三节课发布首张AIGC学习地图，全员学习AI真的必要吗？

上周，企培行业非常热闹，第20届中国企业培训与发展年会于成都正式举行。

据观察，本次企培年会有几个特点：

❶ 降本增效与AI赋能成为参会者最关注主题；

❷ 主办方取消了之前多年的学习平台专场，增加2个AI场；

❸ 参会嘉宾和参展商的热情比过去更高涨，讨论的话题更务实、更聚焦也更面向业务。

其中，在行业圈引发最大的涟漪便是：三节课正式发布了首张AIGC学习地图，以及配套的《AIGC应用场景能力提升课程资源库》、《AIGC全员学习指导手册》。

这也许是培训行业的一小步，但却又可能真正**“加速中国职场人走进AIGC时代”。**桃李财经与三节课创始人后显慧进行一次快问快答，并带来独家视角拆解。

主笔/ 村口有牛

文章架构师/ 木阳

出品/ 桃李财经

01

灵魂十问：

全员学习AI真的靠谱吗？

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注：提问桃李财经，回答三节课创始人后显慧，每次回答不超过30秒。

**问：**怎么破除老板对AI的恐惧？

**答：**认识的过程就是祛魅过程，且拥抱的过程必然会相爱。

**问：**全员学习AI靠谱吗？

**答：**绝对靠谱，Absolutely！

**问：**怎么定义全员学习效果？

**答：**定量看数据（活跃率、学习时长、测试结果等基本面），定性看业务（技能Get√、流程优化、学完之后的变化等）。

**问：**怎么定义AI人才？

**答：**我想以后可能没有非AI人才了，广义上与AI共生的职场人都可以认为是AI人才。举个栗子，像汽车社会，人人都可以坐车，有驾照则可以开车，其实大家都是汽车社会的成员。

**问：**怎么计算企业投产比？

**答：**像对车子保养一样，对人力资本的保养，以令其人才不贬值，投资人才发展，收获的是人力资本的保值增值。

**问：**怎么计算员工投产比？

**答：**学什么能直接用，就是最大投产比。

**问：**哪些岗位最容易被AI替代，哪些最容易被赋能？

**答：**重复性工作已经被替代了，简单创意型工作被逐步替代，专业级工作（如律师顾问医疗等）最有机会被赋能。

**问：**哪些AI工具现在是可用程度？

**答：**文生文，文生图很多工具都成熟了，多模态类的还需要时间，但进化速度很快。

**问：**学习AI和学习普通代码技术有什么不同？

**答：**学习代码有一个黑盒需要打开，而AI已经是门槛很低的技术，不需要去编写特别代码，而是使用自然语言来交互，实现最后的结果。

**问：**可以无视AI躺平吗？

**答：**需要巨大勇气。

02

内核拆解：

AIGC学习地图背后的逻辑

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AI有多火，已经没必要渲染。

在媒体报道里，几乎每周都有一轮“大爆炸”、“史诗级”、“核弹级”、“颠覆”、“硅基文明的一大步”等字眼。

对于任何一次新技术革命，我们保持认真学习和参与即可，过度恐慌和自艾则不必。

像极了2000年前后的PC互联网，2012年前后的移动互联网，从一小撮人快速影响到大部分人，投入对电脑、Windows、Office、智能机、微信、打车等的学习。

**AIGC正在成为最热门的学习话题。**在三节课学习平台，AI技能相关课程增长3600%，AI应用课程学习时长激增8303%，43%的企业培训负责人把AI作为2024年全员学习的关键技能。“每一次学习热潮的背后，其实都是技术变革和生产力升级。”

**AI正在重构企业员工的工作模式。**由于AI大模型具备认知、分析、推理的能力，因此不同于自动化浪潮下机器人对蓝领的替代，AIGC时代，受AI影响的还有一些初级专业人士和技术人员，即部分白领的工作。

但和之前有两点不同：

❶ AI是一次生产力革命，它对B端的商业效能影响更早，企业推进全员掌握AI技能的迫切性更强；

❷ 学习理念、学习平台、学习工具、学习路径的成熟，让整个全民科普程度比前两次变革快得多。

尤其是三节课发布的这份AIGC学习地图，为企业级学习AI带来更明确的路径指引。

（AIGC学习地图）

为什么行业亟需一份学习地图？

**其一，**AI这门复杂学科实在过于庞大了，无论其底层原理、算法迭代、硬件资源，还是大模型、前端应用、细分工具等，每一个模块都能独立成体系，从入门到进阶都需要很强的路径导引；

**其二，**企业学习的需求特征，需要满足全员效率、精准匹配、结果显性化等，一份清晰的学习地图，有助于快速定位需求，快速决策和敏捷调整，让执行过程和结果归因清晰起来；

**其三，**也是最内核的，这份是一份实战导向的学习地图，它的分成通识篇、能力篇、应用篇，从基本工作流程到业务场景赋能到底层技术学习，都源自一线岗位，和企业经营的各个环节紧密结合。

据悉，这份学习地图从去年3月开始打磨，内部迭代整整一年有余，已经形成了一套接受实战检验的理论体系。

基于这份AIGC学习地图，以及配套的《AIGC应用场景能力提升课程手册》，像探索迷宫一样，可以开发很多玩法。学习地图+课程引导+实用指南三件套，每个公司每个团队每个人的学习路径，都可以是千人千面的。

