2025 年最值得学习的 10 项高薪人工智能技能

文摘 2025-01-09 07:47 福建

.01

概述

随着2024年接近尾声，我们见证了人工智能（AI）领域的巨大进步。强大的大语言模型（LLM）重塑了我们与技术的互动方式，自主智能体的出现将生产力提升到了新的高度。每年都有新的可能性涌现，AI仍然是最令人兴奋、发展最快的领域之一。无论你是初创企业的创始人、技术开发者，还是正在考虑换个职业道路的求职者，了解未来市场的发展方向至关重要。如果你想提升技能或从头开始，了解哪些AI技能在未来几年中最具需求，可以帮助你走在时代的前沿。

.02

2025年值得学习的AI技能

让我们一起来看看，在这充满机遇的2025年时，哪些技能最值得学习！

1）大语言模型工程（LLMOps）

定义：LLMOps专注于优化、微调和部署大规模语言模型（如GPT、LLaMA），涉及推理管道的管理、成本控制和确保模型的可扩展性。

为何火爆：随着基于大语言模型的应用爆炸性增长（如聊天机器人、内容生成、代码助手等），组织急需专门的工程师来处理复杂的部署和微调任务。

学习途径：

课程：杜克大学LLMOps专业课程
工具：Hugging Face、DeepSpeed、Databricks、AWS、Azure、MLflow

2） AI伦理与治理

定义：AI伦理与治理领域专注于制定框架和策略，确保AI的使用符合道德标准，重点关注公平性、透明度和问责制。

为何火爆：全球范围内对AI监管的压力日益增加（例如欧盟AI法案），企业为了维持用户信任并确保合规，越来越重视伦理AI的实施。

学习途径：

课程：米兰理工大学人工智能伦理学课程、LearnQuest的AI伦理学专项课程
书籍：《AI Ethics》- Mark Coeckelbergh

3）生成式AI与扩散模型

定义：生成式AI模型，如生成对抗网络（GANs）和扩散模型，广泛用于生成合成媒体，例如文本生成图像、视频生成和3D渲染。

为何火爆：随着创意AI在媒体、游戏和虚拟现实行业中的需求上升，像OpenAI和Stability AI等公司推出了新应用。

学习途径：

课程：斯坦福大学CS231n：计算机视觉中的深度学习、DeepLearning.AI的生成对抗网络（GANs）专项课程
工具：Runway ML、Diffusion Bee、PyTorch、Hugging Face Diffusers、GANs、StyleGAN

4） MLOps与本地AI基础设施

定义：MLOps旨在确保机器学习工作流的顺畅运行，而本地AI基础设施则涉及管理本地的GPU集群，而不是依赖公共云服务。

为何火爆：由于成本效益和数据隐私问题，越来越多企业倾向于采用本地基础设施；同时，MLOps能够保证AI部署的可扩展性和可重复性。

学习途径：

课程：DeepLearning.AI的《生产中的机器学习工程（MLOps）》、FreeCodeCamp的CUDA编程课程
工具：Kubeflow、MLflow、Docker、Kubernetes、Airflow

5） AI在医疗应用中的运用

定义：AI在医疗领域的应用包括诊断、药物发现、个性化医疗和病人监控系统。

为何火爆：随着AI在早期疾病检测和治疗优化中的应用不断增多，穿戴设备和智能健康数据的需求也在不断增长。

学习途径：

课程：DeepLearning.AI的《医学中的AI专业课程》、Udacity的《医疗AI纳米学位》
资源：Kaggle健康数据集、DICOM库、OpenCV、ONNX Runtime

6）绿色AI与效率工程

定义：绿色AI专注于开发高能效的机器学习模型和系统，减少碳足迹；效率工程则确保在不牺牲性能的情况下，优化资源的利用。

为何火爆：环保意识的日益加强促使更多企业寻求可持续的AI解决方案，同时，效率工程对大规模AI应用的扩展至关重要。

学习途径：

课程：DeepLearning.AI的《AI for Good 专项课程》、MIT Han Lan的《TinyML与高效深度学习计算》
工具：Apache TVM、NVIDIA Triton推理服务器、PowerAI、MLPerf、d2m、Green Algorithms、ML CO2 Impact

7） AI安全

定义：AI安全涉及保护AI系统免受对抗性攻击、数据泄露等威胁，确保模型的完整性和安全性。

为何火爆：随着AI模型的广泛应用，越来越多的恶意攻击针对这些系统，监管对AI安全和数据隐私的关注也日益增加。

学习途径：

课程：DevSecOps的《认证AI安全专业人员》、DeepLearning.AI的《Red Teaming LLM应用》
工具：Adversarial Robustness Toolbox、SecureML、CleverHans、PySyft、IBM Adversarial Robustness 360 Toolbox

