在智能時代的大潮中，技術迭代日新月異，大模型作為人工智能領域的璀璨明珠，正引領著新一輪的科技革命。從智慧城市到智能制造，從醫療健康到金融服務，大模型的應用無處不在，掌握這一技能，意味著擁有了開啟未來世界的鑰匙。駕馭大模型，不再僅僅是科研人員或技術專家的專屬，它正逐漸滲透到我們生活、工作的方方面面，成為人人的必備技能。
駕馭大模型，就像我們上網、點外賣、刷視頻一樣，需要成為智能時代的必備技能。
互聯網時代實現了全球互聯，改變了信息交流模式；移動互聯網時代以智能手機為核心，便捷了交流與服務；智能時代則依托AI、大數據等技術，將深刻變革生活與工作各領域，包括農業、醫療、制造業等，開啟萬物智聯新篇章。
大模型作為智能時代最具代表性的創新之一，通過整合大數據處理、云計算資源調度、高性能芯片計算等多種技術，并實現這些技術的協同創新與深度應用，在展現強大的技術集成與創新能力的同時，實現了復雜任務的高效處理和創新應用。
以大模型為核心驅動力，各行各業正加速孵化并實踐著一系列顛覆性的應用場景與商業模式變革。作為這個智能時代的積極參與者，我們應當積極探尋如何駕馭并利用大模型這一利器，不僅使其深度融入我們的日常生活和工作，帶來更多便捷，更要將其轉化為一種內在的個人能力，激發我們的創造力，從而不斷開拓出更多前所未有的新模式與新場景，為社會的持續進步與創新發展貢獻我們的力量。
如何駕馭大模型，不同崗位、不同場景，需要掌握哪些能力呢？ 大模型作為新的技術，如何掌握和駕馭，不同工作場景和崗位有不同的要求，結合實際的工作情況，大致可以分為兩大類，一是業務人員，使用大模型及各類大模型的工具，結合自身的工作內容使用大模型更加高效便捷的解決問題，核心是用好各種大模型成熟工具；二是專業技術人員，需要了解大模型的技術原理、開發訓練方法等，基于大模型進行各類新場景、新應用的搭建，創造出新的場景和服務模式，解決客戶問題的同時帶來更多商業價值。
以美林數據為例，大模型的使用已經深入到了具體的解決方案、產品及各崗位人員的具體工作中，根據不同的分工和場景，對于大模型的使用模式和方法也不同。
作為工具 作為工具，解決具體的業務問題，以公司的行政、市場營銷、人力資源等各類具體業務人員為例，他們不懂編碼、也不懂大模型的底層實現原理，但需要使用大模型工具來處理日常的具體事務；
他們需要掌握大模型基礎的使用方法，了解不同大模型工具的優勢和特點，在實際工作應用中可以根據具體場景、需求選擇合適的大模型工具處理不同的業務問題，就像我們用Word做文檔處理、Excel做表格數字處理一樣。
就像使用搜索引擎檢索一樣，有些人總能找到優質答案，有些人就總是搜索不到，區別就在于掌握了檢索提問的方法，要使用好大模型工具，就要“學會與大模型對話”，即能夠準確表達自己的要求，其核心就是“提示詞工程”，通過遵循清晰具體、結構化、避免歧義等要求，靈活運用分配角色、拆解復雜任務、限定輸出風格/格式、提供示例等方法，從而更有效地利用大模型來生成符合預期的輸出結果。
作為技術 作為技術，如何將大模型融入到具體產品和解決方案中，更好的為客戶創造價值，是產品經理、解決方案人員、研發技術人員需要重點研究的課題。
結合美林數據自身在數據治理、數據分析方面的技術技能和服務能力，融合工業大數據在制造企業、能源企業數字化轉型的業務積累和場景需求，基于大模型創新應用場景，提升對外服務能力。
在大模型應用場景開發的過程中，需要產品/需求人員、解決方案人員、算法工程師、開發工程師、測試工程師、實施運維工程師等一系列崗位角色的緊密協作?；诰唧w的客戶場景和需求，進行產品/解決方案的設計，并通過工程化實踐落地。這一過程要求各崗位人員不僅掌握原有崗位的基礎能力，還需深入了解大模型的原理和使用方法，根據具體的應用場景和模式進行定制開發與模型訓練。
高校人才培養，如何培養學生駕馭大模型的能力，如何設置學習目標與課程體系呢？ 聚焦高校人才培養，人工智能專業人才培養與人工智能通識教育也已經成為大家共同探索和積極實踐的重要領域。課程設計是人才培養理念和目標的核心支撐，高校在智能時代的人才方案將如何調整，課程體系如何設置，結合人工智能、大模型技術的發展和應用模式，核心課程設計體系建議從通識、技能提升、創新應用三個維度展開。
第一 人工智能通識教育勢在必行 《人工智能通識》課程將如同《大學計算機》課程一樣，成為覆蓋全學科、全專業的必修課程之一，這個已經成為各層次高校的普遍共識。無論從政策還是實踐角度出發，各級教育管理部門、雙一流高校都做出了積極的行動。
