从ChatGPT到DeepSeek R1，一文讲清楚AI、AGI、AIGC与LLM等概念 ...

随着DeepSeek的横空出示，各种AI概念、大模子爆火，这股AI旋风也通报到各行各业。
现在我们在各类文章中，也会看到各种词语，总觉得它们都很相似，被这些词汇搞得头晕。花了点时间，整理下一些常见的概念，盼望对各人有帮助。
一、AI、AGI与AIGC：概念与区别

1、人工智能-AI（Artificial Intelligence）：人工智能是计算机科学的分支，目标是让呆板模仿人类智能，涵盖感知、学习、推理等能力。当前应用包括自动驾驶、智能客服、医疗诊断等。
2、 通用人工智能-AGI（Artificial General Intelligence）：AGI是AI的高级形态，追求像人类一样具备跨领域学习、创造和适应能力的“全能智能体”。现在仍处于理论探索阶段，OpenAI的GPT-4o和DeepSeek的R1模子被以为是迈向AGI的紧张实验。
3、AI天生内容-AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）：通过AI天生笔墨、图像、音视频等内容。被以为是继专业生产内容（PGC）、用户生产内容（UGC）之后的新型内容创作方式。互联网内容生产方式经历了PGC—UGC—AIGC的过程。例如ChatGPT天生文案、Stable Diffusion创作图像。AIGC被视为内容生产的革命性工具，但依靠特定任务模子，与AGI的通用性有本质区别。

综上所述，AI是一个广泛而深入的概念，涵盖了人工智能的各个方面；AIGC是AI在内容创作领域的一种应用，进步了内容生产的服从和质量；而AGI则是AI发展的一个更高阶段，追求的是全面的认知能力。三者相互接洽又相互区别，共同推动着人工智能领域的发展和进步。
提炼一下，相似的两个词汇，AGI和AIGC，关键区别是：

• 目标：AIGC是工具，AGI是终极目标。
  
• 能力：AIGC专注天生，AGI需具备推理与创造。
  
• 应用：AIGC已商业化（如广告、影视），AGI尚在实验室。
  

二、大模子：AI革命的引擎

从上面可以看出，现在被我们广泛谈起的AI，紧张是指的AIGC领域。
AIGC涉及到的领域和技术很广泛，其中很紧张的一项技术就是NLP( Natural Language Processing自然语言处置惩罚)，之以是把这3个概念放在一起形貌，这两年来，AIGC取得了令人瞩目标增长，有很大因素就在于自然语言处置惩罚（NLP），而推动NLP发展到的就是LLM（Large Language Model大型语言模子）。
大模子（LLM）是推动AI发展的核心，基于海量数据与算力训练，代表公司和相关技术包括：
OpenAI的GPT系列：

