本文强调AI不是赚钱工具而是能力放大器。作者通过自身15年软件行业经验分享指出AI能提升效率但前提是你必须清楚业务方向和解决痛点。文章建议将AI用于放大你已有的能力而非凭空创造。作者提出用AI放大能力需先明确三个问题想放大哪项能力、服务谁、谁为结果付费。最后强调AI转型应先自用再外卖从小场景开始验证而非追求宏大产品。很多人学 AI是奔着赚钱去的。说实话我也会被这个念头吸引。我做了 15 年软件现在传统软件外包这条路越来越难走自己也在 All in AI 转型。看到一个新模型、一个新工具、一个自动化案例我第一反应也会想这个东西能不能变现能不能做成产品能不能帮我把原来的团队成本降下来但这两天我反复整理 AI 落地和商业化相关内容越整理越觉得很多人一开始的顺序可能就错了。AI 不是赚钱工具。更准确地说AI 只是能力放大器。它能把你原来就会的东西做得更快、更便宜、更规模化。但如果你原来就不知道客户是谁不知道解决什么问题不知道怎么交付不知道谁愿意付费AI 不会自动把这些补齐。有时候它还会把混乱放大。以前你可能一个月试错一个方向。现在有了 AI你一天能试错十个方向。听起来效率很高但如果方向本身不对就是更快地绕圈。我以前也容易把工具想得太重我本身是技术出身。技术人有一个天然习惯看到问题第一反应是找工具、找框架、找实现方案。以前做软件项目也是这样。客户说想要一个系统我脑子里很快就开始想前端用什么后端怎么拆数据库怎么设计权限怎么做。这个习惯有好处能把事情落到执行。但做 AI 转型以后我发现这个习惯也很危险。因为 AI 工具太多了。每天都有新模型、新 Agent、新插件、新工作流。你很容易觉得只要我把这些都研究明白就能找到赚钱机会。但现实不是这样。工具越强越要求你先想清楚业务顺序。不然你只是从“人工瞎忙”变成“AI 帮你瞎忙”。这句话有点扎心但我自己也在被它提醒。我以前会关心“这个工具能不能做出来”。现在我更关心这个东西做出来以后谁会因为它省钱、赚钱、省时间或者少犯错如果这个问题答不上来工具再炫也只是演示。AI 放大的不是愿望而是你原来就有的能力我现在越来越觉得AI 最容易放大的不是一个人的愿望而是一个人原本就有的能力。你原来就懂销售AI 可以帮你整理客户资料、写跟进话术、复盘沟通记录、生成报价方案。你原来就懂内容AI 可以帮你整理选题、扩写稿子、改标题、拆短视频脚本。你原来就懂某个行业AI 可以帮你把行业经验变成 SOP、模板、问答库、培训材料甚至变成一个轻量工具。但如果你原来完全不懂销售只是让 AI 写一堆销售话术你大概率还是不知道客户为什么不买。如果你原来完全不懂内容只是让 AI 一天生成 100 篇文章你可能只是更快地产生垃圾。如果你原来完全不懂行业只是说“我要做一个行业 Agent”最后很容易做成一个看起来很厉害、但客户不知道拿来干什么的东西。AI 会降低技术执行的平均门槛但它不会替代业务判断。甚至反过来它会让业务判断更值钱。因为当大家都能用 AI 写代码、写文案、做图、做视频以后真正稀缺的就变成你知道该做什么。你知道先做什么。你知道什么不该做。你知道结果好不好。这就是判断力。我现在做内容也不想把自己包装成一个“AI 成功学导师”。我没那个资格。我更愿意把自己放在一个正在转型的技术创业者位置上老老实实记录哪些工具我试了哪些方向我觉得靠谱哪些坑我觉得普通老板先别碰。这可能才是我现在能提供的价值。不是告诉你“AI 一定能让你发财”。而是一起判断你手上的能力能不能被 AI 放大成一个可交付、可收费、可持续的东西。真正的商业验证不是能不能做而是谁愿意买点赞不等于商业验证现在做 MVP 太容易了。这也是我觉得 AI 很吓人的地方。以前一个产品原型可能要产品经理、设计、前端、后端一起搞几周。现在一个会描述需求的人配合 AI 编程工具可能几天就能跑出一个能看的版本。这当然是好事。但它也带来一个错觉好像做出来就离赚钱不远了。我现在觉得这个错觉挺危险。一人公司也好AI 小工具也好最难的地方从来不是 MVP。最难的是卖给真实用户。谁是用户他现在怎么解决这个问题这个问题痛不痛他有没有预算他为什么信你他为什么不用已有工具他愿意自己付钱还是公司付钱这些问题AI 不能替你回答。更现实一点朋友觉得你做得不错也不能算验证。同行说你这个想法有意思也不能算验证。直播间有人点赞也不能算验证。真正的验证很朴素目标客户愿不愿意为结果付费。我以前做项目外包至少有一点很明确客户付钱是因为他有一个具体问题要解决。