▲（图源：来自其官方网站）

近日，谷歌的旗舰大模型——Gemini高级版（Gemini Advanced），在国际数学奥林匹克（IMO）2025模拟测试中斩获金牌。这一成绩不仅是对Gemini技术实力的认可，也让谷歌在通用人工智能（AGI）竞赛中抢占先机。

在这场由OpenAI的前研究员组织、比照IMO难度设定的非官方评测中，参赛的大模型需在120分钟内完成六道数学题。题目涵盖代数、几何、组合与数论等多个方向，且禁止联网。Gemini Advanced以全程自主解题的表现，成功获得金牌，成绩甚至超过部分历年人类参赛者。

据悉，Gemini在解题过程中不仅能准确构建逻辑链条，还展示出较强的抽象建模与逆向思维能力。这种突破式进步，意味着大模型开始具备解决结构复杂、语言歧义高、需多步推理的问题的能力。

值得注意的是，本次评测中，OpenAI最新版本的GPT-4o也参赛，并获得银牌。而Anthropic的Claude 3和Mistral的Mixtral模型未能达到奖牌标准。此前，GPT-4是第一个在SAT、AP等标准化考试中表现接近甚至超越人类水平的模型，但在IMO这种强调创造力与逻辑严谨度的测试上，仍显吃力。

Gemini此番获奖无疑为谷歌带来了一场“形象反转”。过去几个月，外界对Gemini的质疑不断——产品更新节奏不如预期，AI助手表现不稳定，甚至频频在图像生成上引发争议。但这次硬核技术亮相，打破了舆论的低谷。

同时，这也释放出一个信号：AI模型在“硬能力”指标上的竞赛，正愈发走向高阶数学、物理和抽象推理的深水区。那些能在复杂结构问题上完成推理闭环的模型，将率先迈入AGI的边界。

从长远看，这类评测的意义远不止竞赛本身。它们提供了一种更科学、更系统的衡量AI“思维水平”的方式，也在不断拉高整个行业的技术天花板。

 一、大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

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二、如何学习大模型 AI ？

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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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2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

*   大模型 AI 能干什么？
*   大模型是怎样获得「智能」的？
*   用好 AI 的核心心法
*   大模型应用业务架构
*   大模型应用技术架构
*   代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
*   提示工程的意义和核心思想
*   Prompt 典型构成
*   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型 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 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

*   为什么要做 RAG
*   搭建一个简单的 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 系统的扩展知识
*   混合检索与 RAG-Fusion 简介
*   向量模型本地部署
*   …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

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
*   什么是模型
*   什么是模型训练
*   求解器 & 损失函数简介
*   小实验2：手写一个简单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

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

*   硬件选型
*   带你了解全球大模型
*   使用国产大模型服务
*   搭建 OpenAI 代理
*   热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
*   在本地计算机运行大模型
*   大模型的私有化部署
*   基于 vLLM 部署大模型
*   案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
*   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，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，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型 AI 的正确特征了。

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