隨著大模型技術的發展，計算機專業的畢業生應該掌握一定的大模型技能，以應對企業日益增長的需求。以下是一些可以幫助畢業生的建議：

熟悉基礎知識：深度學習是大模型中的重要技術之一，因此要先熟悉深度學習的基礎知識，包括神經網路、反向傳播演算法、啟用函式、最佳化演算法等等。掌握深度學習框架：要應對大模型的挑戰，掌握深度學習框架是必不可少的。常用的深度學習框架有TensorFlow、PyTorch、Caffe等等，可以根據需求選擇相應的框架進行學習。學習大模型設計：大模型需要更深入的架構設計和演算法最佳化，因此需要學習相關的設計原則和策略，比如深度殘差網路、注意力機制、卷積核設計等等。實踐和除錯：在學習過程中，需要進行實踐和除錯，透過不斷地調整模型引數和演算法來提高模型的準確率和效能。關注前沿技術：由於大模型的應用場景非常廣泛，因此需要關注前沿技術的發展和應用。比如自然語言處理、計算機視覺、語音識別等領域，都需要用到大模型技術。不斷學習和提高：計算機專業的同學要保持學習的熱情和能力，不斷提高自己的技能水平，才能應對未來的挑戰和變化。熟練掌握深度學習框架和大資料處理技術：如TensorFlow、PyTorch等深度學習框架和Hadoop、Spark等大資料處理技術，這些技術是應用大模型解決問題的基礎。瞭解業務場景：需要深入瞭解業務需求和場景，對於不同的業務問題，需要選擇合適的模型和演算法，並進行合理的調參，以獲得最佳的效果。資料清洗與預處理：大模型需要大量的資料支援，因此需要進行資料的清洗和預處理。畢業生應該熟悉資料清洗的技巧，比如去除噪聲和異常值等。模型訓練和調優：在模型的訓練和調優過程中，畢業生需要深入瞭解各種模型和演算法並對它們進行實踐和除錯。模型部署和應用：在完成模型的訓練和調優後，畢業生需要將模型部署到實際的場景中，並與實際資料進行互動，以便更好地進行應用和改進。

大模型是近年來的熱門話題，它們的出現使得計算機專業的同學需要更多地關注這個領域。如果你想要規劃學習路線，可以考慮以下幾點：

學習深度學習基礎知識，包括神經網路、卷積神經網路、迴圈神經網路等。

學習大模型的訓練和最佳化技術，如分散式訓練、模型壓縮、低精度計算等。

學習大模型的應用場景和實踐案例，如自然語言處理、計算機視覺等。

大模型訓練和最佳化技術是大資料時代的重要研究方向之一。以下是一些常見的大模型訓練和最佳化技術：

分散式訓練：將模型引數分配到多個計算節點上進行訓練，以加速訓練過程。

模型壓縮：透過剪枝、量化、低秩分解等方法減少模型引數量，以降低模型儲存和計算成本。

低精度計算：透過使用低精度資料型別（如半精度浮點數）進行計算，以降低計算成本。

資料並行：將資料分配到多個計算節點上進行訓練，以加速訓練過程。

模型並行：將模型分解為多個子模型，分配到多個計算節點上進行訓練，以加速訓練過程。

大模型的應用場景非常廣泛，以下是一些實踐案例：

短影片處理：快手使用多模態超大模型進行短影片處理。

金融行業：大模型在金融行業中有很多應用場景，包括投研、產品研發、授信稽核等。

文字生成：阿里達摩院釋出了文字生成影片大模型，可以將文字轉換為影片。

大模型訓練和部署的挑戰主要來自於以下幾個方面：

模型規模：大模型的引數規模巨大，需要更多的計算資源和記憶體。

計算資源：訓練大模型需要更多的計算資源，這可能會導致訓練時間變長。

記憶體限制：大模型需要更多的記憶體，這可能會導致記憶體限制問題。

遷移低效：將大模型從一個平臺遷移到另一個平臺可能會很困難。

對於計算機專業的同學，要規劃好學習路線，需要考慮以下幾個方面：

1.基礎知識學習：在學習大模型之前，需要先打好基礎。對於計算機專業的同學來說，要學好資料結構、演算法、計算機網路、作業系統等基礎知識，這是做好大模型學習的必要前提。

2.機器學習理論學習：在學習大模型的過程中，需要深入瞭解機器學習的理論知識。比如線性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、神經網路、深度學習等演算法原理，需要結合數學知識進行深入學習。

