从今年上半年具身VLA、自驾VLA/VLM这些方向大火以来，很多同学都对大模型这个领域感兴趣，咨询我们一些前沿大模型技术的学习路线。我和峰哥也商量了一下，决定把大模型的社区做起来。筹备了半年时间，今天也终于和大家见面了~

大模型技术是诸多前沿领域发展的基础。最具代表性的是RAG和AI Agent，企业对掌握 RAG、Agent 等技术的人才需求高涨，这些技能已成为 AI 从业者的核心竞争力。算法开发、工具链开发、后端、产品经理、架构师等等相关岗位需求非常旺盛，算法核心岗位的年薪更是一骑绝尘！

开源大模型生态为学习者提供了绝佳机会。国外有Meta的LLaMA 3；国内有DeepSeek采用完全开源模式，其衍生项目已经超过800个，通义千问衍生模型数破10万，居世界第一。开源不仅降低研发门槛，还促进技术共享与创新，让开发者能在现有基础上快速迭代。

AI大模型学习路线

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这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览，小伙伴们记得点个收藏！

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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