大模型炒了一年，为什么没有特别火的应用？

最近几天360创始人周鸿祎称，去年感觉大模型是原子弹，今年感觉是茶叶蛋。

什么意思？我想大概就是说大模型谁都能玩了，现在国内的大模型没有一千，也有几百个了，大模型没什么稀奇的了。但是另一方面也反映了大家都是为了大模型而大模型，但是大模型没能解决什么实际问题，或者说解决的问题太小，有点让人失望了。

邓宁-克鲁格效应

我认为这种感觉是很正常的，也符合事物的一般发展规律，一个新事物出现的时候，大家都抱着很大的期望，期待它去解决各种各样的问题，但是毕竟是新东西，和整个世界的磨合、整合还不够，还需要各种去适配，所以新鲜劲儿过去之后，很多问题还是没解决，大家就感觉失望了。然后这个新事物还要默默的发展一段时间，才有机会重回梦想之巅。

这种情况有一个名词：邓宁-克鲁格效应（Dunning-Kruger Effect），也简称达克效应（D-K Effect），可以用下边这条曲线来理解它。达克效应本来说的是人的认知过程，但也经常被用来表示事物的发展过程。

AI大模型的下一步

AI大模型下一步会怎么发展？我认为首先还是要紧盯OpenAI，作为大模型的引爆者和引领者，OpenAI的发展方向至关重要。

去年底OpenAI推出了GPTs，也就是大模型的应用商店，为什么干这件事？我认为是因为AGI发展遇阻，技术和资金都有点跟不上，这一点可以从最近OpenAI投资AI芯片、大规模融资，以及OpenAI CEO奥特曼让大家耐心等待AGI等等事件中略窥一二。为了提振信心，探寻更多机会，OpenAI不得不搞出这个应用商店，借助外部的更多力量来促进AI的发展。

另外预计OpenAI今年就会发布GPT-5，大模型的能力进一步增强。据预测，GPT-5将是一个原生的多模态大模型，不仅能处理文本和图像，还能处理音视频内容，GPT-5甚至将会具备自主的AI模型开发能力，这将使其能够生成各种多模态的AI模型，从而学习和完成新的任务，这将大大扩展GPT-5的应用能力，有力推动通用机器人的发展，给人很多的想象空间。

GPT-5是更好吃的茶叶蛋，还是更厉害的氢弹？让我们拭目以待！

大模型和世界的磨合

另外上边我提到大模型需要和世界进行磨合，怎么磨合？

我认为第一步就是将AI能力融入到企业的产品或者服务中去。我们现在可以看到很多工具都集成了AI大模型，比如钉钉魔法棒、WPS AI助手、Photoshop AI绘画功能等等，现在也有了一些AI商用产品，比如AI客服、AI培训、AI教育等等方面，还有很多看起来不起眼的AI写作、AI绘画、AI编程等等，他们都在慢慢的渗透到各行各业，这些已经在潜移默化的发生，慢慢的改变工作方式，提升效率。

虽然还没看到可以持续爆火的应用，也许只是磨合的不够，是黎明前的黑暗。

对于大家特别期待的AI原生应用，或许可以小小的期待下GPT-5。

不过我认为不管是AI+应用还是AI原生应用，最重要的是要解决确定性的问题，解决可能产生的错误或不准确的预测结果，否则大家只能把它当做一个玩具，或者只用在某些比较小的场景，无法做到各行各业遍地开花，也就无法推动整个世界的变革与发展。

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大模型&AI产品经理如何学习

求大家的点赞和收藏，我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们，来看看有哪些东西。

1.学习路线图

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。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

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3.技术文档和电子书

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。

4.LLM面试题和面经合集

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• 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。

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