最近在CSDN和私信里，很多小白程序员和刚接触AI的朋友问我：“都2026年了，AI智能体（Agent）都快普及了，我现在才开始学，是不是已经晚了？”

先给大家一个明确结论，建议收藏记牢：什么时候开始都不晚，只要你不再把AI当成遥不可及的“黑科技”，而是把它当成日常工作必备的“水电煤”——刚需、实用，学会就能用。

回想2023、2024年，AI圈还在疯狂卷Prompt（提示词），当时大家都觉得，谁能背会“神级咒语”，谁就是AI大神。但到了2026年的今天，再看身边的从业者，没人再天天死记硬背提示词了——现在的AI，能听懂人话、看懂视频，甚至能帮你自动操作电脑、处理重复性工作，门槛已经大幅降低。

但这并不意味着，你只要打开AI工具，就能自动成为AI高手。很多人跟风学AI，最后要么半途而废，要么只会纸上谈兵，核心就是没找对方向。

在开始这篇干货长文之前，先送给所有CSDN的学习者一句我一直信奉的格言，建议摘抄：“任何领域的专家，都曾经是初学者。”

这里必须强调一点，我眼中的“AI高手”，定义很明确，尤其适合程序员和小白参考：高手是那些能用AI解决实际工作、学习问题的人，而不是收藏了一堆AI厂商动态、满嘴大模型参数，却写不出一个落地方案、搭不出一个简单智能体的人。

这篇文章不聊虚的，不堆砌专业术语，专门针对2026年的当下，给CSDN小白、程序员们讲清楚：如何快速入门AI智能体，如何用最少的时间拿到实际结果，避免走弯路。

第一章 认知篇：先换脑，再动手（小白必看，少走半年弯路）

很多程序员和小白学AI学废了，不是因为笨，而是被焦虑裹挟，或者路子走偏了——要么盲目跟风学高深理论，要么只停留在“玩一玩”的层面，没真正落地。在动手学习、搭建智能体之前，这7条核心原则，建议收藏反复看，能帮你省下半年的无用功。

1. 以终为始：先明确“你要解决什么问题”

千万别为了学AI而学AI！这是小白最容易踩的坑。我见过很多程序员，听说AI火就跟风学，书买了、课报了，结果学了半个月，还是不知道用AI做什么；还有很多小白，跟着教程学了Prompt，却从来没用来解决过一个实际问题，最后只能“从入门到放弃”。

正确的做法是：先问自己一个问题：我工作、学习中最烦、最耗时的事是什么？ 是程序员每天要写的重复代码、测试用例？是小白要整理的周报、Excel数据？还是需要反复回复的客户咨询、会议纪要？

带着具体问题去学AI，你一下午就能掌握核心用法；带着“我要成为AI大神”的空泛目标去学，你半年都入不了门。比如程序员想减少重复编码，就重点学AI代码助手的用法；小白想提高办公效率，就重点学智能体的自动化工作流，精准发力才有用。

2. 第一性原理：接受AI的局限，不神话它

很多人学AI的误区，是把它神话成“无所不能的硅基生命”，觉得它能解决所有问题，一旦AI给出错误答案，就彻底否定它。但实际上，直到2026年，所有大模型的本质依然是概率统计——它不是真的“懂”你，只是根据你给的上下文（Context），预测下一个字、下一句话出现概率最高的是什么。

理解了这一点，你就不会再因为AI“一本正经胡说八道”而生气：比如你让它写一段行业代码，它出现语法错误，不是它故意的，而是你给的需求描述不够具体、上下文不够完整，它“猜”偏了。这时候你要做的，不是骂它没用，而是补充更详细的需求、更精准的上下文，让它更好地“猜”对方向。

3. 实用主义：别做“学院派”，够用就好

这一点尤其适合非研发类程序员和纯小白：除非你是专门做大模型研发的，否则别去硬啃Transformer架构、注意力机制的数学公式，也别去纠结大模型的底层原理——这些东西对小白和普通程序员来说，实用性极低，只会消耗你的时间和精力。

