按个人能力与未来追求，可把 AI 职业路线简化为“四选一、一通百通”： 数学强者 → 算法：主攻大模型训练、微调、对齐。 云原生熟手 → 算力：做异构资源调度、训练/推理平台。 行业老兵 → 场景：把业务知识 AI 化，落地智能化应用。 数据专精 → 基石：深耕数据治理、清洗与合规。 若 1+2+3 融会贯通，往CTO、首席架构师或咨询/售前专家方向发展。... 展开详请

我猜你想问的是大数据和当前比较流行的大模型相关的结合。 大数据和AI结合的应用场景基本上从2000年初就开始有研究和应用了，只不过当时还没有提出大数据的概念，直到2010年左右深度学习和大数据的爆发，标志如Google BigTable和 PageRank，后来就是大家比较熟知的ImageNet识别大赛。再然后就是电商平台应用智能推荐，医疗的大数据+AI检索辅助诊断，然后就是通过传感器收集数据的自动驾驶。 当前大模型阶段，大模型依然来自于大数据的训练结果，大家都在PB级别的数据来训练模型，标注、人工反馈都是基于数据而来。大模型和大数据直接结合的应用就是BI场景了，降低了分析人员写SQL的能力，可以通过自然语言和数据进行交互，同时其他需要应用数据分析的场景都可以和大模型结合完成自然语言交互的数据分析，而不再需要有强大的SQL能力。 未来大数据和大模型融合的场景可能会应用在农业领域收集足够多的传感数据，比如土壤、气象、作物生长通过大模型来分析实现方案预测和定制；在娱乐层面比如目前汽车中各种语音交互实际上还是处在比较弱的阶段，未来联网+大模型可以自然的交流，娱乐等应用场景等等 我想任何行业都值得使用AI进行重构，减低人机交互能力，再畅想一下未来的AI拟人层面会从五感而来（视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉）依赖于各种传感器的发展。... 展开详请

api中心找对应接口文档查看 https://cloud.tencent.com/document/api/382/52071#.E5.9C.B0.E5.9F.9F.E5.88.97.E8.A1.A8 ... 展开详请