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按惯例，先说下我基本情况。我是95年的，计算机专业普通本科毕业。在一个二线城市，毕业后因为自身能力问题、认知水平问题，再加上运气不好，换过多份工作，每份工作都干不长。导致我30岁时，还一事无成，也几乎没有积累到什么经验技术、行业知识等。甚至还一度去开过网约车，送过外卖。最后还是干了老本行—程序员。

作为程序猿，我也有想法转行做AI领域，之前也做过类似的开发，但是我没有算法岗的经验，对比一下刚毕业的学生，动不动就是985硕士或者博士，也没有发表过任何论文，没有做过审任何厉害开源的AI领域的项目，有的只是我对AI的喜欢。

下决心转型后，开始逐步了解这方面的内容，当然也有逛社区贴吧，最开始考虑过自学的方式，但因为自学积极性差，又无从下手，加上现在网络上的课程缺乏系统规划，知识点杂乱无章，学完让人一头雾水；理论与实践严重脱节，课堂上学得热闹，工作中却无从下手；师资水平参差不齐，教学质量难以保证；

最大的痛点是，学完依然无法就业，或者就业并未涨薪，反而倒贴学费。

而这份系统的大模型资料来自字节、阿里、腾讯、京东、滴滴、微软等大厂的高p开发，全链路讲解AI大模型各个环节，能帮助你从0～1建立AI大模型能力。我听过之后的亲身感受就是，有懂行的大佬带着，确实能少走很多弯路！

老师是业内人还附带一个好处，就是足够面向就业。添加他们助教老师，还能领到AI大模型高频面试题和答案，都是很新的东西，市面上不好找！

这是我领到的，内页长这样，都是 PDF 版本的，非常方便保存，或者打印也行：

实话实说， AI 大模型开发工程师是一个相对新的岗位，面试还是挺水的，而且很多公司的面试题都一样，把这些题目准备好了，拿offer并不难。

除此之外，我还领到了AI大模型经典书籍、600+的AI大模型报告、以及最新整理的 AI 应用案例集，总之对于真的非常有帮助！

课程还会详细讲解现阶段，大模型在各个行业和领域的应用现状，包括：零售与电商、教育、金融、泛娱乐、法律等等10大行业，我觉得对于个人职业发展方向的把握也很有帮助。

AI大模型开发工程师对AI大模型需要了解到什么程度呢？我们先看一下招聘需求：

知道人家要什么能力，一切就好办了！我整理了AI大模型开发工程师需要掌握的知识如下：

大模型基础知识

你得知道市面上的大模型产品生态和产品线；还要了解Llama、Qwen等开源大模型与OpenAI等闭源模型的能力差异；以及了解开源模型的二次开发优势，以及闭源模型的商业化限制，等等。

了解这些技术的目的在于建立与算法工程师的共通语言，确保能够沟通项目需求，同时具备管理AI项目进展、合理分配项目资源、把握和控制项目成本的能力。

产品经理还需要有业务sense，这其实就又回到了产品人的看家本领上。我们知道先阶段AI的局限性还非常大，模型生成的内容不理想甚至错误的情况屡见不鲜。因此AI产品经理看技术，更多的是从技术边界、成本等角度出发，选择合适的技术方案来实现需求，甚至用业务来补足技术的短板。

AI Agent

现阶段，AI Agent的发展可谓是百花齐放，甚至有人说，Agent就是未来应用该有的样子，所以这个LLM的重要分支，必须要掌握。

Agent，中文名为“智能体”，由控制端（Brain）、感知端（Perception）和行动端（Action）组成，是一种能够在特定环境中自主行动、感知环境、做出决策并与其他Agent或人类进行交互的计算机程序或实体。简单来说就是给大模型这个大脑装上“记忆”、装上“手”和“脚”，让它自动完成工作。

Agent的核心特性

**自主性：**能够独立做出决策，不依赖人类的直接控制。

**适应性：**能够根据环境的变化调整其行为。

**交互性：**能够与人类或其他系统进行有效沟通和交互。

对于大模型开发工程师来说，学习Agent更多的是理解它的设计理念和工作方式。零代码的大模型应用开发平台也有很多，比如dify、coze，拿来做一个小项目，你就会发现，其实并不难。

AI 应用项目开发流程

如果产品形态和开发模式都和过去不一样了，那还画啥原型？怎么排项目周期？这将深刻影响产品经理这个岗位本身的价值构成，所以每个AI产品经理都必须要了解它。

看着都是新词，其实接触起来，也不难。

大模型知识脑图

为了成为更好的 AI大模型 开发者，这里为大家提供了总的路线图。它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

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。