现在做 AI 产品反而很容易忘掉这个常识。大家会说我做一个 AI 客服。我做一个 AI 知识库。我做一个行业 Agent。我做一个自动短视频工具。但客户听到这些词不一定有感觉。客户更关心的是能不能少招一个人能不能让客服回复更快能不能让新人培训少花一半时间能不能让报价错误少一点能不能让内容发布稳定一点能不能让我这个月多成交几单这才是客户语言。所以我现在提醒自己少问“这个 AI 产品能不能做”。多问“这个结果谁愿意买”。我现在会用 3 个问题判断一个 AI 想法如果一个人跟我说他想用 AI 做个项目。我现在不会先问他用什么模型。也不会先问他要不要做 Agent。我会先问 3 个问题。第一你到底想放大哪项能力这是最关键的问题。AI 不是凭空造能力。它更像一个放大器。你要先知道自己要放大的是什么。是销售能力是内容生产能力是行业知识是客户交付是内部管理还是某个重复流程如果你说不清楚那就说明现在还不适合谈产品。比如一个做装修的人他可能不需要一上来做什么智能体。他更可能先需要把报价、材料、方案沟通这些环节标准化。比如一个做外贸的人他可能不需要一上来做全链路自动化。他更可能先需要把产品页、客户询盘、报价邮件、跟进记录这些东西跑顺。比如一个做知识付费的人他可能不需要一上来做超级课程平台。他更可能先需要把内容选题、直播复盘、私域回复、学员问题整理起来。先找能力再找工具。这个顺序不能反。第二这个能力服务谁很多 AI 想法死在这里。因为它听起来很厉害但人群太模糊。“给企业用。”“给老板用。”“给自媒体用。”“给跨境电商用。”这些都太宽。真正能落地的描述应该更具体。比如3 到 10 人的小销售团队老板每天想知道每个客户跟进到哪一步。有 200 个 SKU 的外贸小团队想低成本生成产品页和询盘回复。做本地服务的老板想把客服常见问题和报价流程标准化。刚开始做 AI 内容的技术人想把每天看的信息整理成选题和脚本。人群越具体你才越知道产品怎么做内容怎么写服务怎么卖。不然你会一直在抽象概念里打转。第三谁为结果付费这个问题最现实。也是很多技术人最不愿意面对的问题。我自己以前也不太喜欢想这个。总觉得先把东西做好客户自然会来。现在我觉得不行。尤其在 AI 时代能做出来的东西太多了。如果你不提前想清楚买单人、预算、交付边界最后很容易变成你做了一个功能。用户说不错。然后没有然后。所以我现在会把“付费理由”提前。这个东西是帮客户省了人力成本减少了错误提高了成交缩短了交付周期降低了培训成本还是帮他获得了一个以前做不到的结果如果这些都没有只是“用了 AI”那我觉得还不够。因为客户不会为 AI 这个词长期付费。客户只会为结果付费。对一人公司来说正确顺序是先自用再外卖对我这种正在转型的人来说我现在比较认可一个路径先自用再外卖。先不要一上来就想着做一个 SaaS卖给所有人。这很诱人但也很容易变重。我的建议是先把 AI 用在自己的业务里。比如我现在做内容就先把知识库、选题、母文案、视频脚本这些流程跑起来。这个东西先服务我自己。它能不能减少整理时间能不能提高选题质量能不能让我持续输出能不能沉淀出可复用的方法如果连我自己都用不顺就别急着包装成产品卖给别人。如果我自己用顺了再看它适不适合变成模板、课程、咨询、陪跑或者一个小工具。这条路没那么性感。但它比较真实。小团队和一人公司不要一上来就跟大厂拼通用能力。拼不过。我能依靠的优势是离自己的客户更近离自己的场景更近离自己的问题更近。先把一个小场景跑通。再把经验说清楚。再把流程标准化。再看有没有人愿意为这个结果付费。这可能比追一个又一个新模型更有用。最后如果你也想用 AI 做点东西我建议先别急着问“用哪个工具”。先拿一张纸写 3 个问题第一我想放大哪项能力第二这项能力服务谁第三谁愿意为结果付费这 3 个问题如果答不清楚先别急着做产品。先回到你熟悉的行业、熟悉的客户、熟悉的流程里找一个重复、费时、边界清晰、结果能衡量的小场景。让 AI 先帮你把这个场景跑顺。这比“我要做一个改变世界的 AI 产品”靠谱多了。我也还在这个过程中摸索。以上是我个人的体会不一定对。但至少目前我会先把 AI 当成放大器而不是提款机。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✅ 2026 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
收藏！AI大模型小白必看：如何用AI放大你的核心竞争力？