3.程式碼實現學習：在學習大模型的過程中，需要深入瞭解各種機器學習演算法的具體實現方式。建議結合實際專案，在實踐中學習，透過實現和除錯演算法來提高自己的能力。

4.大資料技術學習：大模型需要處理大量的資料，因此需要對大資料技術進行深入瞭解，如Hadoop、Spark等，以及資料的儲存、處理和分析。

5.不斷跟進新技術：計算機技術發展迅速，不斷有新技術出現。因此，需要不斷跟進新技術，學習新的演算法、框架和工具，以保持競爭力。

綜上所述，計算機專業的同學應該注重基礎知識學習，深入學習機器學習理論和程式碼實現，並掌握大資料技術。同時，不斷跟進新技術，才能適應不斷髮展變化的行業需求。

這是當前很多計算機專業同學普遍比較關心的問題，我結合人工智慧領域的技術發展趨勢和產業領域的人才需求趨勢來說說個人看法。

首先，2023年國內的網際網路大廠以及一些人工智慧創新團隊會逐漸推出自己的大模型產品，而且這些大模型產品將被部署到雲端，以此來為大量的網際網路產品提供智慧化支撐。相信這一輪大模型的爆發將為人工智慧產品的落地應用帶來新的契機，也會全面推動產業網際網路的發展程序。

近些年來我一直在開展大資料、人工智慧相關的科研活動，也跟不少大陸外的網際網路大廠開展了眾多合作，結合當前大模型自身的特點和創新趨勢，以及產業領域的人才需求趨勢，我認為大模型的應用對於計算機大類專業的同學會帶來更多積極的影響。

很多人會認為大模型的落地將導致程式設計師大面積失業，甚至很多傳統的技術類崗位會消失，這讓很多計算機專業的同學，尤其是本科生和碩士研究生同學倍感焦慮，但是我並不這麼認為。

早在十多年前，我們團隊就開發出了能夠自動生成前端程式碼的容器，相信很多團隊也都有類似的產品，而且目前我帶的學生當中也有主攻程式碼推薦的同學，但是在具體的應用場景下，不論是採用自動生成程式碼的容器，還是採用目前基於圖神經網路的程式碼推薦系統，程式設計師的作用都是很難被替代的。

作為一名科研工作者，我在研發人工智慧產品的過程中，核心的出發點是讓普通人能夠藉助人工智慧產品來提升自己的工作能力，能夠拓展自身的能力邊界，而不是去取代人類的位置和角色。

當然了，隨著人工智慧技術的發展，以及大量人工智慧產品的落地應用，職場人手中的工具會越發強大，一些傳統的低附加值崗位必然會面臨升級，而這個過程也必然會釋放出更多的高附加值崗位。

對於計算機專業的同學來說，大模型時代迎來了新的發展機遇，應該積極擁抱人工智慧技術，以便於未來能夠更好的參與到人工智慧產業領域當中，這也是順應時代發展的選擇。

結合當前大模型的技術體系結構，對於研究生同學來說，包括碩士研究生和博士研究生同學，可以把關注點放在晶片層、框架層和模型層，相信未來較長一段時間內，大陸將進入到一個打造大模型的階段，人才需求也會逐漸得到釋放。

對於本科生同學來說，可以把關注點放在如何藉助大模型平臺來打造具體的落地應用產品上，也就是把關注點放在應用層上。

做應用層產品的開發還是要基於程式語言來完成，但是與傳統的開發方式不同，人工智慧產品的開發要對大模型有一定的瞭解，而且還需要具備一定的行業應用場景知識，這樣才能夠輔助使用者更順利的使用人工智慧產品。

機器學習是開啟人工智慧大門的鑰匙，本科階段就應該重視機器學習相關知識，要具備演算法設計、訓練、驗證和應用的能力，要能夠打造自己的小模型，這對於後續讀研，或者進入產業領域發展，都有比較直接的影響。

總之，對於計算機專業的本科生和碩士研究生同學來說，該怎麼學習還是怎麼學習，只是在參加科研、專案期間，應該更側重人工智慧相關方向，而對於博士研究生同學來說，大模型確實給不少傳統NLP和CV方向的研究帶來了較大的挑戰，需要考慮如何走出自己的創新路線。