对我们来说，AI就是一把锤子，核心是用它砸钉子、解决问题，而不是去研究锤子的金属分子结构。记住这个原则：能用现成智能体解决的，绝不自己写Prompt；能用工具平台拖拉拽实现的，绝不自己写代码；能直接复用别人的方案的，绝不从头摸索。 省时、高效，才是我们学AI的核心目的。

4. 拒绝FOMO（错失恐惧症）：深耕一个，胜过浅尝百个

2026年的AI圈，每天都有新模型、新工具发布：早上Google发布Gemini 4.0，晚上OpenAI推出GPT-6 preview，国内也不断有新的“超级智能体”上线。很多人每天都在焦虑：“哎呀，我又错过新模型了”“别人都在用新工具，我是不是落后了”，于是跟风去学新工具，结果每个工具都只懂皮毛，最后什么都没学会。

给CSDN的学习者一句实在话：弱水三千，只取一瓢。 选定一个主流的、稳定的模型（比如GPT、Claude系列，或者国内的头部模型），再搭配一个易用的智能体平台（比如后面会提到的Coze），深挖到底、用到极致。把一个工具用熟练，能解决自己领域的所有相关问题，胜过了解一百个工具的皮毛——这才是最高效的学习方式。

5. AI是工具，你是指挥官：判断力比执行力更重要

很多小白和程序员，学AI的时候会陷入一个误区：把所有工作都丢给AI，指望它能给出完美的方案、写出无bug的代码。但实际上，AI永远只是工具，你才是那个把控方向、做决策的指挥官。

在2026年的AI时代，“判断力”和“审美”，比“执行力”更值钱。 AI可以帮你穷举方案、执行具体操作（比如写代码、整理数据），但它无法替代你做决策：比如这段代码是否符合项目需求、这个方案是否适合公司业务、这篇文章的核心观点是否准确。你要做的，是给AI下达明确指令，然后筛选它的输出，告诉它“这个不行，那个好，咱们往这个方向改”——这才是AI高手的核心能力。

第二章 基础篇：拆解智能体的结构，小白也能听懂

2026年了，如果你对AI的理解还停留在“聊天框”，还以为AI只能陪你聊天、写文案，那你确实落伍了。现在AI的核心玩法，是智能体（Agent）——它能帮你自动完成一系列工作，相当于一个“AI助手”。

下面用大白话，把智能体的核心概念拆解清楚，不需要任何专业基础，小白、程序员都能听懂，懂了这些，你再看AI技术文档、工具教程，就不会再怵了。

1. 从大模型（LLM）到智能体：相当于给“学霸”配了手脚和眼睛

很多人分不清“大模型”和“智能体”，其实用一个简单的比喻就能看懂，建议收藏：

• 大模型（LLM）： 就像是一个被关在黑屋子里的“超级学霸”，博古通今、知识渊博，能解答各种问题，但它没有手脚、连不上网，看不到外面的世界，只能靠你塞进去的“小纸条”（也就是Prompt）和你交流，无法主动做任何事。

• 智能体（Agent）： 就是给这个“学霸”配了手脚（工具调用能力）、眼睛（多模态能力，能看图片、视频）和记忆（知识库，能记住你的需求、公司的资料）。有了这些，它不仅能跟你聊天，还能帮你上网查天气、画图、操作Excel、写代码、甚至帮你点外卖、推送新闻——这就是智能体和普通聊天机器人的本质区别。

2. Token机制：AI的“脑容量”，程序员必懂

Token（令牌），你可以简单理解为AI的“脑容量带宽”——它决定了AI能同时处理多少文字、记住多少信息。以前我们总担心Token太贵、长度太短，无法处理长文本，但到了2026年，长文本（Long Context）功能已经很成熟，价格也大幅降低。

