阅读《大模型启示录》这本书，我得说，它彻底颠覆了我对大模型的理解。作为一个经常用KIMI和豆包这类AI工具来完成作业、整理资料的大学生，我原以为大模型就是这些工具背后的技术。但这本书让我意识到，大模型的世界远比我想象的要复杂和深刻。
书中不仅详细介绍了大模型的构建过程，还探讨了它们的核心能力和所需的基础设施。我特别喜欢的是，书中用通俗易懂的语言，把大模型的“不可能三角”，即规模、效率和成本之间的平衡，解释得清清楚楚，让我这个非专业人士也能明白大模型在实际应用中面临的挑战和限制，也对这些模型的复杂性和挑战有了更深的理解。
而且，书中还提到了OpenAI的成功案例和CUDA技术壁垒的形成，这些内容让我对大模型技术的发展有了更全面的认识。我意识到，大模型不仅仅是一些算法和代码的堆砌，它们背后有着深刻的科技变革和产业竞争。
书中对大模型与不同行业结合的讨论，更是让我眼前一亮。我从未想过，大模型能在教育、设计、游戏、广告等领域发挥如此重要的作用。这些内容让我对大模型的潜力充满了期待，也让我对AI技术的未来充满了好奇。
书中还提到了大模型与DevOps的结合，以及它们如何提高软件的可观测性。这让我想到，我在使用AI工具时，很少考虑到背后的技术是如何运作的。现在，我更加好奇这些工具的工作原理，以及它们是如何与大模型技术相结合的。
总的来说，读完《大模型启示录》这本书，我感到既兴奋又有些不安。兴奋的是，大模型技术的发展为我们带来了无限可能；不安的是，我意识到自己对这一领域的了解还远远不够。我开始思考，作为一名学生，我如何能够更好地利用这些技术，以及在未来的职业生涯中，我如何能够参与到这一变革中去。
学习之路仍然很漫长啊……
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