：从文本中提取人名、地名、机构、时间等结构化信息

情感分析：判断文本的情绪倾向（正向/负向/中性）

文本分类 / 意图识别：对文本内容归类，理解用户"想做什么"

机器翻译：跨语言的语义转换

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二、多模态感知

“听、看、读”——处理文字之外的信息：

OCR 文字识别：从图片、扫描件中提取文字

图像理解 / 视觉问答（VQA）：看懂图像内容并回答问题

目标检测 / 图像分类：识别图中有什么、在哪里

语音识别（ASR）：语音转文字

语音合成（TTS）：文字转语音

视频理解：对视频内容进行时序分析和描述

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三、内容生成

"写"的能力，是大模型最广为人知的一面：

文本摘要 / 续写：压缩长文或补全内容

代码生成 / 补全：根据需求自动编写程序

图像 / 视频生成：文生图、文生视频（DALL·E、Sora 等）

多轮对话：维持上下文的连贯对话

问答系统（QA）：精准回答特定领域问题

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四、推理与规划

"想清楚"的能力——从已知推出未知：

链式推理（CoT, Chain-of-Thought）：逐步拆解复杂问题，像解数学题一样一步步推导

数学计算 / 符号推理：处理数值、公式、逻辑命题

任务拆解与规划：将大目标拆分为可执行的子步骤

常识推理：基于世界常识做出合理判断

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五、知识与记忆

“记住了什么"以及"如何查到需要的信息”：

RAG 检索增强生成：结合外部知识库实时检索，解决知识截止的问题

向量检索 / 语义搜索：用语义相似度代替关键词匹配来查找信息

知识图谱：结构化存储实体与关系，支持精确推理

长上下文记忆：在超长对话或文档中维持前后文关联

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六、工具调用与行动（Agentic）

从"说"到"做"的跨越：

Function Calling：调用外部 API、数据库、工具

AI Agent 智能体：自主决策、循环执行任务

浏览器 / 代码执行：真实操作浏览器或运行代码

多智能体协作：多个 Agent 分工合作完成复杂任务

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七、对齐与安全（基础保障层）

确保能力被安全、可控地使用：

RLHF / 微调：通过人类反馈让模型更符合人类期望

内容安全审核：过滤有害、违规内容

价值观对齐：让模型行为符合人类价值观和道德标准

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这七类能力并非孤立——实际产品往往是多种能力的组合，例如"语音助手"= ASR + 语言理解 + 推理 + TTS，“智能客服”= 意图识别 + 知识检索 + 多轮对话 + 工具调用。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

领取方式在文末

为什么要学习大模型？

目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

目前，开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景，其中，应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过 30%。

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！

最后

只要你真心想学习AI大模型技术，这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你，但是想学技术去乱搞的人别来找我！

在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。

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希望这份系统、实用的大模型学习路径，能够帮助你从零入门，进阶到实战，真正掌握AI时代的核心技能！

01 教学内容

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