8）多模态AI开发

定义：多模态AI开发结合了不同的数据模态（如文本、图像、音频），创建可以跨多种格式理解和生成的AI模型。

为何火爆：随着DALL-E、CLIP、Whisper等应用的增长，需求日益增加，这些系统整合了视觉、语音和文本数据。

学习途径：

课程：卡内基梅隆大学的《多模态机器学习 - 2023年秋季》，Leonid Sigal的《视觉、语言和声音中的多模态学习》
库：mmf（多模态框架）、TorchMultimodal、TensorFlow Hub、VILT、Fairseq、OpenVINO Toolkit

9）强化学习（RL）

定义：强化学习训练智能体通过执行顺序决策，广泛应用于机器人技术、游戏和金融领域。

为何火爆：自驾车、交易机器人等自主系统的应用日益增加，RL算法在可扩展框架中的应用也取得了显著进展。

学习途径：

资源：David Silver的《强化学习简介》、OpenAI的Spinning Up、Phil Winder的《强化学习》
库：OpenAI Gym、Stable Baselines、Ray RLlib、DeepMind Lab、Tensorflow Agents

10）边缘AI/设备端AI开发

定义：边缘AI将AI模型直接部署在设备端（如智能手机、物联网设备）上，减少对云资源的依赖，从而提高数据处理效率并降低延迟。

为何火爆：随着对低延迟、实时AI应用（如AR/VR和穿戴设备）的需求不断增长，企业越来越重视设备端处理，以确保数据隐私和降低成本。

学习途径：

课程：Udacity的《深度学习纳米学位》、Coursera的《设备端深度学习与边缘AI》
工具：TensorFlow Lite、OpenCV、Edge Impulse、NVIDIA Jetson、Intel OpenVINO

.03

结语

AI领域不断发展，新的机会和挑战也在不断涌现。无论你是准备迈入这个充满活力的行业，还是想要通过提升现有技能脱颖而出，上述技能将在未来几年成为焦点。提前掌握这些技能，不仅能让你在就业市场中脱颖而出，还能为你打开更多的高薪机会。

参考：

https://www.kdnuggets.com/2024/11/gartner/discover-whats-ahead-gartner-data-analytics-summit-2025

Halo咯咯

专注于技术知识整理，包含人工智能、大模型、机器学习、深度学习、大数据等多个领域的技术知识，以及各种开源的内容～

最新文章

选择合适的AI框架：生成式AI与智能代理AI的对比

Good Fire AI 针对 Llama 3.1 8B 和 Llama 3.3 70B 的开源稀疏自动编码器 (SAE)

CoAgents：重塑人在环人工智能代理的前端框架，用于通过代理 UI 和 LangGraph 集成构建下一代交互式应用程序

增强检索增强生成：可扩展且准确的 NLP 系统的高效引文提取

什么是人工智能（AI）？

OpenBMB 刚刚发布 MiniCPM-o 2.6：新的 8B 参数、Any-to-Any 多模态模型

微软人工智能研究推出MVoT：在复杂任务中集成视觉和语言推理的多模态框架

用稀疏注意力向量彻底改变视觉语言任务：一种轻量级的判别性分类方法

9种不同类型的检索增强生成 (RAG)