但Token依然很重要，很多程序员和小白都会踩一个坑：明明把一整本书、一个项目文档喂给AI，它却答非所问。这不是AI不行，而是虽然它能“吃”下这么多文字，但它的“注意力”是有限的，分散到大量文字中，就会忽略关键信息。

给程序员和小白的高手心法：即使模型支持超长文本，也尽量把最关键的信息（比如需求、核心问题、项目要求）放在开头和结尾，中间的废话、无关内容尽量删减——这样能让AI的注意力集中在核心信息上，输出的结果更精准。

3. RAG（检索增强生成）：给AI外挂一个“私人图书馆”

这是企业里用得最多、程序员最值得学的AI技术之一，也是智能体的核心能力之一。很多人都知道，大模型的训练数据是有截止时间的，它不知道你公司的内部规定、项目文档，也不知道昨天的行业新闻、最新的技术动态——这就是大模型的“知识盲区”。

而RAG（检索增强生成），就是帮AI弥补这个盲区的“神器”：当你要问AI一个问题时，它不会直接瞎猜，而是先去翻你给它的“参考书”（比如公司手册、项目文档、你的学习笔记、行业研报），找到对应的答案后，再组织语言回答你——相当于给AI外挂了一个私人图书馆。

应用场景（程序员重点参考）：把你公司的几十万字项目文档、代码注释、业务手册喂给智能体，它瞬间就能变成你的私人业务助理、代码助手——你问它“这个项目的接口规范是什么”“这段代码的功能是什么”，它能直接从文档里找到答案，不用你再花几小时翻文档。

4. Function Calling（工具调用）：智能体的灵魂，小白也能快速上手

这是智能体和普通聊天机器人的“分水岭”，也是2026年AI能帮我们干活的核心原因——很多小白不知道，为什么现在的AI能帮你查天气、订酒店、写代码，本质就是因为它有Function Calling（工具调用）能力。

举个简单的例子：以前你问AI“今天北京的天气怎么样”，它只能根据旧数据瞎编；但现在的智能体，因为有工具调用能力，它会先判断：“主人在问天气，我需要调用‘天气查询API’这个工具”，然后它会自动联网，调用天气API获取最新数据，再整理成通俗易懂的文字告诉你。

理解了这一点，你就明白：智能体之所以能帮我们完成各种工作，核心就是它能调用外部的软件、API、工具——比如程序员可以让智能体调用代码编译工具、测试工具，小白可以让智能体调用Excel、微信、新闻API，实现自动化工作。

第三章 工具篇：工欲善其事，选对工具少走弯路（小白/程序员适配）

2026年，AI工具多如牛毛，很多小白和程序员容易陷入“选择困难症”，跟风下载一堆工具，最后一个都用不熟练。下面我只推荐那些适合小白、程序员，而且确实能提升效率、容易上手的工具，建议收藏，直接对照使用。

1. 入门智能体平台：扣子（Coze）——小白零代码首选，程序员快速上手

如果你是纯小白，想自己搭建一个智能体，或者程序员想快速开发一个简单的AI助手，Coze（扣子）依然是首选——它真的做到了“所见即所得”，零代码也能上手，程序员也能快速适配，不用花大量时间学底层开发。

为什么推荐Coze？两个核心优势，小白和程序员都能受益：

• 零代码/低代码： 左边拖拽组件、编排工作流，右边实时预览效果，不用写一行代码，小白也能像搭积木一样，搭建自己的智能体；程序员可以手动编写代码，拓展更多功能，兼顾易用性和灵活性。

• 插件丰富，无缝衔接： 它集成了今日头条、飞书、微信、钉钉等常用办公软件，还有各种第三方API（天气、翻译、代码编译等），程序员可以直接调用API，小白可以直接对接办公软件，不用额外配置。

