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网站开发前端的工作内容是什么,廊坊有限公司,小甲虫抖音代运营,比较知名的企业本文详细介绍了AI大模型的种类(语言、向量、视觉、多模态等)、获取途径(官方、第三方付费/免费、逆向工程)及使用方法(智能体、提示词优化等)。文章强调尽管AI技术已高度发展#xff0c;但普通用户使用场景仍有限#xff0c;旨在帮助小白全面了解大模型生态#xff0c;掌握从…本文详细介绍了AI大模型的种类(语言、向量、视觉、多模态等)、获取途径(官方、第三方付费/免费、逆向工程)及使用方法(智能体、提示词优化等)。文章强调尽管AI技术已高度发展但普通用户使用场景仍有限旨在帮助小白全面了解大模型生态掌握从识别到应用的全流程提升AI使用效率适应技术发展趋势。近两年AI迎来井喷式的发展熊猫愿把这称作“第一次科技革命”。随着大模型和 AI agent 的不断成熟常常让人不禁感叹原来 AI 已经能做到这种程度了即便 AI 已经发展到如此“逆天”的程度熊猫发现普通人的使用场景仍然局限在对话和生图这两类。进阶操作很少有人会不会设置工作流不会配置智能体甚至连大模型有不同类别这件事都不清楚。本期内容会从AI大模型的介绍、获取以及使用进行介绍2025小白AI入门指南现在开始AI大模型的种类在获取并使用大模型之前首先要弄清市面上有哪些类型的模型以及它们各自能做什么。核心语言模型日常使用最多的是 LLM大语言模型也常被称为“语言模型”。比较知名的有 GPT 系列 —— 可以说推动大众进入 AI 时代的就是 GPT-3.5。在国内比较出名的代表有千问和 DeepSeek。这类模型通常指用于处理人类语言文本的模型主要功能包括文本对话、写作、翻译、逻辑推理和情感分析等与文本相关的任务。语言模型可分为基座模型和指令模型。基座模型——顾名思义是所有模型的基础通常通过海量数据预训练擅长对输入文本进行“续写”。举个例子如果输入“熊猫是不是猫”基座模型更可能沿着文本继续生成下一个句子例如“蜗牛是不是牛”。它对知识有一定掌握但不具备按人类指令执行特定任务的能力。指令模型是在基座模型的基础上通过人工反馈如人类评估和指令示例进行强化学习或微调而成。这类模型能理解并执行人类指令支持对话式交互。因此目前常见的 GPT、DeepSeek 和千问等产品多数属于指令模型或在其基础上进行了指令化调整。数据向量模型这类模型对普通用户而言用得较少主要用于需要检索的场景如知识库、相似度搜索等。它们通常不直接生成文字或图片而是把文字或图片等信息编码成一串数字数组——也就是向量。这个向量相当于该信息的“身份证”或“坐标”用于表示和比较内容的语义或特征。向量模型会把信息编码为向量进而在一个巨大的多维坐标空间中表示这些信息。语义相近的词或内容在空间中的位置也会相近语义相反或无关的则会相距较远。向量模型目前最常见的应用是 RAG检索增强生成。一些 NAS 的相册也提供检索功能但那些实现多依赖传统数据库索引而非向量检索。就我所知使用向量模型进行精确检索计算的厂商中目前只有威联通和极空间在实践这一方案。眼睛视觉模型视觉模型其实并不是单纯的作图这么简单视觉模型作为大类目再往下细分可以分为两个大类分别是生成和理解。很多人以为生成类模型就是直接“按提示画图”但图像生成的过程实际上是逆向的。当前主流的生成方法依赖扩散模型 (Diffusion)训练阶段把一张清晰图片不断加噪直到变成类似雪花屏的满屏噪点生成阶段则从满屏噪点开始按用户输入的条件逐步去噪最终复原出清晰的图像。视觉理解顾名思义是对已有图片进行分析和理解常见场景包括图像识别、OCR、目标检测、图像分类等。实现这些功能的主流方法主要有 ViTVision Transformer和 CNN。常见做法是把图像切分成若干小块patch 或 receptive field分别对每个小块提取信息或特征再将这些局部特征汇总、融合以完成最终的判定或理解。目前视觉模型种类繁多既有近期走红的 Nano Banana Pro也有老牌的 Midjourney、DALL·E 3以及广泛使用的开源项目 Stable Diffusion。但总体来看国内在视觉模型的研发和生态建设上与国外相比仍存在一定差距。全能多模态模型多模态顾名思义是把视觉模型的“眼睛”和语言模型的“大脑”结合在一起从而具备视觉问答、情感交互、跨模态检索等能力也是目前大模型的发展方向。多模态的发展早期通常采取将视觉模型和语言模型“强行拼接”的做法通过后续训练让“大脑”学会理解“眼睛”传来的信息。随着技术演进现在的多模态模型更多是在设计阶段就原生支持文本、音频、图片等多类数据的联合理解与处理而不是简单地把单模态模块堆叠在一起。多模态领域较为出名的代表包括 GPT‑4o 和 Gemini 1.5 Pro。多模态模型现在算是应用最广的模型类型之一——例如手机里的语音助手如小爱、小布、小V很多都基于多模态技术实现了语音、图像与文本的联合理解与交互。补充全能化趋势除了上述的模型还有一些日常普通用户用的更少或者更为专业的模型其中主要就是视频生成模型、音频语音模型以及专业模型等等。视频生成模型是目前技术难度最高的模型之一对算力要求极高。它通常在扩散模型的基础上引入 Transformer 结构用以生成连续且逻辑自洽的帧序列随后再把这些时间帧按顺序拼接就能得到完整的视频。这类模型最具代表性的就是Sora与国内比较出名的可灵。音频语音模型其实用的并不少比较出名的案例就是“AI歌手”孙燕姿。然而即便音频模型已经相当成熟调音与修音仍需要人工参与否则即使是未接触过 AI 的普通听众也大都能察觉到明显的失真感。专业模型其实就是针对垂直领域特殊训练的模型通用大模型虽然通用性强但“什么都懂一点”的特性往往只能达到“略懂”的水平。