如今的AI生态是ALL IN 大模型，以大模型为接口连接万物，重构万物。国内各种大模型如雨后春笋发展起来，开启一副AI繁荣景象，虽然有一部分可能是滥竽充数，蹭蹭热点。但整体来说国产大模型的领头公司进步速度挺快的!

我们也不禁好奇，大模型得到发展的关键因素究竟是什么？国内大模型的最新进展又如何呢？接下来，让我们聆听某AI模型对知乎相关内容的总结，并在文末附上各大模型的排行榜及完整清单。

大模型发展的关键因素

**数据质量：**高质量的数据是训练大模型的关键。在大模型“百花齐放”的背景下，数据是“胜负手”。数据质量包括数据采集、数据标注和数据质检等方面，需要专业的团队进行管理和维护。

**算法和模型优化：**大模型的算法和模型优化也是非常重要的。需要不断进行算法优化和模型调整，以提高模型的性能和效率。

**算力资源：**大模型的训练和推理需要大量的算力资源，包括高性能计算机、GPU等。算力资源的丰富程度直接影响到大模型的训练速度和推理效率。

**场景应用：**大模型的应用场景也是非常重要的。需要结合具体的应用场景，进行模型训练和应用优化，以提高模型的实用性和可扩展性。

综上所述，大模型发展的关键因素包括数据质量、算法和模型优化、算力资源以及场景应用等方面。只有不断提高这些方面的技术实力和创新能力，才能推动大模型的发展和应用。

国内 AI 大模型发展近况

国内已有发布200个左右的大模型，也有许多有前途的AI大模型。其中，字节跳动和百度被认为是最有前途的。他们拥有高质量的中文私有数据、专业的团队、丰富的GPU资源，以及强大的技术实力。此外，智谱和Moonshot也是国内大模型创业公司的代表，他们拥有独特的商业模式和融资优势。其他公司也各有特点，但目前尚未公开表示具体的技术进展和优势。同时，也需要注意一些创业公司可能存在的问题，如创始人争议、技术不够成熟、缺少技术护城河等。

总之，人工智能大模型是未来的发展趋势，国内有许多有前途的公司和团队，但需要不断提高技术实力和创新能力才能在这个领域中保持领先地位。

附1、国内外大模型排行榜：

附2、国内外大模型完整清单：

如何学习大模型 AGI ？

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。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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👉AGI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）

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。

👉AGI大模型实战案例👈

光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 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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