起点课堂会员权益
职业体系课特权
线下行业大会特权
个人IP打造特权
30+门专项技能课
1300+专题课程
12场职场软技能直播
12场求职辅导直播
12场专业技能直播
会员专属社群
荣耀标识
GPT-5 没有惊喜，但信号拉满
在AI技术快速发展的当下，OpenAI的GPT系列一直是行业的焦点。然而，随着GPT-5的发布，市场反应却相对平淡。本文将深入探讨GPT-5发布背后的真实情况，分析其技术升级的局限性以及市场预期的落差。同时，本文还将探讨大模型行业的发展趋势，以及AI Agent的兴起如何正在改变大模型的商业化路径。
"大模型"相关的文章
大模型在政务服务落地这件事，我做了几年，有些想法想讲讲
在政务服务场景中推动大模型落地，远比企业应用复杂得多。流程刚性、数据壁垒、角色协同……每一步都可能卡住技术的“想当然”。本文作者以多年实操经验，深度拆解政务AI落地的真实路径，告诉你什么才是真正的“AI政务产品经理”。
AI产品经理不要只盯着模型
传统产品经理构建的是功能，而AIPM构建的是智能行为。他们必须理解AI的能力边界与业务适配逻辑，设计出“可被AI完成的任务”。本文旨在打破模型迷思，为AI产品经理提供系统视角与角色定位的新思路。
为什么我觉得Gemini才是最适合普通人的Ai大模型
对于普通用户来说，我们真的需要一个无所不能的大脑吗？本文将从体验维度出发，梳理Gemini为何成为更贴近人、而非高高在上的AI伙伴，并探讨“适合大众”的真正标准。
从零学习大模型（15）——大模型评估与 LLM 自动化评估
本文将围绕阅读理解、问答、代码生成、数学推理等核心任务的评估方法展开，探讨 Benchmark 如何检测 LLM 的真实性、流畅度与幻觉，并揭示如何利用 LLM 自身能力实现对其他模型 / 任务的自动化评估。
从零学习大模型（14）——大模型多端部署与推理加速：突破算力与能效瓶颈
在人工智能模型从训练到落地的全生命周期中，部署、分布式训练与推理加速构成了技术落地的核心链条。随着大模型参数量突破千亿级，传统单卡训练和单机推理已无法满足需求，而跨平台部署的碎片化问题更对工程化能力提出了严苛挑战。本文将围绕多端部署框架、推理加速技术与分布式训练方案展开，揭示如何通过技术协同突破算力与能效的双重瓶颈。
从零学习大模型（13）——RAG 与 Agent 进阶：基于 LangChain 的落地实践与框架解析
大模型落地到底难在哪？ RAG与Agent虽火，但如何从概念走向实战，真正用得好、用得巧？本文围绕 LangChain 的核心能力展开，从底层原理到项目拆解，带你理解每一步如何协同：如何构建对话式Agent、如何组织调用链路、如何实现多模态交互……
从零学习大模型（12）——混合专家模型（MoE）：让大模型 “分工协作” 的高效架构
本期我们从零起步，拆解 MoE 的核心理念与架构优势，透视背后的“专家调度”机制，探索如何通过“分工协作”赋予大模型更灵活的表现力与算力效率。
从零学习大模型（11）——模型压缩与量化：让大模型 “轻装上阵” 的核心技术
大模型“烧钱”又“吃资源”？压缩与量化技术才是让它轻装上阵的关键一招。本文手把手拆解核心原理与常见手法，帮你厘清技术演进脉络，打好基础理解一切模型优化策略的关键一步。
从零学习大模型（10）——从 SFT 到 RLHF：大模型如何学会 “符合人类期待”？
监督微调（SFT）让大模型能 “听懂指令”，但要让模型 “说的话符合人类偏好”—— 比如回答更礼貌、推理更严谨、拒绝有害请求，还需要人类反馈强化学习（RLHF）。这种从 “能做” 到 “做好” 的跨越，正是对齐技术（Aligning）的核心目标。RLHF 并非简单的 “二次训练”，而是通过人类反馈构建 “奖励信号”，让模型在试错中学会贴近人类价值观。
从零学习大模型（9）——大模型监督微调进阶：从数据工程到推理强化的微调全流程
从数据工程到强化推理，监督微调的每一环节都决定着大模型的实际表现。本篇将系统梳理大模型微调的全流程，不仅是一次知识的深度补完，更是助力技术团队构建高质量微调体系的实战指南。
从零学习大模型（8）——预训练：大模型的 “知识积累期”—— 从任务设计到数据工程
预训练（Pre-training）是大模型构建通用能力的核心环节。就像人类通过大量阅读积累知识，大模型通过在海量数据上的自监督学习，捕捉语言规律、语义关联和世界常识，为后续 “专项技能学习”（微调）奠定基础。这个过程的质量直接决定模型的上限 —— 数据的广度、任务的设计、筛选的精度，共同塑造了模型的语言理解、逻辑推理和生成能力。