举个简单的例子：你想做一个“每天早上8点自动抓取科技新闻、总结核心要点，然后推送到你的微信”的机器人，在Coze里，只需要拖拽“RSS触发器”“AI总结”“微信推送”这几个组件，设置好时间，就能直接运行——全程不用写代码，小白也能搞定。

重点提醒（程序员必看）：别只满足于用Coze的基础功能，去研究它的工作流（Workflow）——怎么把一个大任务（比如“自动化生成代码文档”）拆解成“抓取代码→分析功能→生成文档→格式优化”这几个步骤，怎么设置触发条件、异常处理，这才是高手和新手的差距，也是程序员提升效率的关键。

2. 必备大模型基座：按需选择，不用贪多

大模型是智能体的“核心大脑”，不用每个都学，根据自己的需求选择1-2个深耕即可，推荐3个适合小白、程序员的主流模型：

• Gemini（Google）： 重点推荐给需要处理视频、图片的程序员和创作者——它目前的多模态能力是最强的，能精准理解图片、视频内容。比如你扔给它一个小时的会议视频，它能精准定位“老板在第几分钟提到了项目需求”；你给它一张UI设计图，它能直接生成对应的前端代码，大大提升工作效率。

• GPT-6/Claude 4： 适合所有小白和程序员，尤其是需要处理文字、写代码、做逻辑分析的人群。GPT-6的逻辑推理能力、代码生成能力极强，能帮程序员快速编写代码、排查bug；Claude 4的长文本处理能力突出，适合处理项目文档、写技术报告。

• Nano-banana / Sora： 2026年特别火的模型，实用性极强，尤其适合做短视频、动态演示的程序员和创作者。Sora能生成高质量的短视频，Nano-banana的轻量化部署能力突出，程序员可以将其集成到自己的项目中，实现AI生成内容的功能。

3. 多模态生产力工具：提升效率，告别重复劳动

除了智能体平台和大模型，这几个多模态工具，小白和程序员都能用到，建议收藏：

• Midjourney V7 / FLUX： 做图神器，依然是行业标杆。2026年的版本，已经能完美理解复杂的构图指令，甚至能生成带清晰文字的图片（不再是乱码），程序员可以用它生成项目演示图、UI设计图，小白可以用它生成文章封面、PPT配图，省时又省力。

• Suno / Udio： 音频生成神器，适合需要做视频配乐、语音讲解的人群。程序员可以用它生成项目演示的背景音、语音导航；小白可以用它生成短视频配乐、搞怪歌曲，不用再找版权音乐，避免侵权。

• NotebookLM： 知识管理神器，适合程序员和爱学习的小白。把你买的电子书、行业研报、项目文档全丢进去，以后遇到问题，直接问它“关于这个知识点，我的书库里哪本书讲得最好”“这段代码的注释，文档里有提到吗”，它能直接给你翻到对应的页面，帮你快速检索信息，不用再手动翻文档。

第四章 行动篇：场景为王，拒绝空谈（小白/程序员落地指南）

这一章是重点，也是最实用的部分——我不教你怎么注册工具账号，不教你基础的操作步骤（这些工具的官方教程比我讲得更详细），重点教你：在真实的工作、学习场景中，如何用AI智能体解决问题，如何落地执行，拿到实际结果。

1. 核心心法：定义问题 > 解决问题（小白/程序员必记）

AI时代，最难的不是“怎么用AI”，而是“用AI解决什么问题”。很多人学了半天AI，却依然没拿到结果，核心就是没找到正确的切入点。

给大家一个简单的方法，建议收藏执行：找一个本子，记录你未来一周的所有工作、学习任务，然后标出那些“重复的”“不需要情感投入的”“需要查阅大量资料的”环节——这些环节，就是AI的最佳切入点，也是你能快速拿到结果的地方。

比如：程序员每天要写的重复测试用例、接口注释（重复、无情感）；小白每天要整理的周报、Excel数据（重复、耗时间）；两者都需要的会议纪要、资料检索（需查大量资料）——这些都是AI能快速替代的工作，先从这些环节入手，落地最快。