目前我聯合多所大學的導師，共同搭建了一個技術論壇，在持續開展大資料、人工智慧、物聯網相關的科研實踐、專案實踐和前沿知識分享等活動，最近也在持續開展科研興趣小組活動，感興趣的同學可以聯絡我申請參與，相信一定會有所收穫。

在大模型的背景下，計算機專業的同學可以考慮以下幾點來規劃學習路線：

深入學習機器學習和深度學習：隨著大模型的普及，機器學習和深度學習已成為計算機行業最熱門的技術之一。可以透過閱讀相關書籍、課程或參加培訓，學習機器學習和深度學習的理論知識以及實踐經驗。學習使用雲計算平臺：大模型需要更高的計算資源，因此一個好的解決方案是學習使用雲計算平臺，如AWS、GCP等，這些平臺提供了強大的計算能力和靈活的部署方案，可以為大模型的訓練和部署提供支援。掌握分散式系統和並行演算法：分散式計算和並行演算法是構建大規模模型必不可少的技術，可以透過學習分散式計算原理、分散式系統設計和並行演算法實現等方面的知識，提高對大規模計算的處理能力。關注最新技術發展動向：計算機領域發展迅速，需要不斷關注最新的技術發展動向，例如自然語言處理、計算機視覺、人工智慧等領域的最新技術，瞭解它們的應用場景和實現原理，為之後的學習和工作做好準備。實踐和專案經驗：除了理論學習外，透過實際專案經驗積累，可以加速自己的學習和成長。可以尋找實際應用場景，將所學技術運用到實際專案中，並進行實際操作和除錯，從而更深入地理解技術原理，並體驗最新技術的可行性和效果。

總之，規劃好學習路線，不斷提高自己的專業技能和綜合素質，是適應大模型背景下計算機領域發展的關鍵。

機器學習的核心是建立相關性然後根據其預測，本質上都是統計模型，而不是規則邏輯模型。大廠紛紛推遲的大模型沒有主動學習能力，沒有一點理解能力，更不會產生一點自我意識。它只有被動模仿能力，模型引數越多，模仿得越“像”，所以大模型總有最接近答案，在寫詩寫歌寫小說、外觀設計等沒有對錯的領域最拿手；但它不一定能給出準確答案，比如它給出的程式程式碼是否完全正確還是需要人去確認的，統計模型給出的結果不可能100%正確，哪怕它99%正確，1%錯誤的可能性也要等著人去確認糾正的。它只是個工具，人的模仿能力和記憶能力確實沒法和它比，但它的模型演算法程式碼是人輸入的，是在馮諾依曼架構計算機上執行的，你要它生成的程式碼還是在馮諾依曼架構計算機上執行的，所以計算機專業以前怎麼學，現在還怎麼學，只是多了個提高效率的助手而已。

BIM等資料模組化的工業革命，再加上人工智慧的運用，將會對所有的產業產生質的改變！人類實現社會主義的時間不會遠了，相反很多的人也沒有什麼意義了，沒有靈魄的行走要被淘汰！所以找到沒有被工業化淘汰的專業才是正確的方法！再過30年地球作為母星球，更多的作用只是繁殖和學習，我們遲早要回到星辰大海的太空！文明的光輝再次升起！相信光的力量！

