最近看了宇树科技王兴兴的一段视频，他提到——“所有人都应该去学习AI和机器人相关的东西，因为这是未来5年、甚至未来十几年最有价值去做的一件事。”
这句话让我非常认同。
所以从2024年开始，我系统地学习了AI相关的知识——前期看了吴恩达的《机器学习》和《深度学习》课程，甚至毕业多年的我又把高等数学、概率论、线性代数又重新捡了起来学习。
这样学习还是投入比较大的，如果你不打算投入太多时间，我的建议是：至少要弄懂Transformer架构的原理，这几乎是理解现代AI的核心。而在应用层面，重点可以放在智能体（Agent）技术上。大模型是新的“操作系统”，而智能体，才是这个时代真正能落地、能办事的“应用”。
下面推荐几本学习AI过程中我觉得比较好的书籍。
1、《人工智能（高中版）》
作者：姚期智，图灵奖得主，中国计算机科学之父，清华姚班的创始人。
可能因为这本书比较基础，叫高中版，非常适合入门快速了解人工智能基础。这本书分为9个章节，分为数学基础与编程基础（基础较好的可以直接跳过）、搜索算法、机器学习、线性回归、决策树梯度提升和随机森林、神经网络、计算机视觉、自然语言处理、马尔科夫决策过程和强化学习。
每个章节都没有讲得很深，但逻辑清晰重点突出，通俗易懂，大师写的果然不一般，能够快速的了解大语言模型之前的人工智能技术基础，对后面更深刻的理解LLM有很大的帮助。
这本书在微信读书上可以找到电子版的。记得用上微信的AI快速帮你阅读哟~~
2、《大模型基础》
这是浙江大学计算机团队的开源项目，也是早期入门我看的比较多的一本书，非常推荐。
本书从语言模型的基础讲起——由 n-grams、RNN 到 Transformer，循序渐进地梳理了自然语言模型的发展脉络，分析各类模型的局限与关键突破，帮助读者理解为何 Transformer 要采用如今的设计；随后第二章详述大语言模型的三种主流架构（Encoder-only、Encoder-Decoder、Decoder-only）；第三章聚焦提示工程（Prompt Engineering）的原理与实践；第四章系统介绍了大模型的参数微调方法；第五章讨论模型编辑的主要技术与思路；第六章则深入讲解检索增强生成（RAG）技术的原理与架构。
书籍开源地址：https://github.com/ZJU-LLMs/Foundations-of-LLMs
下面三本也是AI博主清华姜学长推荐的电子书。我最近也在看
3、《Build a Large Language Model (From Scratch)》
作者：Sebastian Raschka
这本书会带你手把手搭建一个GPT-2级别的模型。从Transformer架构到注意力机制，从原始文本处理到用PyTorch实现完整训练流程，每一层都讲得清清楚楚。书里不仅有理论讲解，还配了大量代码示例和可视化图表。
即使你不打算自己训练模型，理解这些底层机制也会让你在做prompt engineering、模型微调、使用LLaMA/Mistral这类开源模型时有完全不同的直觉。
这本书配套的GitHub仓库也完全开源，可以直接上手实践。
4、《AI Engineering》
作者：Chip Huyen
大家都在谈foundation models，但Chip Huyen关注的是如何用好它们。
这本书定义了一个新的职业方向：AI工程师——不同于传统的机器学习工程师，重点不是训练模型，而是基于现有基础模型构建可靠的产品。
书里涵盖的内容非常务实：
- 什么场景适合用AI（以及什么时候不该用）
- 如何评估和集成基础模型
- 如何平衡技术能力和产品预期
- 如何设计可维护、安全、可扩展的AI应用
书里还详细解释了RAG、prompt engineering、RLHF这些概念，以及LLMOps生态的全貌。
如果你在做聊天机器人、自动化工具或教育产品，这本书就是你的产品设计手册。
5、《LLM Engineer Handbook》
作者：Paul Ittner & Maxime Labonne
这是一本纯粹的工程部署手册。理论讲得不多，全是实战。如果你已经理解LLM是什么，现在想知道如何构建、部署和扩展它们——这本书给你答案。
覆盖的内容包括：
- 完整的工程流程：数据收集、微调、评估、云端部署
- 基础设施搭建：Docker、MongoDB、ZenML、AWS SageMaker
- LLMOps实践：提示词监控、CI/CD流程、人类反馈循环
最亮的部分是"LLM Twin"案例——构建一个模仿你写作风格的个人AI模型。从数据准备到云端部署，每个环节都有详细说明。虽然书里提到的一些工具可能会很快过时（AI领域就是这么快），但它传递的架构思维和工程方法论是长期有效的。
对于上面6本书，如果不是AI相关从业者，但是想了解AI背后的原理，好好看看前面两本就足够了。第3本、第4本、第5本书籍是英文书籍，可以用我之前文章推荐过的免费浏览器翻译插件翻译后阅读。详见文章：
如果你不喜欢看书，更习惯通过视频学习，强烈推荐 YouTube 上 Karpathy 大神的系列视频。他用通俗易懂的方式讲解了 Transformer 的原理，非常适合入门学习。
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