为满足专业场景的高精度需求才催生了这类专用模型。常见类型包括代码模型和各类科学模型如生物、气象、数学等。如何获取大模型通过以上我相信你已经大概知道了大模型的种类以及使用场景那么如何获取我们想要的模型呢官方渠道先从官方渠道说起。除去少数需要付费或有使用限额的模型例如近期走红的 Nano Banana Pro、GPT5.1、可灵等大多数模型在官网上都可以直接免费使用不过通常仅支持网页版或官方 APP。对普通用户而言这类使用方式已基本满足日常需求。如果你想通过 API 调用大模型很多平台其实是提供了可观的免费额度的。例如阿里的通义千问可以在阿里百炼控制台领取抖音的“豆包”可以在火山方舟引擎控制台领取。通常这类额度只发放一次但数量往往从几百到数千万 Token 不等。用于文本类任务的话对普通用户基本足够。这里推荐一下美团的longchat模型非广虽说是稀释后的模型但longchat也有通用模型和深度思考模型两种同时官方文档看似没有更新但实测是支持多模态的。当然最重要的是美团的longchat目前对于个人用户每天有500万的Toekn申请之后没错是每天500万的Toekn对于个人用户来说这个量非常大了完全足够常规的文本和视觉分析处理主打一个免费量大。第三方渠道—付费向如果你有大量其他模型使用需求例如更高质量的视觉分析、图形生成等等那么大概率就需要付费来使用你可以选择用官方的付费服务但大部分情况下高质量的模型大量使用费用其实并不低亦或者选择折扣的第三方渠道。通常来说这类第三方网站的token会是官网的3-6折根据模型的热度和质量而定。在计费方式上会有按次和按量两种方式一般来说生成类模型熊猫建议是按次文本或向量这类模型建议按Toekns来计算。关于网址的获取其实途径非常多百度搜索大模型第三方API站点、github中直接搜索AI内容赞助广告中、linux.do论坛佬友们的分享等等这些都是获取的途径废了避免广告嫌疑熊猫就不做推荐了可以自行搜索。第三方渠道—免费向这时候又有小伙伴会问那么就没有完全免费的路子嘛那当然也有不过免费往往也会带来一些问题例如站点可能时不时就会跑路、不支持API并发、热门付费模型没有等等。这一类站点的获取关键词为公益站尽可能用谷歌去搜索当然一样的github和linux.do中也会有很多推荐但基本上是没有热门付费模型或高质量生成类模型比如近期大热的Nano Banana Pro。一般来说公益站会限制用户的API并发或二次分发大部分公益站都是不开放注册的只会在特定的时间开放注册类似于PT站的操作在额度方面大概率也是签到、注册、邀请等等来获取额度。大部分情况下注册一般就有20-100的额度这里指的是美元然后每天签到大概也有5-10左右基本上也是完全够用了。自给自足—逆向最后一种则是逆向工程熊猫这里并不推荐这种方式关于如何使用逆向这里没办法做过多的介绍可以自行github搜索相关项目。逆向之后就不受额度、注册等限制了但往往也伴随不稳定性以及模型使用的限制例如不能进行图像生成、语音识别等等这就和逆向工程的项目相关了。如何使用大模型最后说说大模型的实际使用。正如前面提到的普通用户最常用的功能是对话、搜索和生图。要想实现更精准的图像生成或更深度的对话就需要引入“智能体”概念——本质上就是对模型进行预设与流程化配置。对于文本类项目网上其实已经有非常多的提示词了或者你可以直接让AI帮你生成相关需求的提示词这里推荐熊猫之前介绍过的提示词优化器支持直接使用以及自部署Prompt Optimizer。除此之外大部分的应用或者模型官网都内置一些智能体熟练合理的运用智能体很多时候能提高不少的工作效率。而对于图形生成也有非常多的项目和网站会收集一些预设词这里熊猫主推https://opennana.com/。该网站收录了一共700多种生图案例且支持中英文双语提示词。AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。掌握大模型技能就是把握高薪未来。那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。因此这里给大家整理了一份《2025最新大模型全套学习资源》包括2025最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等带你从零基础入门到精通快速掌握大模型技术由于篇幅有限有需要的小伙伴可以扫码获取1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。5. 大模型行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、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。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。为什么大家都在学AI大模型随着AI技术的发展企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。金融AI、制造AI、医疗AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。同时很多人面临优化裁员近期科技巨头英特尔裁员2万人传统岗位不断缩减因此转行AI势在必行这些资料有用吗这份资料由我们和鲁为民博士(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。大模型全套学习资料已整理打包有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】