发布时间：2026/5/31 17:03:46
本文强调AI不是赚钱工具而是能力放大器。作者通过自身15年软件行业经验分享指出AI能提升效率但前提是你必须清楚业务方向和解决痛点。文章建议将AI用于放大你已有的能力而非凭空创造。作者提出用AI放大能力需先明确三个问题想放大哪项能力、服务谁、谁为结果付费。最后强调AI转型应先自用再外卖从小场景开始验证而非追求宏大产品。很多人学 AI是奔着赚钱去的。说实话我也会被这个念头吸引。我做了 15 年软件现在传统软件外包这条路越来越难走自己也在 All in AI 转型。看到一个新模型、一个新工具、一个自动化案例我第一反应也会想这个东西能不能变现能不能做成产品能不能帮我把原来的团队成本降下来但这两天我反复整理 AI 落地和商业化相关内容越整理越觉得很多人一开始的顺序可能就错了。AI 不是赚钱工具。更准确地说AI 只是能力放大器。它能把你原来就会的东西做得更快、更便宜、更规模化。但如果你原来就不知道客户是谁不知道解决什么问题不知道怎么交付不知道谁愿意付费AI 不会自动把这些补齐。有时候它还会把混乱放大。以前你可能一个月试错一个方向。现在有了 AI你一天能试错十个方向。听起来效率很高但如果方向本身不对就是更快地绕圈。我以前也容易把工具想得太重我本身是技术出身。技术人有一个天然习惯看到问题第一反应是找工具、找框架、找实现方案。以前做软件项目也是这样。客户说想要一个系统我脑子里很快就开始想前端用什么后端怎么拆数据库怎么设计权限怎么做。这个习惯有好处能把事情落到执行。但做 AI 转型以后我发现这个习惯也很危险。因为 AI 工具太多了。每天都有新模型、新 Agent、新插件、新工作流。你很容易觉得只要我把这些都研究明白就能找到赚钱机会。但现实不是这样。工具越强越要求你先想清楚业务顺序。不然你只是从“人工瞎忙”变成“AI 帮你瞎忙”。这句话有点扎心但我自己也在被它提醒。我以前会关心“这个工具能不能做出来”。现在我更关心这个东西做出来以后谁会因为它省钱、赚钱、省时间或者少犯错如果这个问题答不上来工具再炫也只是演示。AI 放大的不是愿望而是你原来就有的能力我现在越来越觉得AI 最容易放大的不是一个人的愿望而是一个人原本就有的能力。你原来就懂销售AI 可以帮你整理客户资料、写跟进话术、复盘沟通记录、生成报价方案。你原来就懂内容AI 可以帮你整理选题、扩写稿子、改标题、拆短视频脚本。你原来就懂某个行业AI 可以帮你把行业经验变成 SOP、模板、问答库、培训材料甚至变成一个轻量工具。但如果你原来完全不懂销售只是让 AI 写一堆销售话术你大概率还是不知道客户为什么不买。如果你原来完全不懂内容只是让 AI 一天生成 100 篇文章你可能只是更快地产生垃圾。如果你原来完全不懂行业只是说“我要做一个行业 Agent”最后很容易做成一个看起来很厉害、但客户不知道拿来干什么的东西。AI 会降低技术执行的平均门槛但它不会替代业务判断。甚至反过来它会让业务判断更值钱。因为当大家都能用 AI 写代码、写文案、做图、做视频以后真正稀缺的就变成你知道该做什么。你知道先做什么。你知道什么不该做。你知道结果好不好。这就是判断力。我现在做内容也不想把自己包装成一个“AI 成功学导师”。我没那个资格。我更愿意把自己放在一个正在转型的技术创业者位置上老老实实记录哪些工具我试了哪些方向我觉得靠谱哪些坑我觉得普通老板先别碰。这可能才是我现在能提供的价值。不是告诉你“AI 一定能让你发财”。而是一起判断你手上的能力能不能被 AI 放大成一个可交付、可收费、可持续的东西。真正的商业验证不是能不能做而是谁愿意买点赞不等于商业验证现在做 MVP 太容易了。这也是我觉得 AI 很吓人的地方。以前一个产品原型可能要产品经理、设计、前端、后端一起搞几周。现在一个会描述需求的人配合 AI 编程工具可能几天就能跑出一个能看的版本。这当然是好事。但它也带来一个错觉好像做出来就离赚钱不远了。我现在觉得这个错觉挺危险。一人公司也好AI 小工具也好最难的地方从来不是 MVP。最难的是卖给真实用户。谁是用户他现在怎么解决这个问题这个问题痛不痛他有没有预算他为什么信你他为什么不用已有工具他愿意自己付钱还是公司付钱这些问题AI 不能替你回答。更现实一点朋友觉得你做得不错也不能算验证。同行说你这个想法有意思也不能算验证。直播间有人点赞也不能算验证。真正的验证很朴素目标客户愿不愿意为结果付费。