缓存增强生成（CAG）：利用大型语言模型中的扩展上下文窗口来生成无检索响应

Sa2VA：通过 SAM-2 和 LLaVA 集成实现密集接地视频和图像理解的统一 AI 框架

Dolphin 3.0 发布（Llama 3.1 + 3.2 + Qwen 2.5）：本地优先、可操纵的 AI 模型

RAG-Check：一种用于多模态检索增强生成系统中幻觉检测的新型人工智能框架

SepLLM：一种在大型语言模型中实现高效稀疏注意力的实用人工智能方法

Meta AI 发布 Apollo：视频理解的新家族——LMM 大型多模态模型

微软人工智能研究开源 PromptWizard：反馈驱动的人工智能框架，用于高效且可扩展的 LLM 提示优化

阿里巴巴AI研究院发布CosyVoice 2：改进的流式语音合成模型

CMU 研究人员提出 miniCodeProps：用于证明代码属性的最小 AI 基准

Salesforce 推出 Agentforce 2.0：面向企业的先进数字劳动力平台

Hugging Face 发布 Picotron：解决 LLM 训练 4D 并行化的微型框架

GitHub 的 AI 编程 Copilot 对 VS Code 开发人员免费

Google DeepMind 推出“SALT”：一种使用 SLM 有效训练高性能大型语言模型的机器学习方法

OpenAI 宣布 OpenAI o3：人工智能推理领域的显着进步，在 Arc AGI 基准测试中得分为 87.5%

了解 LOTUS 1.0.0：带有 DataFrame API 和语义运算符的高级开源查询引擎

Mix-LN：一种混合归一化技术，结合了前层归一化和后层归一化的优点

2025年可以增加销售额的25款最佳人工智能工具（AI Tools）

EPFL 研究人员发布 4M：推进多模式人工智能的开源培训框架

METAGENE-1：在超过1.5T DNA和RNA碱基对上训练的 7B参数自回归Transformer 模型

NVIDIA、CMU 和华盛顿大学发布了“FlashInfer”：一个为 LLM 推理和服务提供最先进内核实现的内核库

NVIDIA AI 推出 Cosmos World 基础模型 (WFM) 平台以推进物理 AI 开发

GASLITE：一种基于梯度的方法，用于暴露基于密集嵌入的文本检索系统中的漏洞

2025 年最值得学习的 10 项高薪人工智能技能

VITA-1.5：迈向GPT-4o级别实时视觉和语音交互

Cache-Augmented Generation：快速、可靠的知识生成新方案

Hume AI 推出 OCTAVE：下一代语音语言模型，具有动态语音和个性创建等新的新兴功能

NOVA：一种无需矢量量化的新型视频自回归模型

了解 LLMSA：一种组合神经符号方法，用于免编译、可定制静态分析并减少幻觉

Google 发布了用于视频生成的最先进的“Veo 2”和用于图像创建的“Improved Imagen 3”

Gaze-LLE：基于冻结视觉基础模型构建的用于注视目标估计的新 AI 模型

Sakana AI 研究人员推出 NAMM：针对高效高性能 Transformer 模型的优化内存管理

突破传统语言模型的局限：Meta AI的全新大概念模型（LCMs）解读

TEN Agent发布：融合多模态AI的对话式助手

Gemini API 手册

阿里巴巴Qwen研究员推出ProcessBench：衡量数学推理过程错误识别能力的新AI基准

Nexa AI 发布 OmniAudio-2.6B：用于边缘部署的快速音频语言模型

DeepSeek-AI开源DeepSeek-VL2系列：3B、16B、27B三种模型，混合专家（MoE）架构重新定义视觉语言AI

微软研究人员发布 AIOpsLab：面向 AIOps 代理的开源综合人工智能框架

评估Agent代理：多代理人工智能框架，用于高效、动态、多轮评估，同时提供详细的、用户定制的分析

OpenAI 研究人员提出“深思熟虑的协调”：一种训练法学硕士在给出答案之前通过安全规范进行明确推理的培训方法

Qwen 团队发布 QvQ：用于多模态推理的开放权重模型

分类

时事

民生

政务

教育

文化

科技

财富

体娱

健康

情感

旅行

百科

职场

楼市

企业

乐活

学术

汽车

时尚

创业

美食

幽默

美体

文摘

原创标签

时事社会财经军事教育体育科技汽车科学房产搞笑综艺明星音乐动漫游戏时尚健康旅游美食生活摄影宠物职场育儿情感小说曲艺文化历史三农文学娱乐电影视频图片新闻宗教电视剧纪录片广告创意壁纸头像心灵鸡汤星座命理教育培训艺术文化金融财经健康医疗美妆时尚餐饮美食母婴育儿社会新闻工业农业时事政治星座占卜幽默笑话独立短篇连载作品文化历史科技互联网

发布位置

广东北京山东江苏河南浙江山西福建河北上海四川陕西湖南安徽湖北内蒙古江西云南广西甘肃辽宁黑龙江贵州新疆重庆吉林天津海南青海宁夏西藏香港澳门台湾美国加拿大澳大利亚日本新加坡英国西班牙新西兰韩国泰国法国德国意大利缅甸菲律宾马来西亚越南荷兰柬埔寨俄罗斯巴西智利卢森堡芬兰瑞典比利时瑞士土耳其斐济挪威朝鲜尼日利亚阿根廷匈牙利爱尔兰印度老挝葡萄牙乌克兰印度尼西亚哈萨克斯坦塔吉克斯坦希腊南非蒙古奥地利肯尼亚加纳丹麦津巴布韦埃及坦桑尼亚捷克阿联酋安哥拉