隨著大廠紛紛推出大模型，計算機專業的同學需要及時調整學習路線，掌握新技術和新趨勢，以適應行業的變化和發展。

以下是一些建議：

1. 學習大模型技術：瞭解大模型的基本概念、原理和應用場景，掌握相關演算法和模型構建方法，例如BERT、GPT、Transformer等。

2. 深入學習機器學習和深度學習：大模型是機器學習和深度學習技術的應用，因此需要深入瞭解這些技術的原理和應用場景，包括資料處理、模型構建、訓練和評估等方面。

3. 掌握相關程式語言和工具：大模型的實現和應用通常需要使用Python等程式語言和相關工具，因此需要熟練掌握這些技術。

4. 關注新技術和新趨勢：除了大模型技術，還需要關注其他新技術和新趨勢，例如自動駕駛、物聯網、雲計算等，以便及時掌握最新的技術和應用場景。

5. 參加相關培訓和實踐：可以參加計算機專業相關的培訓、實踐或者開源專案，以加深對新技術和新趨勢的理解和應用能力。

總之，計算機專業的同學需要不斷學習、更新知識，以適應行業的變化和發展，同時保持好奇心和創新精神，積極探索新技術和新應用，為未來的發展做好準備。

隨著大模型技術的發展，計算機專業的畢業生應該掌握一定的大模型技能，以應對企業日益增長的需求。以下是一些可以幫助畢業生的建議：

熟悉基礎知識：深度學習是大模型中的重要技術之一，因此要先熟悉深度學習的基礎知識，包括神經網路、反向傳播演算法、啟用函式、最佳化演算法等等。掌握深度學習框架：要應對大模型的挑戰，掌握深度學習框架是必不可少的。常用的深度學習框架有TensorFlow、PyTorch、Caffe等等，可以根據需求選擇相應的框架進行學習。學習大模型設計：大模型需要更深入的架構設計和演算法最佳化，因此需要學習相關的設計原則和策略，比如深度殘差網路、注意力機制、卷積核設計等等。實踐和除錯：在學習過程中，需要進行實踐和除錯，透過不斷地調整模型引數和演算法來提高模型的準確率和效能。關注前沿技術：由於大模型的應用場景非常廣泛，因此需要關注前沿技術的發展和應用。比如自然語言處理、計算機視覺、語音識別等領域，都需要用到大模型技術。不斷學習和提高：計算機專業的同學要保持學習的熱情和能力，不斷提高自己的技能水平，才能應對未來的挑戰和變化。熟練掌握深度學習框架和大資料處理技術：如TensorFlow、PyTorch等深度學習框架和Hadoop、Spark等大資料處理技術，這些技術是應用大模型解決問題的基礎。瞭解業務場景：需要深入瞭解業務需求和場景，對於不同的業務問題，需要選擇合適的模型和演算法，並進行合理的調參，以獲得最佳的效果。資料清洗與預處理：大模型需要大量的資料支援，因此需要進行資料的清洗和預處理。畢業生應該熟悉資料清洗的技巧，比如去除噪聲和異常值等。模型訓練和調優：在模型的訓練和調優過程中，畢業生需要深入瞭解各種模型和演算法並對它們進行實踐和除錯。模型部署和應用：在完成模型的訓練和調優後，畢業生需要將模型部署到實際的場景中，並與實際資料進行互動，以便更好地進行應用和改進。

大模型是近年來的熱門話題，它們的出現使得計算機專業的同學需要更多地關注這個領域。如果你想要規劃學習路線，可以考慮以下幾點：

學習深度學習基礎知識，包括神經網路、卷積神經網路、迴圈神經網路等。

學習大模型的訓練和最佳化技術，如分散式訓練、模型壓縮、低精度計算等。

學習大模型的應用場景和實踐案例，如自然語言處理、計算機視覺等。

大模型訓練和最佳化技術是大資料時代的重要研究方向之一。以下是一些常見的大模型訓練和最佳化技術：

分散式訓練：將模型引數分配到多個計算節點上進行訓練，以加速訓練過程。

模型壓縮：透過剪枝、量化、低秩分解等方法減少模型引數量，以降低模型儲存和計算成本。

低精度計算：透過使用低精度資料型別（如半精度浮點數）進行計算，以降低計算成本。

資料並行：將資料分配到多個計算節點上進行訓練，以加速訓練過程。

模型並行：將模型分解為多個子模型，分配到多個計算節點上進行訓練，以加速訓練過程。

大模型的應用場景非常廣泛，以下是一些實踐案例：

短影片處理：快手使用多模態超大模型進行短影片處理。

金融行業：大模型在金融行業中有很多應用場景，包括投研、產品研發、授信稽核等。

文字生成：阿里達摩院釋出了文字生成影片大模型，可以將文字轉換為影片。

大模型訓練和部署的挑戰主要來自於以下幾個方面：

模型規模：大模型的引數規模巨大，需要更多的計算資源和記憶體。

計算資源：訓練大模型需要更多的計算資源，這可能會導致訓練時間變長。

記憶體限制：大模型需要更多的記憶體，這可能會導致記憶體限制問題。

遷移低效：將大模型從一個平臺遷移到另一個平臺可能會很困難。

對於計算機專業的同學，要規劃好學習路線，需要考慮以下幾個方面：

1.基礎知識學習：在學習大模型之前，需要先打好基礎。對於計算機專業的同學來說，要學好資料結構、演算法、計算機網路、作業系統等基礎知識，這是做好大模型學習的必要前提。

2.機器學習理論學習：在學習大模型的過程中，需要深入瞭解機器學習的理論知識。比如線性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、神經網路、深度學習等演算法原理，需要結合數學知識進行深入學習。

