这个暴论需要叠加很多buff，但我想说的确实就是这个标题。也算是和大家对齐一下认知。
这个暴论自然引申出一个问题：不训练大模型怎么办？
如果你还没有毕业，导师布置的课题是大模型训练相关，那还是要继续深入搞搞研究。
对于企业来说，尤其是小规模的团队。做好开源LLM+RAG的部署就已经能cover 99%的需求，在没有触及到开源模型的性能边界之前，不要微调模型。
为什么不要微调？因为没有模型的原始数据配比，更有可能原始的训练数据都没有，微调之后极有可能损失掉大部分的性能。
那如果开源模型在特定领域的效果非常差，怎么办？
如果是很垂类的领域模型，可以先试试RAG，不行就试试In-context Learning，在上下文中，教LLM一些领域知识。能尝试的低成本方案都尝试后，再考虑垂类领域模型的微调训练！
一些实际使用过程中的经验，将最需要脑子的任务交给o1系列模型，比较需要脑子的任务，交给4o这一梯队的模型。
除了付费的模型，还可以考虑国产的大模型，点名表扬DeepSeek、豆包、Qwen等等开源大模型。
还有一些通用的任务，也可以考虑开源的大模型或者性价比高的闭源模型。
这其实就是Agentic AI的思路。
如果你的业务在上面的方案中都跑不通，那么自己训练模型大概率也是白瞎。大模型时代，基础模型能力的每一次提升，都算是一次地球Online的版本更新。
距离大厂基座模型团队之外的AI人，需要先了解现有LLM的性能边界，敏锐的分辨出现有模型能力和过去方案的差异，能否给当前的业务带来新的变化，然后快速解决现有业务的难题。
不要在低收益的赛道上无意义的投入，错位竞争，降维打击，也许更有效。
以上。
当前大模型领域最具代表性的技术就是RAG和Agent，企业对掌握 RAG、Agent 等技术的人才需求高涨，这些技能已成为 AI 从业者的核心竞争力。如果你也对大模型的前沿技术感兴趣，欢迎加入我们最新推出的『大模型之心Tech知识星球』。
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星球内容一览
针对目前应用最广泛RAG、Agent和通用大模型训练、部署，我们进行了非常详细的技术路线拆解。
（一）大模型检索增强生成 - RAG
星球内部为大家分享了RAG小白入门的专业技术资料，汇总了最新的综述、开源仓库、BenchMark等等，并进一步细化了RAG的子领域。
1）BenchMark汇总
2）综述汇总
3）Graph RAG
4）Knowledge-Oriented RAG
5）多模态RAG
6）Reasoning RAG
7）RAG在AIGC中的应用
8）个性化RAG
（二）大模型 AI Agent
针对AI Agent，星球里首先为大家详细介绍什么是AI Agent，再展开最新综述、开源仓库、评测等内容，并进一步细化了Agent的相关子领域。
1）前沿综述汇总
1）Agent评测
2）Agent强化学习
3）多模态Agent
4）Agent通讯
5）基座Agent汇总
6）自进化Agent
7）Multi-Agent
（三）多模态大模型训练（微调/强化学习）
多模态大模型训练也是很多小伙伴实习科研和工作需要的内容，星球内部详细汇总了相关数据集、强化学习RLHF、MoE等方向的内容，未来还将持续丰富相关模块。
1）开源数据集
2）多模态大模型MLLM
3）视觉语言模型VLM
4）大模型微调
5）强化学习与RLHF
6）MoE（混合专家模型）
7）VLM的提示适配器学习
8）LLM在3D世界中的应用
（四）大模型量化、部署及推理
同时，也有很多小伙伴对于部署自己的大模型感兴趣，所以星球进一步扩展了大模型量化、部署和推理的内容。
1）大模型量化
2）大模型推理
3）大模型部署
星球后续计划
直播分享
未来，星球内部会不定期邀请行业大佬直播分享，直播内容可以反复观看，我们计划邀请国内外顶尖学术界和工业界的大佬作客『大模型之心Tech』，敬请期待。
星球内部交流
为了构建一个专业的交流社区，我们目前已经邀请到了40+学术界和工业界的大佬，他们来自国内外知名高校实验室、大模型/互联网相关的头部公司，其中高校和科研机构包括但不限于：上交、清华、北京大学、上海人工智能实验室、港科大、港大等等！公司包括但不限于阿里千问、美团LongCat、深度求索DeepSeek、字节豆包、百度文心一言、月之暗面Kimi等等。未来我们会打造一个大模型的前沿技术聚集地~
求职分享
岗位分享也是同学们的刚需，后期我们也会在星球内部分享一些独家岗位招聘信息，赋能更多的小伙伴！
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