2. 场景一：程序员高效开发——AI智能体+代码工具，减少重复劳动

很多程序员每天要花大量时间写重复代码、排查bug、写文档，这些工作都能通过AI智能体自动化完成，下面给大家一个我身边程序员在用的工作流（基于Coze搭建），可以直接参考：

• Step 1 需求拆解： 把项目需求丢给AI智能体，让它拆解成具体的开发任务、代码模块，明确每个模块的功能和要求。

• Step 2 代码生成： 让智能体调用GPT-6/Claude 4，根据拆解的模块，生成基础代码，同时自动添加注释——程序员只需要在此基础上优化、调整，不用从零开始写。

• Step 3 bug排查： 把写好的代码丢给智能体，让它调用代码编译工具，排查语法错误、逻辑漏洞，同时给出修改建议——比自己逐行排查高效10倍。

• Step 4 文档生成： 让智能体根据代码内容，自动生成接口文档、开发文档，标注清楚参数、功能、使用方法——不用再花时间手动写文档。

这套流程，能把程序员原来需要8小时的开发任务，压缩到2小时以内，剩下的时间可以用来做更有价值的核心开发工作，提升效率的同时，也能减少加班。

3. 场景二：职场提效——飞书/钉钉多维表格 + AI，小白也能搞定数据管理

不管是小白还是程序员，职场中都离不开数据整理、信息汇总，很多人每天都在手动录入数据、整理表格，耗时又容易出错。利用飞书（或钉钉）的多维表格+AI，就能实现自动化管理，下面举一个销售、运营、程序员都能用的例子：

比如程序员需要整理项目进度、bug反馈：每天团队成员在群里发bug反馈、进度更新，以前这些信息都烂在群里，需要手动整理到表格里。现在，在飞书多维表格里建一个AI字段，设置好指令：

• 指令： “分析这段反馈，提取出bug类型、出现场景、负责人、预计修复时间，整理成结构化数据。”

• 效果： 团队成员只管在群里发语音转文字、文字反馈，表格会自动把这些非结构化的信息，变成结构化的数据（比如bug类型、负责人、修复时间）。到了月底，不用手动做报表，仪表盘会自动生成项目进度、bug修复情况，一目了然——这就是数据维度的降维打击，小白也能轻松上手。

4. 场景三：内容创作与知识管理——AI当“陪练”，不是当“搜索引擎”

很多程序员和小白，把AI当成了搜索引擎，比如直接问“帮我写一篇技术博客”“帮我总结这个知识点”，结果得到的内容都是车轱辘话，没有价值。正确的用法，是把AI当成“陪练”，帮你打磨逻辑、补充思路，提升内容质量。

举个例子：如果你是程序员，想写一篇关于“2026年AI智能体开发技巧”的技术博客，错误用法和高手用法的区别的如下：

• 错误用法： “帮我写一篇关于2026年AI智能体开发技巧的技术博客。”（写出来的内容千篇一律，没有自己的观点，也不符合CSDN的技术调性）

• 高手用法： “我是一名程序员，想写一篇给CSDN小白看的AI智能体开发技巧博客，我的核心观点是‘零代码也能搭建智能体，重点在工作流设计’。请你站在小白的角度，反驳我的观点，提出3个刁钻的问题（比如‘零代码搭建的智能体，能满足复杂的开发需求吗’），帮我打磨逻辑。”

利用AI的反直觉能力，帮你发现自己的逻辑漏洞，补充思路；同时，用NotebookLM管理你的技术笔记、行业研报，遇到问题直接问它，让它帮你快速检索信息、补充知识点——这样创作出来的内容，既有深度，又符合你的个人风格，也能吸引CSDN的读者。

第五章 进阶篇：AI + 垂直行业，让你的能力更值钱

当你熟练掌握了AI工具、能利用智能体解决基础问题后，你会发现：通用的AI技能不值钱，AI + 行业认知才是核心竞争力——尤其是程序员，把AI和自己的技术领域结合起来，能大幅提升自己的职场价值，甚至获得额外收入。