3.程式碼實現學習：在學習大模型的過程中，需要深入瞭解各種機器學習演算法的具體實現方式。建議結合實際專案，在實踐中學習，透過實現和除錯演算法來提高自己的能力。

4.大資料技術學習：大模型需要處理大量的資料，因此需要對大資料技術進行深入瞭解，如Hadoop、Spark等，以及資料的儲存、處理和分析。

5.不斷跟進新技術：計算機技術發展迅速，不斷有新技術出現。因此，需要不斷跟進新技術，學習新的演算法、框架和工具，以保持競爭力。

綜上所述，計算機專業的同學應該注重基礎知識學習，深入學習機器學習理論和程式碼實現，並掌握大資料技術。同時，不斷跟進新技術，才能適應不斷髮展變化的行業需求。

這是當前很多計算機專業同學普遍比較關心的問題，我結合人工智慧領域的技術發展趨勢和產業領域的人才需求趨勢來說說個人看法。

首先，2023年國內的網際網路大廠以及一些人工智慧創新團隊會逐漸推出自己的大模型產品，而且這些大模型產品將被部署到雲端，以此來為大量的網際網路產品提供智慧化支撐。相信這一輪大模型的爆發將為人工智慧產品的落地應用帶來新的契機，也會全面推動產業網際網路的發展程序。

近些年來我一直在開展大資料、人工智慧相關的科研活動，也跟不少大陸外的網際網路大廠開展了眾多合作，結合當前大模型自身的特點和創新趨勢，以及產業領域的人才需求趨勢，我認為大模型的應用對於計算機大類專業的同學會帶來更多積極的影響。

很多人會認為大模型的落地將導致程式設計師大面積失業，甚至很多傳統的技術類崗位會消失，這讓很多計算機專業的同學，尤其是本科生和碩士研究生同學倍感焦慮，但是我並不這麼認為。

早在十多年前，我們團隊就開發出了能夠自動生成前端程式碼的容器，相信很多團隊也都有類似的產品，而且目前我帶的學生當中也有主攻程式碼推薦的同學，但是在具體的應用場景下，不論是採用自動生成程式碼的容器，還是採用目前基於圖神經網路的程式碼推薦系統，程式設計師的作用都是很難被替代的。

作為一名科研工作者，我在研發人工智慧產品的過程中，核心的出發點是讓普通人能夠藉助人工智慧產品來提升自己的工作能力，能夠拓展自身的能力邊界，而不是去取代人類的位置和角色。

當然了，隨著人工智慧技術的發展，以及大量人工智慧產品的落地應用，職場人手中的工具會越發強大，一些傳統的低附加值崗位必然會面臨升級，而這個過程也必然會釋放出更多的高附加值崗位。

對於計算機專業的同學來說，大模型時代迎來了新的發展機遇，應該積極擁抱人工智慧技術，以便於未來能夠更好的參與到人工智慧產業領域當中，這也是順應時代發展的選擇。

結合當前大模型的技術體系結構，對於研究生同學來說，包括碩士研究生和博士研究生同學，可以把關注點放在晶片層、框架層和模型層，相信未來較長一段時間內，大陸將進入到一個打造大模型的階段，人才需求也會逐漸得到釋放。

對於本科生同學來說，可以把關注點放在如何藉助大模型平臺來打造具體的落地應用產品上，也就是把關注點放在應用層上。

做應用層產品的開發還是要基於程式語言來完成，但是與傳統的開發方式不同，人工智慧產品的開發要對大模型有一定的瞭解，而且還需要具備一定的行業應用場景知識，這樣才能夠輔助使用者更順利的使用人工智慧產品。

機器學習是開啟人工智慧大門的鑰匙，本科階段就應該重視機器學習相關知識，要具備演算法設計、訓練、驗證和應用的能力，要能夠打造自己的小模型，這對於後續讀研，或者進入產業領域發展，都有比較直接的影響。

總之，對於計算機專業的本科生和碩士研究生同學來說，該怎麼學習還是怎麼學習，只是在參加科研、專案期間，應該更側重人工智慧相關方向，而對於博士研究生同學來說，大模型確實給不少傳統NLP和CV方向的研究帶來了較大的挑戰，需要考慮如何走出自己的創新路線。

目前我聯合多所大學的導師，共同搭建了一個技術論壇，在持續開展大資料、人工智慧、物聯網相關的科研實踐、專案實踐和前沿知識分享等活動，最近也在持續開展科研興趣小組活動，感興趣的同學可以聯絡我申請參與，相信一定會有所收穫。

