Abstract
本报告将阐述从AI基础大模型、到行业大模型、到场景大模型、到问题大模型的演变。每一步的变化都需要注入相应的知识和模型的微调。本报告重点将讨论大模型ChatGPT和DeepSeek的基本原理和在生物医药领域中的重要作用和价值。最近，ChatGPT击败17位医生，助4岁男孩精准找出怪病病因。并且举例说明了我用人工智能来诊断自己的疾病的一个成功案例。这说明只要应用得当，AI完全可以成为人类诊疗疾病的助手。但同时，哈佛大学附属医院布莱根妇女医院发表在JAMA上的一项研究显示，在给出癌症治疗建议时，ChatGPT只有62%的案例是完全正确的，所以需要谨慎应用其结果，一种解决的方案可以用生成内容检测工具，如AIGC-X和ZeroGPT等。大模型背后海量的数据库是优势，但在专业领域里则存在着干扰信息过多和缺乏专业知识的弊端。针对这种情况，我们团队研发了一种自闭症大语言模型知识向量库系统，可以减少训练时间和利用小量的训练数据，并且达到更好的效果。本报告还将介绍利用大模型设计新的药物小分子。我们可以输入很多与治疗某种疾病有关联的小药物分子到大模型系统来产生新的药物小分子，加上我们强大的AI药物筛选功能，我们就有可能设计出合适某个靶标的新药。对大模型的发展趋势，我作了十一点展望，并做详细的阐述。
学AI大模型的正确顺序，千万不要搞错了
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学习路线:
✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型（GPT、文心一言等）特点解析
✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑
✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架（LangChain等）实操
✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用
✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代
✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经
以上6大模块，看似清晰好上手，实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透！
我把大模型的学习全流程已经整理📚好了！抓住AI时代风口，轻松解锁职业新可能，希望大家都能把握机遇，实现薪资/职业跃迁～
