在AI技术迭代日新月异的今天，大模型早已不是实验室里的“黑科技”，而是席卷整个科技行业的核心变革力量，更是程序员、技术小白突破职业瓶颈、抢占时代红利的关键抓手。2025年，大模型的应用早已渗透到我们技术开发与日常办公的方方面面，从辅助编码、文档生成的DeepSeek、豆包、千问，到高端领域的自动驾驶、具身智能VLA，再到流量爆发的AIGC生成场景，大模型产业正朝着技术普惠化、应用垂直化、生态开源化的方向深度发展，此时不学，只会被技术浪潮远远甩在身后。

对程序员和想入行AI的小白来说，大模型技术不是“锦上添花”，而是“必备技能”——它是当前诸多前沿技术领域的核心基础，掌握大模型，就等于掌握了进入高薪赛道的钥匙。其中，最具代表性的就是RAG（检索增强生成）和AI Agent技术，如今市面上绝大多数科技企业，都在疯狂争抢掌握这两项核心技能的人才，无论是算法开发、工具链搭建、后端开发，还是产品经理、架构师等岗位，只要与AI相关，需求都异常旺盛，尤其是算法核心岗位，年薪更是远超同行业其他岗位，成为真正的“香饽饽”。

更值得庆幸的是，当前开源大模型生态的爆发，为程序员和小白提供了零门槛、高性价比的学习机会，彻底打破了“学习大模型门槛高、成本高”的误区。国外有Meta推出的LLaMA 3，开源后收获全球开发者的追捧，衍生出无数实用项目；国内更是百花齐放，DeepSeek采用完全开源模式，其衍生项目数量已突破800个，覆盖各类开发场景；通义千问的衍生模型数量更是突破10万，稳居世界第一。开源生态不仅降低了大模型的研发与学习门槛，更促进了技术的共享与快速创新，让我们无需从零搭建模型，就能在现有开源项目的基础上快速上手、迭代练习，小白也能轻松入门。

2025年以来，AI技术浪潮愈发汹涌，正在深刻重塑程序员的职业轨迹，甚至重构整个技术开发行业的规则，这些行业信号，每一个程序员都不能忽视：

阿里云宣布核心业务全线接入Agent架构，不懂Agent，未来可能无法参与核心业务开发；

字节跳动后端岗位中，30%明确要求具备大模型开发相关能力，不懂大模型，简历直接被筛掉；

腾讯、京东、百度等互联网大厂，近期开放的技术岗位中，约80%都与AI、大模型紧密相关；

甚至很多中小企业，也开始要求程序员具备基础的大模型应用能力，以提升开发效率。

这意味着，传统的CRUD开发模式正在逐渐被AI原生应用替代，未来的开发，必然是“人+大模型”的协同模式——不会利用大模型提升开发效率、搭建AI应用，迟早会被同行超越。对小白来说，现在学习大模型，能快速切入AI赛道，实现“弯道超车”；对在职程序员来说，补充大模型技能，能拓宽职业边界，避免被行业淘汰。

这里必须提醒大家一个关键现状：已有超60%的企业加速推进AI应用落地，但市场上能真正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，学习大模型就是学几个提示词、调用几个接口，其实这只是最基础的入门操作，企业真正需要的，是能将业务需求转化为实际AI应用、解决实际业务问题的工程师。而要成为这样的核心人才，这3项核心能力缺一不可，建议小白和程序员重点攻克：

✅ RAG（检索增强生成）：核心是为通用大模型注入外部知识库，解决模型“失忆”“胡说八道”的问题，从根本上提升模型答案的准确性和可靠性，打造能适配具体业务的、可信可用的“AI大脑”，是企业AI应用落地的核心技术之一。

✅ Agent（智能体）：让AI拥有自主规划、自主执行的能力，通过工具调用与环境交互，完成多步骤推理、复杂任务处理（比如智能客服、自动化办公），是未来AI应用的核心发展方向。

✅ 微调：相当于给通用大模型做“专业岗前培训”，通过输入特定领域的数据集，让模型快速掌握该领域的专业知识，适配具体业务场景，比如让模型专注于电商客服、代码审计等细分领域，成为专属“领域专家”。

最后想说，大模型的发展速度远超我们的想象，现在的学习投入，都会成为未来职业发展的“加分项”。无论是想入行AI的小白，还是想提升竞争力的在职程序员，抓住当前开源生态的红利，重点掌握上述核心技能，就能在AI浪潮中站稳脚跟，抢占高薪赛道。建议收藏本文，跟着节奏一步步学习，避免走弯路，早日成为企业争抢的大模型人才！

最后

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？

答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）

当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。

再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。


对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说，现在正是最好的学习时机：行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高，只要找准学习方向，稳步提升技能，就能轻松摆脱“低薪困境”，抓住AI时代的职业机遇。

如果你还不知道从何开始，我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程，我也是一路自学走过来的，很清楚小白前期学习的痛楚，你要是没有方向还没有好的资源，根本学不到东西！

下面是我整理的大模型学习资源，希望能帮到你。

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最后

1、大模型学习路线

2、从0到进阶大模型学习视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf（书面上的技术书籍确实太多了，这些是我精选出来的，还有很多不在图里）

4、 AI大模型最新行业报告

2026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。

5、面试试题/经验

【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）】

6、大模型项目实战&配套源码

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。

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