2025 年 6 月，人工智能行业再次进入一个关键爆发期——不论是 Google、OpenAI、阿里、xAI，还是 Mistral、Sakana AI，所有顶级实验室都在集体发力。而这背后所推动的核心技术，就是大模型（LLM）。

在刚刚过去的 Google I/O 大会上，Google 发布了 Gemini 2.5 全系列模型，最高支持 500 万 token 的上下文窗口，这几乎意味着模型可以一次处理整本书、整段会议视频甚至多轮对话逻辑。与此同时，Sakana AI 则发布了“Darwin-Gödel Machine”，一个能自我修改代码、主动优化推理能力的自我改进系统。

而你可能不知道——这些划时代技术的底层原理、方法与实践路径，其实你完全可以学得会、用得上。我们正在经历大模型技术的“全民可用”阶段，从研究走向工程，从平台走向个人。只要你选择现在加入，就能在下一个技术红利窗口期中，占据先机。

为什么大模型技术值得你花时间学习？

1. 大模型将成为 AI 的基础设施

过去你学 Python 是为了做自动化，学深度学习是为了图像识别。而今天，无论是自动写报告、智能搜索、代码生成，还是问答助手、文档分析、企业流程自动化，LLM 都将成为 AI 应用的通用底座。

2. 工程落地进入黄金时代

• 你可以用 OpenAI、Gemini、Claude 等 API 快速搭建问答系统

• 可以用 LangChain、Flowise 构建 Agent 应用

• 甚至可以训练自己的专属模型，掌控模型细节和数据安全

也就是说，你能做的不再是“用别人家的智能”，而是自己打造智能系统。

3. 模型开源与工具生态大爆发

• Mistral 联合 AllHands AI 发布了面向工程的开源模型 Devstral

• 阿里全面开源了 Qwen3 系列模型，覆盖文本、图像、音频多模态输入

• Sakana AI 提出可进化的推理框架 RLT + DGM，模型可“学会教”和“自我修改”

这意味着：你再也不需要依赖巨头平台，个人也能拥有一套强大的模型系统。

为什么是现在？

1. 技术可达性大幅提升

过去模型训练门槛高、硬件成本高、部署流程复杂。但现在：

• 多数大模型 API 开箱即用，无需复杂配置

• Hugging Face 等平台上模型训练和微调变得轻松

• 甚至已有“AI 教 AI”、“小模型教大模型”的训练范式，实现低成本高效率的效果

2. 行业刚需、岗位空缺

据 LinkedIn 数据，大模型相关职位同比增长 200% 以上。无论你是做数据、做产品、做开发，甚至做运营，LLM 都将成为你的核心竞争力。

AI 正在重写世界，你也可以是它的一部分

回顾历史，每一次计算范式的迁移，都会重新塑造技术生态与人才格局。大模型不仅是一种 AI 技术，更是一种通用能力的重构。越早入场，越容易看到机会、创造价值。

与其被动等待，不如主动出击。机会只给做好准备的人，技术红利期不是永远开放。

如果你在等一个信号告诉你：“可以开始学大模型了”，那它已经来了。

加入大模型技术共学营

我们相信，学习不应该是一个人的孤独旅程。通过共同学习、相互督促和即时交流，我们可以更快地理解核心原理、探讨前沿问题，并激发创新想法。因此，我们发起「大模型技术共学营」，旨在打造一个专注于大模型技术的学习型社群，帮助每一位成员从零开始，逐步深入，最终成为大模型领域的实践者和创新者。

更重要的是：没有“21 天速成”，没有“副业变现”那种听着就悬的噱头。我们不走捷径，只做真正靠谱的系统共学，用内容和体验，真心做到一件事：

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一、大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

二、如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

 

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
*   …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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