我以前做项目外包至少有一点很明确客户付钱是因为他有一个具体问题要解决。现在做 AI 产品反而很容易忘掉这个常识。大家会说我做一个 AI 客服。我做一个 AI 知识库。我做一个行业 Agent。我做一个自动短视频工具。但客户听到这些词不一定有感觉。客户更关心的是能不能少招一个人能不能让客服回复更快能不能让新人培训少花一半时间能不能让报价错误少一点能不能让内容发布稳定一点能不能让我这个月多成交几单这才是客户语言。所以我现在提醒自己少问“这个 AI 产品能不能做”。多问“这个结果谁愿意买”。我现在会用 3 个问题判断一个 AI 想法如果一个人跟我说他想用 AI 做个项目。我现在不会先问他用什么模型。也不会先问他要不要做 Agent。我会先问 3 个问题。第一你到底想放大哪项能力这是最关键的问题。AI 不是凭空造能力。它更像一个放大器。你要先知道自己要放大的是什么。是销售能力是内容生产能力是行业知识是客户交付是内部管理还是某个重复流程如果你说不清楚那就说明现在还不适合谈产品。比如一个做装修的人他可能不需要一上来做什么智能体。他更可能先需要把报价、材料、方案沟通这些环节标准化。比如一个做外贸的人他可能不需要一上来做全链路自动化。他更可能先需要把产品页、客户询盘、报价邮件、跟进记录这些东西跑顺。比如一个做知识付费的人他可能不需要一上来做超级课程平台。他更可能先需要把内容选题、直播复盘、私域回复、学员问题整理起来。先找能力再找工具。这个顺序不能反。第二这个能力服务谁很多 AI 想法死在这里。因为它听起来很厉害但人群太模糊。“给企业用。”“给老板用。”“给自媒体用。”“给跨境电商用。”这些都太宽。真正能落地的描述应该更具体。比如3 到 10 人的小销售团队老板每天想知道每个客户跟进到哪一步。有 200 个 SKU 的外贸小团队想低成本生成产品页和询盘回复。做本地服务的老板想把客服常见问题和报价流程标准化。刚开始做 AI 内容的技术人想把每天看的信息整理成选题和脚本。人群越具体你才越知道产品怎么做内容怎么写服务怎么卖。不然你会一直在抽象概念里打转。第三谁为结果付费这个问题最现实。也是很多技术人最不愿意面对的问题。我自己以前也不太喜欢想这个。总觉得先把东西做好客户自然会来。现在我觉得不行。尤其在 AI 时代能做出来的东西太多了。如果你不提前想清楚买单人、预算、交付边界最后很容易变成你做了一个功能。用户说不错。然后没有然后。所以我现在会把“付费理由”提前。这个东西是帮客户省了人力成本减少了错误提高了成交缩短了交付周期降低了培训成本还是帮他获得了一个以前做不到的结果如果这些都没有只是“用了 AI”那我觉得还不够。因为客户不会为 AI 这个词长期付费。客户只会为结果付费。对一人公司来说正确顺序是先自用再外卖对我这种正在转型的人来说我现在比较认可一个路径先自用再外卖。先不要一上来就想着做一个 SaaS卖给所有人。这很诱人但也很容易变重。我的建议是先把 AI 用在自己的业务里。比如我现在做内容就先把知识库、选题、母文案、视频脚本这些流程跑起来。这个东西先服务我自己。它能不能减少整理时间能不能提高选题质量能不能让我持续输出能不能沉淀出可复用的方法如果连我自己都用不顺就别急着包装成产品卖给别人。如果我自己用顺了再看它适不适合变成模板、课程、咨询、陪跑或者一个小工具。这条路没那么性感。但它比较真实。小团队和一人公司不要一上来就跟大厂拼通用能力。拼不过。我能依靠的优势是离自己的客户更近离自己的场景更近离自己的问题更近。先把一个小场景跑通。再把经验说清楚。再把流程标准化。再看有没有人愿意为这个结果付费。这可能比追一个又一个新模型更有用。最后如果你也想用 AI 做点东西我建议先别急着问“用哪个工具”。先拿一张纸写 3 个问题第一我想放大哪项能力第二这项能力服务谁第三谁愿意为结果付费这 3 个问题如果答不清楚先别急着做产品。先回到你熟悉的行业、熟悉的客户、熟悉的流程里找一个重复、费时、边界清晰、结果能衡量的小场景。让 AI 先帮你把这个场景跑顺。这比“我要做一个改变世界的 AI 产品”靠谱多了。我也还在这个过程中摸索。以上是我个人的体会不一定对。但至少目前我会先把 AI 当成放大器而不是提款机。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✅ 2026 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
