在开源情报分析（OSINT）领域，AI大模型将彻底改变信息获取、处理和加工的方式。
设想一下，情报分析师能够在几分钟内处理海量数据，发现信息背后隐藏的规律，并用难以想象的速度快速生成专业见解。
这，正在发生。
AI大模型不仅改变了开源情报分析现有工作流程，还将彻底改变情报分析师的工作方式。开源情报分析师能够利用大模型实现：
- \1. 快速处理和总结大量信息
- \2. 发掘信息背后隐藏的联系和模式
- \3. 快速生成详细的报告和分析
- \4. 创建和维护最新的、由专家驱动的知识图谱
- \5. 开发定制工具和流程，以满足其特定需求
让我们具体看看。
编者注：开源情报分析（OSINT）是指利用公开可获取的信息源（如互联网、新闻媒体、社交媒体和公共记录等）来收集、分析和解读情报，以支持决策和行动，广泛应用于安全、商业、研究等领域
从海量噪音中找到相关信息
开源情报分析领域一大挑战是：从海量噪音中找到相关信息。大模型驱动的搜索和推荐引擎可以发挥重要作用。
这些复杂的算法不仅仅是进行简单的关键词匹配，还能理解上下文语义，推荐与分析师工作最相关的内容。
大模型驱动的搜索引擎的独特之处在于，能够推荐与分析师当前关注点没有直接关系但仍然包含宝贵信息的内容。
这种能力对于发现“未知的未知”至关重要——即你甚至不知道自己不知道的信息。
这意味着情报分析人员可以领先一步，预见风险或机会。你拥有了一个不知疲倦的研究助手，不断扫描地平线寻找任何重要的东西，无论它最初看起来多么无关紧要。
快速分析大量信息
当前，大量信息可能常常让人不知所措。
这正是主题提取和文档聚类模型的用武之地。这些大模型驱动的工具可以快速分析大量文档，识别关键主题并将相似内容分组。
对于开源情报分析师来说，这种能力是革命性的。与其花费数小时甚至数天逐字逐句阅读每一份文档，他们现在可以在短时间内快速掌握多个信息来源的主要问题和趋势。这使得分析师能够专注于最关键的领域，使他们的工作更加高效和有效。
提取实体和消除歧义
在信息海洋中识别“谁是谁”和“什么是什么”对于情报分析至关重要。
这就是命名实体识别（NER）和命名实体消歧（NED）发挥作用的地方。这些由大模型驱动的技术可以自动识别和分类文本中提到的人物、组织、地点，甚至特定设备。
但这不仅仅是简单的识别。消歧过程有助于确定实体的正确身份或含义，即使它可能有多种解释。
这在处理常见名称或缩写时尤为重要，因为这些名称或缩写在不同上下文中可能指代不同的人或组织。
通过消除歧义的实体，情报分析师可以构建复杂的自然语言处理逻辑，跟踪每个实体的相关信息，并按时间和重要性排序。
这为创建详细的、专业的档案奠定了基础，而这些档案在情报操作中极为宝贵。
发现文档背后的隐藏信息
在情报领域，理解不同实体之间的联系，往往与理解实体本身同样重要。这就是关系提取模型发挥作用的地方。
大模型驱动的工具可以识别并提取文本中实体之间的语义关系，揭示个人、组织和地点之间的潜在联系。
当这种能力应用于成千上万份文档时，其威力显而易见。通过自动生成各种来源中提到的实体之间的联系，分析师可以在几天内构建由专家驱动、可查询的知识图谱——而手动完成这一任务可能需要数月甚至数年。
这种快速绘制复杂关系网络的能力，在各种情报操作中都带来了革命性的变化。例如，在伊拉克的反恐行动中，军事领导人发现缺乏这种能力阻碍军事行动。
借助大模型驱动的关系提取，今天的分析师可以克服这一挑战，更清晰地了解他们正在调查的复杂关系网。
创建个性化分析界面
将大模型应用于开源情报分析领域最令人兴奋的一个方向是，创建个性化分析界面。这些界面受源头知识的约束，解决了大模型的一个主要挑战：生成信息的来源和可追溯性。
通过使用由主题专家（SME）驱动的知识图谱，指导和约束这些个性化界面，分析师可以对其大模型输出的内容，更有信心。
这种方法结合了大模型的能力，与专家知识的精确性和可靠性，创造了一种强大的协同效应，增强了情报专业人员的能力。
大模型会取代分析师么
尽管大模型在开源情报分析领域非常重要，但这些强大的工具是为了增强分析师的能力，而不是取代他们。
分析师以下能力至关重要：
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\1. 批判性思维：大模型可以处理和总结信息，但分析师必须解释结果，根据他们的专业知识和对整体情况的理解，做出判断。
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\2. 创造力和直觉：虽然大模型可以识别模式和联系，但分析师的创造力和直觉，常常能看到机器无法发现的可能性。
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\3. 控制大模型输出质量：验证大模型输出质量，确保生成信息的准确性和可靠性、符合伦理标准和法律要求。
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\4. 制定使用方向：分析师和决策者决定情报工作的重点，制定如何在工作中使用大模型。
结 尾
将大模型运用到开源情报分析中，不是一个短暂的现象，这是情报分析新时代的开端。
随着这些技术的发展和改进，我们预计将看到更强大、更复杂的工具出现。
未来的发展可能包括：更先进的多模态分析，结合文本、图像和视频处理；改进的实时分析能力，以更快地响应突发情况；增强的协作工具，使不同专业或机构的分析师能够更有效地合作；基于大模型分析的更复杂的模拟和预测模型等等。
将大模型的计算推理能力、模式识别能力与人类的批判性思维、创造力相结合，才是未来。
那些能够有效利用AI大模型，同时保持核心分析技能的人，将引领这一领域。
情报分析的未来已经到来，它由大模型驱动。你准备好成为这场革命的一部分了吗？
如何学习大模型 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。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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。
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