在大模型的背景下，計算機專業的同學可以考慮以下幾點來規劃學習路線：

深入學習機器學習和深度學習：隨著大模型的普及，機器學習和深度學習已成為計算機行業最熱門的技術之一。可以透過閱讀相關書籍、課程或參加培訓，學習機器學習和深度學習的理論知識以及實踐經驗。學習使用雲計算平臺：大模型需要更高的計算資源，因此一個好的解決方案是學習使用雲計算平臺，如AWS、GCP等，這些平臺提供了強大的計算能力和靈活的部署方案，可以為大模型的訓練和部署提供支援。掌握分散式系統和並行演算法：分散式計算和並行演算法是構建大規模模型必不可少的技術，可以透過學習分散式計算原理、分散式系統設計和並行演算法實現等方面的知識，提高對大規模計算的處理能力。關注最新技術發展動向：計算機領域發展迅速，需要不斷關注最新的技術發展動向，例如自然語言處理、計算機視覺、人工智慧等領域的最新技術，瞭解它們的應用場景和實現原理，為之後的學習和工作做好準備。實踐和專案經驗：除了理論學習外，透過實際專案經驗積累，可以加速自己的學習和成長。可以尋找實際應用場景，將所學技術運用到實際專案中，並進行實際操作和除錯，從而更深入地理解技術原理，並體驗最新技術的可行性和效果。

總之，規劃好學習路線，不斷提高自己的專業技能和綜合素質，是適應大模型背景下計算機領域發展的關鍵。

機器學習的核心是建立相關性然後根據其預測，本質上都是統計模型，而不是規則邏輯模型。大廠紛紛推遲的大模型沒有主動學習能力，沒有一點理解能力，更不會產生一點自我意識。它只有被動模仿能力，模型引數越多，模仿得越“像”，所以大模型總有最接近答案，在寫詩寫歌寫小說、外觀設計等沒有對錯的領域最拿手；但它不一定能給出準確答案，比如它給出的程式程式碼是否完全正確還是需要人去確認的，統計模型給出的結果不可能100%正確，哪怕它99%正確，1%錯誤的可能性也要等著人去確認糾正的。它只是個工具，人的模仿能力和記憶能力確實沒法和它比，但它的模型演算法程式碼是人輸入的，是在馮諾依曼架構計算機上執行的，你要它生成的程式碼還是在馮諾依曼架構計算機上執行的，所以計算機專業以前怎麼學，現在還怎麼學，只是多了個提高效率的助手而已。

BIM等資料模組化的工業革命，再加上人工智慧的運用，將會對所有的產業產生質的改變！人類實現社會主義的時間不會遠了，相反很多的人也沒有什麼意義了，沒有靈魄的行走要被淘汰！所以找到沒有被工業化淘汰的專業才是正確的方法！再過30年地球作為母星球，更多的作用只是繁殖和學習，我們遲早要回到星辰大海的太空！文明的光輝再次升起！相信光的力量！

