OpenAI近期重磅推出为期六个月的“研究员驻留计划”，核心目标是用相对可控的成本吸纳并培育全球优秀AI人才。值得关注的是，该计划驻留期间的月薪直接拉满至1.83万美元！

没错，在当前AI技术全面爆发的浪潮下，这仅仅是AI领域“准从业者”的薪资水平。这样的薪资力度，也侧面印证了AI赛道的火爆程度——无论是行业巨头还是初创企业，都在疯狂争抢相关人才。

一、AI赛道为何成“高薪聚集地”？

不止OpenAI，全球头部AI企业都在开启“抢人模式”，高额薪酬成为标配：谷歌已正式开放计算机科学及相关领域博士研究员项目申请，年薪区间定格在11.3万-15万美元；Meta则推出12-24周灵活周期的实习岗位，月薪最低7650美元，优质岗位更是突破1.2万美元。

国内互联网大厂对AI人才的争夺同样进入白热化阶段，校招、社招的岗位倾斜度肉眼可见：

• 腾讯：计划三年内新增28000个校招实习岗位，其中2025年将吸纳10000名校招实习生，技术类岗位占比高达六成，AI相关方向是核心招聘重点；
• 阿里：2025年秋招发放的7000+offer中，AI相关岗位占比直接突破60%，核心业务线（如阿里云智能、达摩院）的AI岗位占比更是飙升至80%；
• 百度：2025年校招发布超200种AI相关岗位，全面覆盖算力支撑、大模型研发、AI应用落地等全产业链环节，校招总计拟发放4000份offer，AI岗位占比超90%；
• 京东：秋招开放1.8万个核心岗位，重点推进的“TGT顶尖青年技术天才项目”，专门聚焦多模态大模型、机器学习、智能决策等8类AI前沿方向，覆盖80余个实操性极强的前沿课题；
• 字节跳动：更是拿出真金白银吸纳顶尖AI人才，为20位聚焦大模型、机器学习、多模态、AI Infra、机器人、AI for Science、硬件等领域的博士，每人发放20万元专项奖励（含10万现金+10万学术资金补贴），同时为每位获奖博士的导师配套10万元奖励，全力打通AI人才培养链路。

看到这里，很多人会问：为什么全球企业都在疯抢AI人才？AI人才的“高价值”到底体现在哪里？核心原因有两点：

第一，市场需求爆发式增长。当前几乎所有行业都在推进数字化、智能化转型，从传统制造业的智能生产，到服务业的智能客服，再到金融行业的智能风控，都离不开AI技术的支撑。这种全行业的转型需求，直接催生了对AI开发、AI应用人才的刚性需求，甚至出现“供不应求”的局面。

第二，价值创造效率翻倍。程序员的高薪，本质是行业红利、技术价值、个人能力与市场供需共同作用的结果，但核心还是AI技术能为企业带来远超传统岗位的价值增量。比如一个基于大模型开发的智能客服系统，能同时服务上万名用户，大幅降低企业人力成本；一款AI数据分析工具，能帮助企业在短时间内挖掘海量数据中的核心信息，提升决策效率。

用一句话概括就是：AI人才的核心价值，在于“帮用户省时间，帮企业省成本、提效率”。这种稀缺的、能驱动行业变革的创造性能力，自然会获得市场的高额“溢价”。

更关键的是，AI的渗透速度还在加快。未来几年，AI技术将全面融入生活、工作、消费等各个场景，成为像水电一样的基础工具。对企业来说，抢占AI赛道就是抢占未来市场；对普通人来说，现在入局AI赛道，提前布局职业技能，就能搭上时代红利的快车。

二、打破误区！普通人也能入局AI

很多人会觉得：AI行业门槛高，只有名校博士、资深程序员才能入局？其实不然。就像一根普通的稻草，绑在白菜上就是白菜价，绑在螃蟹上就是螃蟹价——选择的赛道，往往比天赋更重要。

当前AI大模型正在加速渗透各行各业，企业对AI人才的争抢，本质上是时代风口给普通人抛出的“机遇窗口”。尤其是以下两个趋势，更是降低了普通人入局AI的门槛：

首先，AI人才缺口巨大，供需严重失衡。根据人力资源社会保障部的相关报告测算，当前我国人工智能人才缺口已经超过500万，国内AI人才的供求比例达到1:10，也就是说，10个AI岗位只有1个候选人。前程无忧发布的《2026届校招市场AI人才需求报告》更是显示，近60%的高科技企业已将AI人才纳入核心招聘目标，AI人才需求已经从“可选项”变成企业发展的“必选项”。

数据来源互联网，如侵删

这种“总量缺口巨大、争夺白热化”的市场环境，对普通人来说其实是利好——企业为了填补岗位缺口，会适当降低准入门槛，更看重候选人的学习能力和潜力，而不是单纯的学历和背景。

其次，“AI+跨行业”成主流，复合型人才更吃香。当前企业对AI人才的需求已经发生变革，不再是“只会敲代码的纯技术岗”，而是更青睐“AI+行业”的复合型人才。简单来说，只要你懂某个行业的业务逻辑，再掌握基础的AI应用技能，就能在市场上找到立足之地。

数据来源脉脉高聘人才智库

脉脉《2025年AI人才流动报告》显示，AI技术已经渗透到金融、医疗、教育、制造等多个行业。有企业负责人明确表示：“随着金融大模型、医疗大模型的落地应用，我们急需既懂人工智能技术，又了解行业业务流程的复合型人才，这类人才的薪资比纯技术岗还要高10%-20%。”

事实上，现在已经有很多普通人通过学习AI技能成功转型：0基础小白通过系统学习大模型应用，成为企业的AI运营专员；传统行业的销售通过学习AI数据分析，转型为AI营销顾问；教育行业的从业者通过学习AI教学工具开发，进入教育科技企业……

你以为的“高门槛”，其实很多时候是害怕踏出第一步的自我设限。在AI赛道全面爆发的今天，只要找对方向、掌握核心技能，普通人也能抓住时代红利，实现职业升级。

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】