1. AI出海：程序员的额外收入渠道，零语言门槛

2026年，语言障碍已经彻底消失，借助AI视频翻译、语音翻译工具，程序员可以把自己的技术成果、代码作品，一键分发到全球，赚全球的钱——这不是神话，而是很多程序员已经在做的事。

举个例子：如果你是一名前端程序员，擅长做网页开发、小程序开发，你可以把自己的代码模板、开发教程，用AI工具翻译成英文、西班牙语等多种语言，然后发布到海外的技术平台（比如GitHub、Stack Overflow），设置付费下载；如果你懂中文内容创作，比如写技术博客、做开发教程视频，用AI视频翻译工具（自动对口型、配音），一键分发到TikTok、YouTube，吸引海外粉丝，通过广告、付费课程赚钱。

我认识一个做Python开发的程序员，完全不懂英文，靠AI翻译+AI配音，把自己的Python教程视频分发到海外，半年就积累了几十万粉丝，每月额外收入过万——这就是信息差，也是AI给程序员带来的新机会。

2. AI + 垂直开发：程序员的核心竞争力

对于程序员来说，最有价值的，不是“会用AI写代码”，而是“能用AI解决自己领域的垂直问题”——比如AI + 大数据、AI + 物联网、AI + 前端开发，这些垂直领域的AI应用，人才缺口大，薪资也更高。

举个例子：如果你是大数据程序员，可以用AI智能体搭建自动化数据处理流程，自动抓取数据、清洗数据、生成可视化报表，帮企业提升数据处理效率；如果你是物联网程序员，可以用AI智能体实现设备的自动化监控、故障预警，降低企业的运维成本——这些都是“AI + 行业”的落地场景，也是程序员提升核心竞争力的关键。

结语：2026年，学AI的最好时机就是现在

最后，给所有CSDN的小白、程序员，画一条简单易懂、可落地的AI学习行动路线图，建议收藏，跟着执行，半年就能从入门到精通：

• 第一周（玩）： 别急着学技术、啃教程。去和ChatGPT、Gemini聊一聊，去玩一玩Midjourney、Coze，感受AI的功能和脾气，把自己的兴趣提起来——兴趣是最好的老师，只有愿意玩，才能坚持学下去。

• 第一月（练）： 聚焦一个工具（比如Coze），试着搭建你的第一个智能体。哪怕只是一个“帮你整理代码注释”“帮你写周报”的简单机器人，只要能跑通一次工作流，胜过看十本书、学十个教程——动手实践，才是最快的学习方式。

• 第三月（用）： 强迫自己，把工作、学习中的某一个环节，完全交给AI。比如程序员把“写测试用例”交给AI，小白把“整理Excel数据”交给AI，哪怕一开始效率不高、需要反复调整，也要坚持住——磨合好了，就是效率的飞跃，也能让你真正感受到AI的价值。

• 半年后（创）： 当你对AI工具如臂使指，就去寻找你所在行业的痛点，用AI去解决它。比如程序员用AI优化项目开发流程，小白用AI提升办公效率，这时候，你就不再是“会用AI的人”，而是“能用AI创造价值的人”——这才是AI时代的核心竞争力。

朋友们，有一句话，在2023年是预言，在2026年已经是现实：AI不会淘汰人，但“会用AI的人”，一定会淘汰“不会用AI的人”。

对于程序员来说，AI不是竞争对手，而是帮你提升效率、突破瓶颈的工具；对于小白来说，AI不是遥不可及的黑科技，而是能帮你节省时间、提升能力的助手。

种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。2026年，AI智能体的时代已经到来，不管你是小白还是程序员，只要现在开始行动，就能抓住这个时代的红利——愿你能用AI赋能自己，在自己的领域里，成为更优秀的人。

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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