比如，根据不同公司的不同需求，自定义不同的学习路径，包括企业内部学习的A/B Test，最终根据丰富的学习数据（月活跃学习数、周活跃学习数、人均学习时长、完课率、学习评价、定性研究等等），进行阶段性反馈和实时调整，涌现共创型想法，可以落在项目里。

有趣的是，到目前为止，C端用户学习时长排前三名的课程分别是：AI提示词、AI智能办公、AI创作。

某数万人的电信公司反馈，全员AI扫盲已初见成效；某前五酒企反馈，通过培训AI智能办公，确实节省时间提升了效率；某全球TOP3级车企也反馈，对AI的体系化认知，是保持下一阶段竞争力的关键。最近，越来越多的大公司正在和三节课“合谋”，让AIGC的技能在全员层面落地，就是看到了这种AIGC所具备的“办公效率”提升的价值。

总结就是：AI作为生产力工具，对每一个行业的场景革命还在酝酿，但对业务流程的效率重构已经发生，企业办公效率借助AIGC提升已经是不争的事实。

03

深度揭秘：

为什么做这件事的是三节课？

从2021年开始笃定to B战场，短短三年，三节课取得了令人惊诧的的成绩，目前已有22万门高品质课程、75000名全球讲师资源和19000多家企业客户。

过去两年，在三节课平台上，AI应用课程学习时长激增8303%，你没看错，2023年同比2022年，AI技能相关的课程学习增长率高达83倍。

从2023年7月开始，全球员工对AI技能学习的需求暴增；其中2023年11月，当月就超40000小时。

热门技能中，ChatGPT课程占 37%，人工智能认知与应用的课程 33%，AI智能办公技能增速最快。

这些高速增长，和三节课坚守的平台模式和精品战略分不开，企业端的AI培训市场，目前有两类玩法，一类是机构模式，一类是平台模式。

机构会从自己的视角生产课程，在几十门这个量级，是可以做到精品和高质量的，但再大量级就很难实现了；平台模式根据需求发展课程，属于一种反向定制，客户需要什么就会生产什么，从无到有从有到精，这样能更快速响应需求，实现每个角落的高覆盖率。

而且三节课本身以产品技术课程起家，本身技术类课程就有相对优势，尤其是它的全球软件大师课系列，获得一众技术类基因公司好评。

新增的AI课程老师，以普林斯顿人工智能教授、百度AI工程师、出过AI相关书籍的KOL等为主，品控和口碑相对不错。

《算法分析课程》的讲师，普林斯顿大学罗伯特·塞奇威克教授

在AI加速发展的早期，响应速度、课程覆盖度、复购口碑，会以季度为单位，拉大竞争的马太效应。

AI是多少万亿的市场不得而知，但是「加速中国职场人走进AIGC时代」，值得撑起一家百亿美金级的公司。

04

桃李思考

AI落地的成败，取决于最后一公里

有人问，AI知识付费和AI企业学习有什么区别，后显慧的答案很有趣：“制造焦虑是割韭菜的，缓解焦虑是真正学习的。”

在了解的过程中祛魅，在拥抱的过程中去喜爱，我们既不是投降派，也不会是降临派。

每个时代都有标配的技能工具，古典办公时代的工具是纸和笔，PC时代的工具是Office，移动互联网时代的工具是短视频，AI时代也有它的技能树，每个人都要学会。

2023年3月，某日本跨国车企CEO，带着800多位核心高管，开始一起学习AI，因为他们已经意识到，这是未来最至关重要的核心竞争力。

我们和国外领先的差距，也就2-3年，当前还在大爆发的前夜，真正严格意义上的拐点是最后一公里，一线员工使用AI的覆盖率超过20%，最晚五年内就会实现。

当前企业对AI学习的必要性和的紧迫性，已经基本达成共识，不同的公司执行有差异性，有的偏保守，会从少部分员工、少部分业务侧切入试验；有的偏激进，一上来全员系统性学习，快速拉齐认知。

无论怎么样，动起来就是最好的，AI落地的成败，取决于最后一公里，以及一线员工的正反馈。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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