2024年初春，一家深耕大模型混合专家架构（Mixture of Experts, MoE）的初创公司，精准击中了清华本科毕业、正在香港攻读硕士的张云霁的研究兴趣。深入研读该公司发布的技术论文后，他敏锐察觉到：大模型推理优化领域潜藏着AI产业下一阶段的核心机遇。这份洞察让他毅然放弃了博士申请计划，转身投身于更具产业落地价值的大模型技术实践项目。

仅仅一年时间，这家当初的初创公司便一战成名，响彻整个AI行业。2025年春节期间，DeepSeek凭借一系列颠覆性模型强势登顶热搜，其开源开放、低成本部署、高推理性能的核心优势，彻底打破了行业内“大模型=高投入”的固有认知。技术层面上，DeepSeek的爆发直接推动全行业重新审视推理效率与成本优化的核心价值；产业层面，AI热潮持续加码，头部技术巨头纷纷下场布局，一场围绕AI核心人才的“抢人大战”就此全面打响。

而2025年的校招市场，正是这场人才争夺战的核心前线。

4月，腾讯正式启动史上规模最大的就业支持计划，宣布未来3年内将新增2.8万个校招实习岗位，同时大幅提升实习转录用比例，其中AI相关技术人才被列为招聘核心重点。更早之前的2月，阿里巴巴已抢先启动2026届春季实习生招聘，开放岗位超3000个，其中AI相关岗位占比接近五成，核心业务线的AI人才需求更为迫切——仅阿里云一家，AI相关岗位占比就超过80%。

除了常规校招通道，各大厂更针对性推出AI顶尖人才专项招募计划：字节跳动的Top Seed计划、腾讯青云计划、京东顶尖青年计划、vivo蓝极星计划……这些专项计划的核心目标高度一致，就是挖掘并招募能在大模型核心技术领域实现突破的顶尖人才。为了吸引这类稀缺人才，京东、vivo等企业更是在招聘公告中直接写明“薪资不设上限”，用诚意十足的待遇争夺核心竞争力。

但必须正视的是，顶尖技术人才始终是少数。对于绝大多数正在筹备2025校招的年轻人，尤其是初入行业的程序员和AI小白而言，更关键的问题是：AI行业的机遇究竟在哪里？普通人该如何抓住这场技术浪潮的红利？为了找到答案，我们专门采访了多位企业招聘负责人和一线求职者，梳理出了最实用的行业洞察与成长方向。

2025年伊始，汹涌的AI技术浪潮已深刻重塑程序员的职业发展轨迹，行业变化肉眼可见：

阿里云宣布核心业务全线接入Agent架构，AI原生开发成为基础要求；

字节跳动后端开发岗位中，30%明确要求具备大模型相关开发能力；

腾讯、京东、百度等企业开放的技术岗位中，约80%与AI技术紧密相关；

……

显而易见，大模型技术正推动整个行业的开发模式全面升级，传统的CRUD（增删改查）开发范式，正逐渐被AI原生应用开发所替代。对于程序员和想要入局的小白来说，掌握大模型应用开发能力，已不再是“加分项”，而是未来职业发展的“必备项”。

当前行业的核心现状是：已有超60%的企业在加速推进AI应用落地，但市场上真正能独立交付大模型应用项目的工程师却极度短缺！很多人误以为AI应用落地只是“写几个提示词、调用几个开源接口”，但实际情况远非如此。企业真正急需的，是能精准将业务需求转化为可落地、高可靠AI应用的复合型工程师。而要成为这类稀缺人才，这三大核心能力必须重点攻克：

✅ RAG（检索增强生成）：大模型应用落地的核心基础能力。通过将外部知识库与大模型深度融合，从根源上解决通用大模型“知识滞后、答案不准确”的痛点，为企业打造可靠、可信的“AI大脑”，是企业级AI应用的必备技术。

✅ Agent（智能体）：大模型应用的进阶核心能力。赋能AI具备自主规划、多步推理与工具调用能力，能主动与外部环境交互完成复杂任务，比如智能客服、自动化办公、工业质检等高级场景，均离不开Agent技术的支撑。

✅ 微调：让大模型适配特定业务的关键技术。相当于给通用大模型做“专业岗前培训”，通过少量业务数据微调，让模型快速掌握行业知识、适配业务场景，成为企业专属的“行业专家”，是提升AI应用实用性的核心环节。

小白/程序员如何系统学习大模型LLM？

作为在一线互联网企业深耕十余年的技术老兵，我经常收到小白和程序员朋友的提问：“零基础怎么入门大模型？”“自学没有方向怎么办？”“实战项目怎么找？”等问题。难以高效入门。

