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张小明 2026/1/14 11:05:45
临沂做商城网站,网站建设技术支持牛商网,怎么制作移动端网站,郑州网站推广优化外包公司序章#xff1a;三条哲学 在探讨技术之前#xff0c;我们需要先确立三条基石性的认知#xff1a; 人类的本质#xff1a;人类在生物界的独特性在于高等智慧#xff0c;而人与动物的分野#xff0c;在于制造与使用工具的能力。 大模型的定位#xff1a;ChatGPT 标志着…序章三条哲学在探讨技术之前我们需要先确立三条基石性的认知人类的本质人类在生物界的独特性在于高等智慧而人与动物的分野在于制造与使用工具的能力。大模型的定位ChatGPT 标志着人类首次赋予机器高等智慧。大模型之于现代人类如同智慧之于原始人类不仅不可或缺更不可退化。Agent 的使命Agent 本质上是让 LLM大语言模型学会制造与使用工具从而赋予“智慧”改造现实世界的能力。既能改造世界必能创造无穷价值。一、 范式转移从“对话”到“Agent”2025年许多人尚未察觉的最大变量是我们正从 Chatbot 时代 真的已经跨越至 Agent 时代。Chatbot 的局限性大家对 Chatbot 的界面再熟悉不过用户通过命令行与 LLM 轮番对话。投资人曾对 Chatbot 市场持悲观态度这并非没有道理。Chatbot 的交互本质是高认知负荷的——用户需要时刻盯着屏幕绞尽脑汁设计 Prompt再将结果手动搬运到业务场景中。这种“不够爽”的体验导致了极低的效率提升和用户粘性。Agent 的革命性Agent 引入了关键角色Tool工具。在 Agent 模式下用户发出指令后LLM 不再只是“说话”而是调用工具Function Call。LLM 将参数输入给 ToolTool 与环境Env交互并将反馈回传给 LLM。自主循环如果 LLM 认为任务未完成它可以自主进行多轮“调用-反馈-修正”的循环用户无需介入。结果导向直到任务彻底完成或需要人类决策时Agent 才会返回结果。Claude Code 是这一理念的集大成者。以 Claude Opus这个LLM 为大脑文件系统和命令行作为环境它能自主完成检索、修改、创建、执行等一系列代码任务。这种“一条指令数小时自主工作”的体验将人类从繁重的重复劳动中解放出来。这不仅带来了极高的用户付费意愿和粘性对于 LLM 厂商而言Agent 带来的 Token 消耗量相比 Chatbot 更是指数级的增长。2026年的 Agent绝不仅限于 Coding它将延伸至操作系统控制、表格处理、生活服务等所有领域。AI 写代码不过半年却已深刻重塑了工作流。二、 技术前瞻预训练Pre-training的深耕2026年预训练将进入“存量精耕”阶段。数据策略人类互联网的自然数据增量有限谷歌等巨头的思路已转向高质量数据合成。互联网数据嘈杂且呈长尾分布淘金难度加大。同时海量的图片、视频、音频等多模态数据VLM仍有巨大的挖掘空间。架构演进在高效长文本处理、Loop Transformer 等旨在提高单 Token 质量的架构上仍有顶尖人才在持续推动。AI Infra 的挑战我们需要极优秀的工程师来驾驭 Megatron确保低精度训练的正确性与效率。MoE、From Scratch 训练、特殊架构的适配都需要顶级 Infra 团队的支持。代码的一行谬误可能导致数月的时间浪费反之10% 的效率优化将带来天文数字般的成本节省。三、 核心战场后训练Post-training与 RL 时代后训练正全面走向 RL强化学习时代SFT监督微调将变得越来越轻量化。1. 蒸馏之路断绝唯有自力更生从顶尖模型OpenAI, Claude, Gemini进行蒸馏已变得异常困难。巨头们不再提供原始思维链CoT仅提供总结版甚至在数据中“投毒”。OpenAI 的新接口更是直接云端托管 CoT。这意味着依赖蒸馏将导致与顶尖模型的差距越拉越大。我们必须构建自己的 RL 基建、数据和算法。2. RL Infra 的历史由 OpenRLHF 胡建定义的范式已成为行业标准推理引擎vLLM / SGLang训练引擎DeepSpeed / FSDP / Megatron调度层Ray这一范式已被 Verl, Slime, ROLL 等框架广泛采纳。正如 OpenRLHF 核心作者所言各大厂内部其实都在维护一套类似的 RL 框架。大规模 RL 是一项由算法主导训练与推理 Infra 紧密配合的系统工程。3. 