隨著大廠紛紛推出大模型，計算機專業的同學需要及時調整學習路線，掌握新技術和新趨勢，以適應行業的變化和發展。

以下是一些建議：

1. 學習大模型技術：瞭解大模型的基本概念、原理和應用場景，掌握相關演算法和模型構建方法，例如BERT、GPT、Transformer等。

2. 深入學習機器學習和深度學習：大模型是機器學習和深度學習技術的應用，因此需要深入瞭解這些技術的原理和應用場景，包括資料處理、模型構建、訓練和評估等方面。

3. 掌握相關程式語言和工具：大模型的實現和應用通常需要使用Python等程式語言和相關工具，因此需要熟練掌握這些技術。

4. 關注新技術和新趨勢：除了大模型技術，還需要關注其他新技術和新趨勢，例如自動駕駛、物聯網、雲計算等，以便及時掌握最新的技術和應用場景。

5. 參加相關培訓和實踐：可以參加計算機專業相關的培訓、實踐或者開源專案，以加深對新技術和新趨勢的理解和應用能力。

總之，計算機專業的同學需要不斷學習、更新知識，以適應行業的變化和發展，同時保持好奇心和創新精神，積極探索新技術和新應用，為未來的發展做好準備。

隨著大模型技術的發展，計算機專業的畢業生應該掌握一定的大模型技能，以應對企業日益增長的需求。以下是一些可以幫助畢業生的建議：

熟悉基礎知識：深度學習是大模型中的重要技術之一，因此要先熟悉深度學習的基礎知識，包括神經網路、反向傳播演算法、啟用函式、最佳化演算法等等。掌握深度學習框架：要應對大模型的挑戰，掌握深度學習框架是必不可少的。常用的深度學習框架有TensorFlow、PyTorch、Caffe等等，可以根據需求選擇相應的框架進行學習。學習大模型設計：大模型需要更深入的架構設計和演算法最佳化，因此需要學習相關的設計原則和策略，比如深度殘差網路、注意力機制、卷積核設計等等。實踐和除錯：在學習過程中，需要進行實踐和除錯，透過不斷地調整模型引數和演算法來提高模型的準確率和效能。關注前沿技術：由於大模型的應用場景非常廣泛，因此需要關注前沿技術的發展和應用。比如自然語言處理、計算機視覺、語音識別等領域，都需要用到大模型技術。不斷學習和提高：計算機專業的同學要保持學習的熱情和能力，不斷提高自己的技能水平，才能應對未來的挑戰和變化。熟練掌握深度學習框架和大資料處理技術：如TensorFlow、PyTorch等深度學習框架和Hadoop、Spark等大資料處理技術，這些技術是應用大模型解決問題的基礎。瞭解業務場景：需要深入瞭解業務需求和場景，對於不同的業務問題，需要選擇合適的模型和演算法，並進行合理的調參，以獲得最佳的效果。資料清洗與預處理：大模型需要大量的資料支援，因此需要進行資料的清洗和預處理。畢業生應該熟悉資料清洗的技巧，比如去除噪聲和異常值等。模型訓練和調優：在模型的訓練和調優過程中，畢業生需要深入瞭解各種模型和演算法並對它們進行實踐和除錯。模型部署和應用：在完成模型的訓練和調優後，畢業生需要將模型部署到實際的場景中，並與實際資料進行互動，以便更好地進行應用和改進。

大模型是近年來的熱門話題，它們的出現使得計算機專業的同學需要更多地關注這個領域。如果你想要規劃學習路線，可以考慮以下幾點：

學習深度學習基礎知識，包括神經網路、卷積神經網路、迴圈神經網路等。

學習大模型的訓練和最佳化技術，如分散式訓練、模型壓縮、低精度計算等。

學習大模型的應用場景和實踐案例，如自然語言處理、計算機視覺等。

大模型訓練和最佳化技術是大資料時代的重要研究方向之一。以下是一些常見的大模型訓練和最佳化技術：

分散式訓練：將模型引數分配到多個計算節點上進行訓練，以加速訓練過程。

模型壓縮：透過剪枝、量化、低秩分解等方法減少模型引數量，以降低模型儲存和計算成本。

低精度計算：透過使用低精度資料型別（如半精度浮點數）進行計算，以降低計算成本。

資料並行：將資料分配到多個計算節點上進行訓練，以加速訓練過程。

模型並行：將模型分解為多個子模型，分配到多個計算節點上進行訓練，以加速訓練過程。

大模型的應用場景非常廣泛，以下是一些實踐案例：

短影片處理：快手使用多模態超大模型進行短影片處理。

金融行業：大模型在金融行業中有很多應用場景，包括投研、產品研發、授信稽核等。

文字生成：阿里達摩院釋出了文字生成影片大模型，可以將文字轉換為影片。

大模型訓練和部署的挑戰主要來自於以下幾個方面：

模型規模：大模型的引數規模巨大，需要更多的計算資源和記憶體。

計算資源：訓練大模型需要更多的計算資源，這可能會導致訓練時間變長。

記憶體限制：大模型需要更多的記憶體，這可能會導致記憶體限制問題。

遷移低效：將大模型從一個平臺遷移到另一個平臺可能會很困難。

對於計算機專業的同學，要規劃好學習路線，需要考慮以下幾個方面：

1.基礎知識學習：在學習大模型之前，需要先打好基礎。對於計算機專業的同學來說，要學好資料結構、演算法、計算機網路、作業系統等基礎知識，這是做好大模型學習的必要前提。

2.機器學習理論學習：在學習大模型的過程中，需要深入瞭解機器學習的理論知識。比如線性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、神經網路、深度學習等演算法原理，需要結合數學知識進行深入學習。