这里为了帮助大家少走弯路，我整理了一套全网最全最细的大模型零基础教程。涵盖入门思维导图、经典书籍手册、实战视频教程、项目源码等核心内容。免费分享给需要的朋友！

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1、我们为什么要学大模型？

很多开发者会问：大模型值得花时间学吗？答案是肯定的——学大模型不是跟风追热点，而是抓住数字经济时代的核心机遇，其背后是明确的行业需求和实打实的个人优势：

第一，行业刚需驱动，并非突发热潮。大模型是AI规模化落地的核心引擎，互联网产品迭代、传统行业转型、新兴领域创新均离不开它，掌握大模型就是拿到高需求赛道入场券。

第二，人才缺口巨大，职业机会稀缺。2023年我国大模型人才缺口超百万，2025年预计达400万，具备相关能力的开发者岗位多、薪资高，是职场核心竞争力。

第三，技术赋能增效，提升个人价值。大模型可大幅提升开发效率，还能拓展职业边界，让开发者从“写代码”升级为“AI解决方案设计者”，对接更高价值业务。

对于开发者而言，现在入门大模型，不仅能搭上行业发展的快车，还能为自己的职业发展增添核心竞争力——无论是互联网大厂的AI相关岗位，还是传统行业的AI转型需求，都在争抢具备大模型技术能力的人才。

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！

2、大模型入门到实战全套学习大礼包分享

最后再跟大家说几句：只要你是真心想系统学习AI大模型技术，这份我耗时许久精心整理的学习资料，愿意无偿分享给每一位志同道合的朋友。

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。

部分资料展示

2.1、 AI大模型学习路线图，厘清要学哪些

对于刚接触AI大模型的小白来说，最头疼的问题莫过于“不知道从哪学起”，没有清晰的方向很容易陷入“东学一点、西补一块”的低效困境，甚至中途放弃。

为了解决这个痛点，我把完整的学习路径拆解成了L1到L4四个循序渐进的阶段，从最基础的入门认知，到核心理论夯实，再到实战项目演练，最后到进阶优化与落地，每一步都明确了学习目标、核心知识点和配套实操任务，带你一步步从“零基础”成长为“能落地”的大模型学习者。后续还会陆续拆解每个阶段的具体学习内容，大家可以先收藏起来，跟着路线逐步推进。

L1级别:大模型核心原理与Prompt

L1阶段： 将全面介绍大语言模型的基本概念、发展历程、核心原理及行业应用。从A11.0到A12.0的变迁,深入解析大模型与通用人工智能的关系。同时,详解OpenAl模型、国产大模型等,并探讨大模型的未来趋势与挑战。此外,还涵盖Pvthon基础、提示工程等内容。
目标与收益:掌握大语言模型的核心知识,了解行业应用与趋势;熟练Python编程,提升提示工程技能,为AI应用开发打下坚实基础。

L2级别：RAG应用开发工程

L2阶段： 将深入讲解AI大模型RAG应用开发工程,涵盖Naive RAGPipeline构建、AdvancedRAG前治技术解读、商业化分析与优化方案,以及项目评估与热门项目精讲。通过实战项目，提升RAG应用开发能力。

目标与收益: 掌握RAG应用开发全流程,理解前沿技术,提升商业化分析与优化能力,通过实战项目加深理解与应用。

L3级别：Agent应用架构进阶实践

L3阶段： 将 深入探索大模型Agent技术的进阶实践,从Langchain框架的核心组件到Agents的关键技术分析,再到funcation calling与Agent认知框架的深入探讨。同时,通过多个实战项目,如企业知识库、命理Agent机器人、多智能体协同代码生成应用等,以及可视化开发框架与IDE的介绍,全面展示大模型Agent技术的应用与构建。

目标与收益:掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用,能够独立完成Agent系统的设计与开发,提升多智能体协同与复杂任务处理的能力,为AI产品的创新与优化提供有力支持。

L4级别:模型微调与私有化大模型

L4级别： 将聚焦大模型微调技术与私有化部署,涵盖开源模型评估、微调方法、PEFT主流技术、LORA及其扩展、模型量化技术、大模型应用引警以及多模态模型。通过chatGlM与Lama3的实战案例,深化理论与实践结合。

目标与收益:掌握大模型微调与私有化部署技能,提升模型优化与部署能力,为大模型项目落地打下坚实基础。

2.2、 全套AI大模型应用开发视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

2.3、 大模型学习书籍&文档

收录《从零做大模型》《动手做AI Agent》等经典著作，搭配阿里云、腾讯云官方技术白皮书，帮你夯实理论基础。

2.4、 AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

2.5、大模型大厂面试真题

整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题，涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度，每道题都配有详细解析和答题思路，帮你针对性提升面试竞争力。

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

2.6、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

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

• …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】