成都本地做网站的网站备案相关前置许可

成都本地做网站的,网站备案相关前置许可,做网站用html好还是vue好,哪里有好的网站一、如何评价 LLM 的潜力#xff1f;——它本质上是什么 1️⃣ LLM 的本质能力#xff08;不是“会聊天”#xff09; 从技术角度#xff0c;LLM 至少已经稳定具备了 5 类通用能力#xff1a; 语言 → 结构化思维的压缩器 能把自然语言映射为#xff1a;逻辑结构程序流程…一、如何评价 LLM 的潜力——它本质上是什么1️⃣ LLM 的本质能力不是“会聊天”从技术角度LLM 至少已经稳定具备了 5 类通用能力语言 → 结构化思维的压缩器能把自然语言映射为逻辑结构程序流程决策规则本质是人类思维的低成本外包接口跨领域迁移能力不依赖单一任务可以在多学科之间迁移 这是过去所有“窄 AI”做不到的隐式世界模型并非显式符号推理但通过统计学习形成物理直觉社会博弈直觉因果近似低成本“认知复制”一个人类专家 ≈ 一个 prompt 一个模型边际成本 → 接近 0工具增强后具备行动能力LLM API Memory Agent Loop已经可以写代码 → 部署 → 监控 → 修复运营系统执行商业流程结论一句话LLM 不是“语言模型”而是通用认知接口层。二、LLM 能创造多大的价值——真正的价值来源很多人严重低估LLM 的价值不是因为它不强而是他们用“工具思维”在看它。1️⃣ 第一层价值现在大家看到的效率提升写文档快一点写代码快一点客服便宜一点 这是最浅层价值也是被严重内卷、价格战的部分。2️⃣ 第二层价值正在爆发认知杠杆LLM 的真正价值不是“替你做事”而是一个普通人 → 获得专家级认知一个小团队 → 拥有大公司的智力密度例子你应该会非常有共鸣一个懂 Python 的工程师LLM 准后端 / 准数据 / 准架构 / 准产品经理这意味着什么组织结构被压缩中间管理层、纯执行岗位被挤压个人能力差距被指数级放大3️⃣ 第三层价值很多人没意识到组织与制度的重构LLM 会改变公司规模最优解管理层级专业分工边界未来会出现1–5 人的“超级公司”一个 founder 多个 AI agent超低固定成本、极高决策速度 这不是科幻是经济学必然结果。4️⃣ 第四层价值最被低估文明级价值LLM 是人类历史上第一次把“思考”从生物载体中抽离变成可复制、可扩展、可调用的资源类比蒸汽机 → 肌肉外包电力 → 能量外包计算机 → 计算外包LLM → 思维外包 这一级价值不是“万亿美金”而是重新定义生产力函数。三、那为什么很多人认为 LLM 不能通向 AGI这是一个非常关键的误解集合主要来自四类人。❌ 观点一「LLM 只是统计不懂世界」问题在于人类大脑也是统计系统神经元也在做近似并不存在“纯符号”的智能 真正的问题不是“它是不是统计”而是“统计是否足以形成可泛化的世界模型”目前的证据是是的而且还在变强。❌ 观点二「没有意识 / 主观体验」这是一个哲学偷换问题。AGI ≠ 有意识AGI ≠ 有自我感受AGI 在广泛任务上达到/超过人类水平如果你要求“必须有主观体验才算智能”那你实际上是在定义“类人 AGI”而不是 AGI❌ 观点三「无法长期规划、无法自我目标」这在2022 年是对的2025 年已经过时MemoryPlanningReflectionTool useMulti-agent 这些不是“模型能力”而是系统能力而 AGI 本来就是系统级产物❌ 观点四「缺乏真正的因果理解」这是目前唯一仍然有一定重量的反对理由。但要注意人类的因果理解也高度启发式很多科学突破来自错误直觉 修正而且LLM 模拟环境 实验反馈正在补齐这一点如自动科学发现四、真正的分歧在哪里不是“LLM 行不行”而是 分歧在于你是否认为智能可以通过规模化、工程化、系统化逐步逼近如果你相信智能是连续谱→ 那 LLM 显然在路上如果你相信智能有“神秘跃迁”→ 那你会否认 LLM 但历史经验告诉我们几乎所有“神秘跃迁”最终都被工程化拆解五、一句总结非常重要LLM 不是 AGI但它可能是通向 AGI 的“主干技术”就像内燃机 ≠ 飞机但没有内燃机就没有飞机如何学习大模型 AI 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”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际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大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版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。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、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。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真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精心整理了一份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。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(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。以上全套大模型资料如何领取