2025-2026 RLHF/RLVR 的演进方向从单轮到多轮主导Math 任务通常是单轮的但未来的核心是多轮复杂任务如 GPT-5 级别的长时间工程执行。Verl 等框架侧重单轮而在多轮任务中Re-tokenize 等问题仍需解决。长期稳定训练的探索目前的 RLHF 往往在数百步后即面临崩溃需要反复“短期训练-采样-SFT”的循环。MoE 模型的路由坍塌Routing Collapse和训推不一致问题都需算法与 Infra 结合进行进一步理论与实践上的创新。规模与环境的复杂度升级从简单的 Math Reward (If-else)到 Code SWE再到与浏览器、操作系统的交互Agent 所处的环境越来越复杂。这需要强大的工程团队提供大量高并发、高可靠的沙箱环境。Slime 框架的启示这里不得不提 Slime它是专为 Agent 时代设计的框架。其核心优势在于解耦了 Agent 框架与 RL 框架利用 RadixTree 技术确保了多轮对话logits的准确性并在 GLM 百亿参数模型上完成了 Scaling 验证。开源社区的合力开发使其在特性上处于领先地位。这证明了算法主导 强 Infra 支持 开源共建 是 RL 框架的最佳路径。四、 决胜关键Agent 时代的弹药库DeepSeek v3.2 等前沿模型的成功并非偶然。要在这场战争中获胜必须储备以下“弹药”顶级的算法与架构设计师定义方向找到进一步scaling的方法。强悍的 Infra 团队精通 Megatron 及 vLLM/SGLang掌控低精度训练与极致优化。云服务工程能力提供稳定、高并发、零差错的大量多样的真实沙箱环境。算力资源充足的 GPU 集群。开源与探索氛围拥抱社区快速迭代。长期主义的组织架构建立稳定合理具有前沿探索性的组织。五、如何Agent Scaling 未来的 Agent 必须并行化通过Agent RL。现在的 Agent 多是线性工作流未来模型需要学会并行异步思考并行异步toolcall自主组织工作流。这将带来极致的用户体验当然也伴随着巨大的 Token 消耗这也许是科技巨头在新时代的盈利手段之一。六、 结语长期主义的胜利RLHF 真的有意义吗NIPS 的论文或许会质疑 RL 对 Base Model 的上限限制但围棋界的 AlphaGo 早已证明RL 足以从零训练出超越人类的 SOTA 模型。与其质疑不如解决当前 RLHF 存在的 Scaling 问题。LLM 的核心在于如何构建“探索-验证-再探索”的飞轮实现性能左脚踩右脚的螺旋上升。AI 时代The more you invest, the more you save.变革已至且在加速。刷榜毫无意义投机取巧终将反噬。我们需要思考在工程和科研上与顶尖模型的真实差距看透指标后面隐藏着的技术差异坚持长期投入真正的收益往往伴随着长延迟反馈。愿我们在今天种下的种子在三个月、半年乃至一年后能结出最丰硕的果实。七、如何学习AI大模型大模型时代火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业”“谁的饭碗又将不保了”等问题热议不断。不如成为「掌握AI工具的技术人」毕竟AI时代谁先尝试谁就能占得先机想正式转到一些新兴的 AI 行业不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合辅助编程提效或上手实操应用增加自己的职场竞争力。但是LLM相关的内容很多现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学学习成本和门槛很高那么针对所有自学遇到困难的同学们我帮大家系统梳理大模型学习脉络将这份LLM大模型资料分享出来包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 有需要的小伙伴可以扫描下方二维码领取↓↓↓学习路线第一阶段 从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段 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。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。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】
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