Google Deepmind Reasnoning leader在斯坦福的Reasoning课程要点。

Slide：dennyzhou.github.io/LLM-Reasoning-Stanford-CS-25.pdf

1. 在大模型里，推理其实就是在得出答案之前，先生成一堆中间的token。是不是像人类思考其实无所谓，重点是，Transformer只要能不断生成这些中间token，就可以不断提升推理能力，哪怕模型本身没有变大。

2. 就算模型没做过微调，光靠预训练，它其实也有推理能力。问题是，这些带有推理过程的输出，往往不会排在输出分布的最前面，所以用普通的贪婪解码很难直接拿到。

3. 以前大家常用一些提示工程的方法（比如让模型“分步骤想”或者加思路链提示），还有监督微调，来让模型推理。现在，强化学习微调变成了最有效的办法。其实这个路数很多团队都自己发现过。按Google的理解（结合第一点），强化学习未来其实应该重点在让模型学会生成更长、更有条理的响应，而不是别的什么

4. 如果你让模型生成多个答案，然后再把这些结果做个汇总，其实能大幅提升推理能力，这比只依赖模型一次输出要强很多。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

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为什么要学习大模型？

目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

目前，开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景，其中，应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过 30%。

随着AI大模型技术的迅速发展，相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业：

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

最后

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在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。

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希望这份系统、实用的大模型学习路径，能够帮助你从零入门，进阶到实战，真正掌握AI时代的核心技能！

01 教学内容

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应届毕业生‌： 无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

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业务赋能突破瓶颈： 传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。

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本教程比较珍贵，仅限大家自行学习，不要传播！更严禁商用！

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大模型学习路线图，整体分为5个大的阶段：

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从0到掌握主流大模型技术视频教程（涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向）

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AI大模型岗位面试经验总结（谁学技术不是为了赚$呢，找个好的岗位很重要）

07 deepseek部署包+技巧大全

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