在当今快速发展的人工智能领域，国产技术正不断取得突破性进展。最近，由元象公司推出的XVERSE-V多模态大模型，以其卓越的性能和开放的商业模式，引起了业界的广泛关注。

国产多模态大模型XVERSE-V开源

XVERSE-V是由元象公司开发的先进多模态大模型，它不仅支持任意宽高比的图像输入，而且在主流评测中展现了领先的效果。这一创新模型在多项权威多模态评测中超越了其他知名开源模型，如Yi-VL-34B、OmniLMM-12B和DeepSeek-VL-7B，同时也在综合能力测评MMBench中超越了谷歌的GeminiProVision、阿里的Qwen-VL-Plus和Claude-3V Sonnet等闭源模型。

灵活的应用场景

XVERSE-V模型的设计考虑了灵活性和实用性，能够处理全景图识别、卫星图像分析以及古文物扫描等多样化的应用场景。此外，它还能够轻松应对
图表理解

自动驾驶

代码撰写

等实际应用需求，甚至在视障真实场景

测试集VizWiz中的表现也超过了绝大多数主流的开源多模态大模型。

元象公司的背景与愿景

元象XVERSE，这家成立于2021年初的公司，已经在深圳崭露头角。公司累计融资超过2亿美元，得到了包括腾讯、高榕资本、五源资本、高瓴创投、红杉中国、淡马锡和CPE源峰等知名投资机构的支持。元象的创始人姚星，作为前腾讯副总裁和腾讯AI Lab的创始人，以及国家科技部新一代人工智能战略咨询委员会的成员，带来了丰富的行业经验和深厚的技术背景。

商业应用与合作

在商业应用方面，元象大模型已经成为广东最早获得国家备案的模型之一，并向全社会提供服务。它已经与腾讯的多个产品，包括QQ音乐、虎牙直播、全民K歌、腾讯云等，进行了深度合作与应用探索，为文化、娱乐、旅游、金融等领域带来了创新的用户体验。

获取XVERSE-V模型

对于有兴趣进一步了解或使用XVERSE-V模型的开发者和研究人员，可以通过以下链接获取更多信息：

• Hugging Face: https://huggingface.co/xverse/XVERSE-V-13B
• ModelScope魔搭: https://modelscope.cn/models/xverse/XVERSE-V-13B
• Github: https://github.com/xverse-ai/XVERSE-V-13B

随着XVERSE-V模型的开源，我们期待看到它在更广泛的领域中发挥重要作用，推动人工智能技术的进一步发展。

如何学习大模型 AI ？

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。

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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