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刚刚，谷歌又重回巅峰了，发布了Gemini 3.1 Pro：为复杂任务而生的更智能模型。
Gemini 3.1 Pro 专为那些"简单答案远远不够"的任务而设计，在核心推理能力上迈出了重要一步。它是更智能、更强大的复杂问题解决基线模型。
在 ARC-AGI-2 基准测试（评估模型解决全新逻辑模式的能力）中，3.1 Pro 取得了 77.1% 的验证分数，推理性能比 3 Pro 提升了一倍以上。
复杂编程实测
实现**Agent小镇（自主生活、社交、传播信息）**效果一般，相同prompt与claude有差距，小伙伴有更多一线评测欢迎留言：
- 小镇地图 (UI 界面)： ☕ Hobbs Cafe (咖啡厅) 🍺 The Rose & Crown (酒吧) 🏫 Oak Hill College (学院)等等
- 25个智能体 (Agents)： John Lin（药店店员）、Mei Lin（教授）、Eddy Lin（音乐学生）、Sam Moore（市长候选人）等等
官方效果演示
基于代码的动画：3.1 Pro 可以直接根据文本提示生成可直接用于网站的动画 SVG。由于这些动画基于纯代码而非像素构建，因此在任何缩放比例下都能保持清晰，并且相比传统视频文件体积极小。
复杂系统合成：3.1 Pro 利用高级推理能力弥合复杂 API 与用户友好设计之间的差距。在这个示例中，模型构建了一个实时航空航天仪表板，成功配置了公共遥测数据流来可视化国际空间站的轨道运行。
交互式设计：3.1 Pro 编写了一个复杂的 3D 椋鸟群飞模拟程序。它不仅生成视觉代码，还构建了一个沉浸式体验，用户可以通过手势追踪操控鸟群，并聆听根据鸟类运动变化的生成式配乐。对于研究人员和设计师而言，这提供了一种强大的方式来原型化富感官界面。
创意编程：3.1 Pro 能够将文学主题转化为功能性代码。当被要求为艾米莉·勃朗特的《呼啸山庄》构建一个现代个人作品集时，模型不仅仅总结了文本内容。它推理出小说的氛围基调，设计了一个时尚现代的界面，创建了一个能够捕捉主人公精髓的网站。
模型特点
- 输入 1M 上下文
- 输出 64K
- 架构基于Gemini 3 pro
价格优势
gemini-3.1-pro-preview：
- Google最新的 SOTA（最先进）推理模型，具备前所未有的深度和细微差别，以及强大的多模态理解和编程能力
- 定价：
- ≤200K tokens • 输入：输出：12.00
- 200K tokens • 输入：输出：18.00
- 知识截止日期：2025年1月
这次是Google，下次又是谁~
如何系统的学习大模型 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。
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01.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（数据来源：BOSS直聘报告）
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！
02.大模型 AI 学习和面试资料
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工
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✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）
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。