• ChatGPT：基于GPT-3.5/4，以对话交互引爆AIGC海潮，支持文案、代码、翻译等任务。
  
• GPT-4o：强化逻辑推理能力，被视为迈向AGI的关键一步。
  

DeepSeek的颠覆性创新：

• V3模子：6710亿参数，采用混合专家网络（MoE）架构，以1/10成本实现GPT-4o性能，支持128k上下文明白。
  
• R1模子：纯强化学习训练，数学与代码能力比肩OpenAI o1，API成本仅为后者的1/27。
  

按照是否带推理能力，又被分为推理大模子和通用大模子：
1、推理大模子与通用大模子的界说与对比
推理大模子：

• 界说：具备逻辑推理、问题解决能力的模子，能够处置惩罚复杂任务（如数学证实、代码调试）。
  
• 特点：依靠高质量数据与强化学习，成本高但通用性强。
  
• 代表：OpenAI的GPT-4o、DeepSeek的R1。
  

通用大模子：

• 界说：专注于内容天生（如文本、图像、音频），缺乏深度推理能力。
  
• 特点：训练成本较低，适合特定任务（如文案天生、图像创作）。
  
• 代表：Stable Diffusion、MidJourney。
  

2、 主流大模子对比：ChatGPT 4o、OpenAI o1与DeepSeek V3、R1

技术亮点：

• ChatGPT 4o：多模态能力突出，适合复杂任务，但成本高。
  
• OpenAI o1：数学与代码能力顶尖，但训练成本极高，商业化受限。
  
• DeepSeek V3：低成本高效推理，适合中小企业与开发者。
  
• DeepSeek R1：纯强化学习训练，数学与代码能力比肩o1，API成本极低。
  

三、2025年AI趋势：DeepSeek能否颠覆OpenAI？

1、技术蹊径之争：

• OpenAI：聚焦通用性与安全性，依靠人工反馈（RLHF）优化模子举动。
  
• DeepSeek：以强化学习为核心，通过规则奖励机制（如数学答案自动验证）降低成本，推动推理能力“涌现”。
  

2、 商业化落地：

• OpenAI通过ChatGPT企业版、API订阅盈利，但高成本限制中小开发者。
  
• DeepSeek开源模子+低价API（每百万tokens仅1元），吸引开发者生态，加速行业渗透。
  

3、 多模态与行业应用：

• OpenAI的Sora：视频天生技术突破，但未完全开源。
  
• DeepSeek的Janus-Pro：7B参数实现图文双向天生，开源推动医疗、教诲等垂直场景应用。
  

四、未来展望：AGI离我们还有多远？

1、技术瓶颈：

• 数据与算力：高质量数据稀缺，训练成本高昂（如GPT-4耗资1亿美元）。
  
• 伦理与安全：AGI的自主决策大概引发失控风险，需环球监管协作。
  

2、 中国力量崛起：

• DeepSeek、百度、阿里等企业通过开源与技术创新，缩小与OpenAI差距，甚至在推理、数学等领域实现反超。
  

结语：AI的终极目标是AGI，但当下AIGC与大模子已重塑社会生产力。无论是OpenAI的霸主地位，还是DeepSeek的低成本颠覆，2025年的AI竞赛注定精彩。唯一确定的是：“谁把握服从与生态，谁将界说未来”。
怎样学习大模子 AI ？

由于新岗位的生产服从，要优于被取代岗位的生产服从，以是现实上整个社会的生产服从是提拔的。
但是详细到个人，只能说是：
“开始把握AI的人，将会比较晚把握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。
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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让各人对大模子 AI有一个最前沿的熟悉，对大模子 AI 的明白凌驾 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的看法，别人只会和 AI 谈天，而你能调教 AI，并能用代码将大模子和业务衔接。

• 大模子 AI 能干什么？
  
• 大模子是怎样获得「智能」的？
  
• 用好 AI 的核心心法
  
• 大模子应用业务架构
  
• 大模子应用技术架构
  
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
  
• 提示工程的意义和焦颔首脑
  
• Prompt 典范构成
  
• 指令调优方法论
  
• 思维链和思维树
  
• Prompt 攻击和防范
  
• …
  

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模子 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话呆板人。把握功能最强的大模子开发框架，捉住最新的技术盼望，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
  
• 搭建一个简朴的 ChatPDF
  
• 检索的基础概念
  
• 什么是向量表示（Embeddings）
  
• 向量数据库与向量检索
  
• 基于向量检索的 RAG
  
• 搭建 RAG 体系的扩展知识
  
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  
• 向量模子本地部署
  
• …
  

第三阶段（30天）：模子训练

恭喜你，如果学到这里，你根本可以找到一份大模子 AI相关的工作，本身也能训练 GPT 了！通过微调，训练本身的垂直大模子，能独立训练开源多模态大模子，把握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
  
• 什么是模子
  
• 什么是模子训练
  
• 求解器 & 损失函数简介
  
• 小实验2：手写一个简朴的神经网络并训练它
  
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  
• Transformer结构简介
  
• 轻量化微调
  
• 实验数据集的构建
  
• …
  

第四阶段（20天）：商业闭环

对环球大模子从性能、吞吐量、成本等方面有肯定的认知，可以在云端和本地等多种情况下部署大模子，找到适合本身的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产物司理。

• 硬件选型
  
• 带你了解环球大模子
  
• 使用国产大模子服务
  
• 搭建 OpenAI 署理
  
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  
• 在本地计算机运行大模子
  
• 大模子的私有化部署
  
• 基于 vLLM 部署大模子
  
• 案例：怎样优雅地在阿里云私有部署开源大模子
  
• 部署一套开源 LLM 项目
  
• 内容安全
  
• 互联网信息服务算法备案
  
• …
  

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越积极，就会成为越优秀的本身。
如果你能在15天内完成全部的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模子 AI 的精确特征了。
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