本文介绍大模型(LLM)的三层次学习路线：工具层(使用Cozi、Dify、ChatGPT等)、应用开发层(掌握Agent、RAG、Langchain等技术栈)和模型微调算法层(学习Transformer架构、机器学习等理论)。从工具应用到算法研究，提供系统性学习路径，帮助程序员循序渐进掌握大模型技术。

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最近在学习大模型(LLM)方面的知识，根据网络上知识，结合自己的理解，总结下以后的学习路线。

学习路线主要分三个层次

• 工具
• 应用开发
• 模型微调和算法

对于工具来说，会运用各种平台的工具即可，正所谓“工欲善其事，必先利其器”。

而应用开发，就是这些技术栈需要掌握。这个也没有其他方法，就是学习理论+实践。

最后一个是模型微调和算法，对于我个人来说，主要就是学习和了解理论了。

下面具体列举各个层次的例子。

层次一： 工具：

有：最近常用的 Cozi、Dify、Claude、chatGPT、github copilot、n8n、trae、cursor、manus…

层次二： 应用开发方面：

有：一直想搞的大模型私有化部署， Agent，RAG，workflow， Langchain，LangGraph、EmbeddingModel，多模态模型，GraphRAG、向量数据库，RAG评估，多Agent开发，MCP开发，Spring AI， Huggingface，

层次三： 模型微调和算法：

Transformer架构、

机器学习算法(线性回归，多元线性回归，贝叶斯，决策树，逻辑回归，随机森林 等算法)、

深度学习算法（深度神经网络，递归神经网络，卷积神经网络）

NLP（自然语言…）、 Pytorch、强化学习，大模型微调、大模型蒸馏、0-1训练模型。

​最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，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大模型的学习中的很多困惑。

我整理出这套 AI 大模型突围资料包：

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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？

人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。

智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200% ，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

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② AI大模型学习路线图（还有视频解说）

全过程AI大模型学习路线

③学习电子书籍和技术文档

市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

④各大厂大模型面试题目详解

⑤ 这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。

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