帮你快速建立学习主线、避开信息迷雾。

🚀 Alex Chen – 基础入门

专为新手设计，用短课时讲透数据处理、基础调参等关键环节，语言通俗、步骤清晰，能帮你快速上手建立信心。

💼 David Lee – 项目与求职导向

前大厂工程师，内容贴近实战。带你完成能写进简历的项目，并讲解面试如何呈现亮点，适合求职阶段重点跟随。

⚙️ Max Wang – 工程与部署深化

专注LLM部署、性能优化与踩坑经验，涉及vLLM、GPU优化等硬核内容，适合有一定基础后深耕工程落地。

🧠 Andrej Karpathy – 体系与底层认知

OpenAI创始成员，帮你从根本理解LLM训练与运作逻辑，建立系统知识框架，适合愿花时间构建深度认知的学习者。

🎯 PewDiePie – 兴趣拓展与启发

以趣味实践激发学习动力，如用多GPU搭建本地AI、组建小模型委员会等，适合作为拓展视野的补充内容。

学习建议：

新手可按基础 → 实战 → 体系的路径推进，工程方向可侧重Max，用PewDiePie保持探索乐趣。 关键还是：选一个方向，先动手做起来。

学AI大模型的正确顺序，千万不要搞错了

🤔2026年AI风口已来！各行各业的AI渗透肉眼可见，超多公司要么转型做AI相关产品，要么高薪挖AI技术人才，机遇直接摆在眼前！

有往AI方向发展，或者本身有后端编程基础的朋友，直接冲AI大模型应用开发转岗超合适！

就算暂时不打算转岗，了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念，能上手做简单项目，也绝对是求职加分王🔋

📝给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料，手把手帮你快速入门！👇👇

学习路线:

✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型（GPT、文心一言等）特点解析
✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑
✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架（LangChain等）实操
✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用
✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代
✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经

以上6大模块，看似清晰好上手，实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透！

我把大模型的学习全流程已经整理📚好了！抓住AI时代风口，轻松解锁职业新可能，希望大家都能把握机遇，实现薪资/职业跃迁～

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