3.程式碼實現學習：在學習大模型的過程中，需要深入瞭解各種機器學習演算法的具體實現方式。建議結合實際專案，在實踐中學習，透過實現和除錯演算法來提高自己的能力。

4.大資料技術學習：大模型需要處理大量的資料，因此需要對大資料技術進行深入瞭解，如Hadoop、Spark等，以及資料的儲存、處理和分析。

5.不斷跟進新技術：計算機技術發展迅速，不斷有新技術出現。因此，需要不斷跟進新技術，學習新的演算法、框架和工具，以保持競爭力。

綜上所述，計算機專業的同學應該注重基礎知識學習，深入學習機器學習理論和程式碼實現，並掌握大資料技術。同時，不斷跟進新技術，才能適應不斷髮展變化的行業需求。

這是當前很多計算機專業同學普遍比較關心的問題，我結合人工智慧領域的技術發展趨勢和產業領域的人才需求趨勢來說說個人看法。

首先，2023年國內的網際網路大廠以及一些人工智慧創新團隊會逐漸推出自己的大模型產品，而且這些大模型產品將被部署到雲端，以此來為大量的網際網路產品提供智慧化支撐。相信這一輪大模型的爆發將為人工智慧產品的落地應用帶來新的契機，也會全面推動產業網際網路的發展程序。

近些年來我一直在開展大資料、人工智慧相關的科研活動，也跟不少大陸外的網際網路大廠開展了眾多合作，結合當前大模型自身的特點和創新趨勢，以及產業領域的人才需求趨勢，我認為大模型的應用對於計算機大類專業的同學會帶來更多積極的影響。

很多人會認為大模型的落地將導致程式設計師大面積失業，甚至很多傳統的技術類崗位會消失，這讓很多計算機專業的同學，尤其是本科生和碩士研究生同學倍感焦慮，但是我並不這麼認為。

早在十多年前，我們團隊就開發出了能夠自動生成前端程式碼的容器，相信很多團隊也都有類似的產品，而且目前我帶的學生當中也有主攻程式碼推薦的同學，但是在具體的應用場景下，不論是採用自動生成程式碼的容器，還是採用目前基於圖神經網路的程式碼推薦系統，程式設計師的作用都是很難被替代的。

作為一名科研工作者，我在研發人工智慧產品的過程中，核心的出發點是讓普通人能夠藉助人工智慧產品來提升自己的工作能力，能夠拓展自身的能力邊界，而不是去取代人類的位置和角色。

當然了，隨著人工智慧技術的發展，以及大量人工智慧產品的落地應用，職場人手中的工具會越發強大，一些傳統的低附加值崗位必然會面臨升級，而這個過程也必然會釋放出更多的高附加值崗位。

對於計算機專業的同學來說，大模型時代迎來了新的發展機遇，應該積極擁抱人工智慧技術，以便於未來能夠更好的參與到人工智慧產業領域當中，這也是順應時代發展的選擇。

結合當前大模型的技術體系結構，對於研究生同學來說，包括碩士研究生和博士研究生同學，可以把關注點放在晶片層、框架層和模型層，相信未來較長一段時間內，大陸將進入到一個打造大模型的階段，人才需求也會逐漸得到釋放。

對於本科生同學來說，可以把關注點放在如何藉助大模型平臺來打造具體的落地應用產品上，也就是把關注點放在應用層上。

做應用層產品的開發還是要基於程式語言來完成，但是與傳統的開發方式不同，人工智慧產品的開發要對大模型有一定的瞭解，而且還需要具備一定的行業應用場景知識，這樣才能夠輔助使用者更順利的使用人工智慧產品。

機器學習是開啟人工智慧大門的鑰匙，本科階段就應該重視機器學習相關知識，要具備演算法設計、訓練、驗證和應用的能力，要能夠打造自己的小模型，這對於後續讀研，或者進入產業領域發展，都有比較直接的影響。

總之，對於計算機專業的本科生和碩士研究生同學來說，該怎麼學習還是怎麼學習，只是在參加科研、專案期間，應該更側重人工智慧相關方向，而對於博士研究生同學來說，大模型確實給不少傳統NLP和CV方向的研究帶來了較大的挑戰，需要考慮如何走出自己的創新路線。

目前我聯合多所大學的導師，共同搭建了一個技術論壇，在持續開展大資料、人工智慧、物聯網相關的科研實踐、專案實踐和前沿知識分享等活動，最近也在持續開展科研興趣小組活動，感興趣的同學可以聯絡我申請參與，相信一定會有所收穫。