各地政策
高校實踐(以南京大學為例）
南京大學構建”1+X+Y”課程體系，以必修課為基礎，以素養課和前沿拓展課為補充，構建多層次人工智能教育體系。
由于人工智能技術本身的專業性，《人工智能通識》課程的建設，需要考慮到學校、學科等不同維度的差異，從產業人才需求和高校人才培養的大目標出發，進行個性化課程體系的設計。高校需要結合區域、學校、學科的特色，將人工智能的基礎、技術體系、應用場景等通過不同的知識結構和案例應用進行整合，打造符合自身高校與學生培養的課程體系，讓通識教育有特色、讓學生感興趣是課程建設的基礎要求。
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第二 從崗位需求出發設計技能拓展課程 以“駕馭大模型”為總體目標，從各學科的人才培養根本需求出發，緊密貼合產業崗位對大模型技術的實際應用模式與能力要求，設計符合專業學科特色的課程體系。課程設計核心以“AIGC基礎原理+提示詞工程+特定場景應用”
為支柱，旨在全方位提升學生的大模型操作能力與實戰技巧。 舉個栗子 人文社科類專業 需要培養學生在自然語言處理、文本分析、情感分析等方面的能力，使他們能夠利用大模型進行文獻綜述、政策分析和社會調查，提升研究和分析能力。
藝術創意類專業 需要培養學生在圖像設計、音樂創作、視頻編輯等方面的能力，使他們能夠運用大模型進行創意設計和多媒體內容生成，具備圖像和音視頻處理的基本技能。
工農醫商類專業 需要結合自身的專業特色和行業大模型，培養學生在數據驅動決策和優化方面的能力，使他們能夠利用大模型進行生產流程優化、作物病蟲害預測、醫療診斷和市場分析等，具備數據處理、模型調優和應用的能力。
通過這些專業技能課程體系的建設，不同學科的學生不僅能夠掌握大模型的基本原理和使用方法，還能結合各自的專業背景，進行個性化的應用和創新，為未來的產業發展和科學研究提供強有力的支持。
第三以應用場景為核心深化專業學科課程體系 在智能時代，大模型技術的廣泛應用對“人工智能”相關專業與學科的學生提出了更高的要求。為了培養能夠勝任未來工作崗位的數智人才，不同層次的高校需要結合各自的人才培養目標和就業崗位需求，在駕馭大模型能力方面，專業人才培養需要從“理論基礎+專業技術+場景應用”三個維度綜合考量。
針對不同層次的高校，課程體系設置應有所側重，以適應不同就業崗位的需求： 對于雙一流高校而言，其人才培養定位通常更高遠，應著重構建“理論+實踐+創新”三位一體的課程體系。在理論層面，深化AI基礎理論、大模型原理等課程的教學；實踐環節，通過校企合作、項目驅動等方式，讓學生參與到大模型研發與應用的真實項目中；創新方面，鼓勵學生跨學科交流，探索大模型在前沿科技、社會治理等領域的新應用，培養領軍型人才。
本科層次的高校，則需平衡理論與實踐的比重，既要確保學生掌握扎實的AI基礎知識，又要通過案例分析、實驗實訓等，提升學生的大模型應用技能。課程體系中應包含大模型基礎、行業應用案例、數據科學與編程技能等模塊，同時加強職業道德與法律法規的教育，培養學生的綜合素養。
對于高職院校，應更加注重實用技能的培養，課程體系應緊密對接行業需求，強調“學以致用”。除了基礎的理論教學外，應大量引入行業專家授課、企業實習實訓等環節，讓學生在學習過程中就能接觸到真實的工作場景，掌握大模型在智能制造、智慧城市、醫療健康等領域的具體應用技能，縮短從校園到職場的過渡期。
不同層次的高校在培養“人工智能”相關專業學生的大模型駕馭能力時，應根據自身定位與就業崗位需求，科學設置課程體系，既注重理論基礎的夯實，又強調實踐技能的提升，同時融入跨學科思維與倫理法律教育，為行業輸送既有深度又有廣度的人工智能專業人才。
END 駕馭大模型，不僅是技術的掌握，更是思維的躍遷。它要求我們在理解技術原理的基礎上，具備跨學科融合與應用創新的能力，將大模型的潛力轉化為解決實際問題的力量。高校作為人才培養的搖籃，應緊跟時代步伐，優化課程體系，強化實踐教學，為行業輸送既有理論深度又有實戰能力的人工智能專業人才。
技術日新月異的時代下，淘汰你的不是技術本身，而是掌握了這些新技術的人。 駕馭大模型，讓我們在智能時代的征途上，更加自信、從容地前行。
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