面试官问：0 基础能不能转大模型？到底怎么转？

站在现在回头看，会发现一个有趣的现象： AI 大潮滚滚 2 年，流量的风向能变，岗位的 JD 能变，各家模型能天天更新，但真正能落地的东西，并没有变。

这 2 年里，我带过很多转行同学，陪他们一起经历过“雄心壮志 → 迷茫卡壳 → 第一次做出能跑的系统 → 拿到第一份 AI 岗位”的全过程。

有些经验，是踩了坑才能悟到的；

有些教训，是看资料永远不会告诉你的；

还有一些，是我做训练营这么久，越看越觉得“必须讲”，否则走弯路的人只会越来越多。

所以今天这篇文章，我就不讲那些 PPT 里的“行业趋势”，也不讲媒体喜欢吹的“模型参数规模”。

我就讲一个问题：

2025 年了，普通人到底怎么转向大模型？

而且我会按照“实战 + 落地 + 不空谈”的方式来讲，这也是我这几年一直坚持的风格。

一、大模型不是 ChatGPT：别把“入口”和“全景图”搞反了

很多同学第一次接触大模型，是因为 ChatGPT。

但 ChatGPT 只是“楼的最顶层”，你看到的是它的“用户界面”，不是它的“技术栈”。

如果用一句话概括大模型的技术世界，我会这样画：

应用层（App）模型层（Model）训练链路（Pipeline）数据层（Data）部署链路（Inference）运维与平台（MLOps）

你会发现：真正能落地的岗位，全部藏在这 5 层之间。

也正因如此，大模型不是一个岗位，而是一整个产业链。

你以为你在选“方向”，但其实是在选“生态位”。

结合我帮学员投简历、对接公司需求的经验，大模型岗位主要分成 4 大类：

类型	关键词	适合人群
数据方向	数据构建、清洗、评测集	完全小白 / 转行者
平台方向	训练流水线、分布式	后端/大数据/DevOps 出身
应用方向	RAG / Agent / 对话系统	业务理解强的人
部署方向	推理加速、压缩、端侧	系统开发背景

先判断“自己适合哪个方向”，比学 10 个框架更重要。

二、新人最容易掉进的 3 个坑

这部分是我在训练营里反复看到的“真实问题”，不是理论。

unsetunset❌误区 1：一上来就想“调模型”unsetunset

这是最常见的,但事实很残酷：

• 95% 的岗位不是在调模型
• 95% 的 AI 项目不是从“模型”开始
• 95% 的新手还没跑通 pipeline 就已经被劝退了

大模型岗位真正做的是什么？

数据链路 + 训练脚本 + 推理服务 + 验证效果

就算你进了大厂，最开始做的也是：

• 清洗数据
• 写 ETL
• 搭训练流程
• 评估模型表现
• 修 bug

如果只想“研究论文 + 调参”，那会非常痛苦。

unsetunset❌ 误区 2：到处收集名词，但没有逻辑体系unsetunset

LoRA、QLoRA、RAG、SFT、TensorRT、vLLM…

看过一遍，以为都懂了；

真正做项目时：

“我知道这些词，但不知道该怎么组合。”

大模型不是“背单词”，而是“解一道大题”。

你要学的不是名词，而是解决问题的路径—— 比如，一个法律问答助手需要什么？

• 向量检索
• 文档清洗
• Rerank
• Prompt 架构
• 推理并发
• 延迟优化

这才是真正的技能。

unsetunset❌ 误区 3：工程能力太弱，以为“搞 AI 不用写代码”unsetunset

我讲句实话：

真正能做好大模型的人，本质是 能写代码的工程师。

你要会：

• 写 Python 脚本处理数据
• 拉起 GPU 环境
• 部署推理服务
• 调HTTP接口
• 在服务器上看日志定位问题

AI 不是“研究型岗位”，而是“工程型岗位 + 算法思维”的组合。

三、什么方向才适合自己？师兄给你逐个划重点

这是我看过 100+ 转行学员之后，总结出来的“真实建议”，不是网上那种泛化描述。

unsetunset方向 1：数据方向（转行者的黄金入口）unsetunset

别觉得这是“苦活累活”，我很坦诚地讲：

做数据，是当下最容易入门、最稳定、最现实的方向。

包括：

• 清洗训练数据
• 构建 prompt-response 数据集
• 做知识构建（Knowledge Build）
• 做评测集（Eval）
• 做 RAG 的数据加工

在很多公司，数据工程师直接决定模型效果。

适合：

• 完全小白
• 没写过太多代码，但逻辑好
• 想先过渡到 AI 领域的人

这是我最推荐新手的方向。

unsetunset方向 2：平台方向（程序员转行最优路径）unsetunset

平台岗是工程味最重的方向：

• 训练 pipeline
• 数据加载
• 分布式训练
• GPU 资源调度

如果你之前做过：

• 后端
• 大数据
• DevOps
• K8s

那么你几乎是“天然适配”。

适合想进大厂、想靠“工程能力”吃饭的人。

unsetunset方向 3：应用方向（最卷但最酷）unsetunset

这是大家最想做的方向：

• 智能助手
• AIGC
• 对话系统
• RAG
• Agent

它很卷，但也很能体现“个人技术视野”。

适合：

• 业务理解强
• 能快速做 Demo
• 能和业务沟通
• 想“做出有用户的产品”的人

unsetunset方向 4：部署方向（高门槛但极缺人）unsetunset

推理加速、模型压缩、量化、端侧适配…

这是“深度工程 + 数学 + GPU”的岗位，也是最难转行的方向。

但如果你能上手，就属于稀缺人才。

四、真正的学习路线（不是那种“看完 100 篇文章”式的）

我来给你一条最现实的路径。

unsetunset✅ 第 1 阶段（0–30 天）：认知构建unsetunset

你要搞懂：

• 大模型全景图
• RAG 架构
• LoRA / SFT 的区别
• 推理的成本和瓶颈
• 训练链路是怎么跑的

这阶段的目标只有一个：

不要盲学，先看全局图。

unsetunset✅ 第 2 阶段（1–3 个月）：实战落地unsetunset

随便原地造一个 demo：

• 一个知识问答系统
• 一个对话机器人
• 一个小型训练 pipeline
• 一个本地推理的模型服务

跑通一次，你的认知会直接升级。

这是所有吴师兄学员的分水岭。

unsetunset✅ 第 3 阶段（3–6 个月）：项目打磨 + 简历优化unsetunset

你要做的是：

• 找一个行业场景
• 搭一个完整解决方案
• 写一份能“讲出来”的项目经历
• 完善简历 + 投简历

真正的竞争力来自“做过项目”。

五、谁适合进训练营？怎么用最省力？

我把话放这：

如果你满足下面任意一点，训练营会比你自己摸索快 10 倍：

• 完全 0 基础，不知道从哪开始
• 自己学过，但没跑通完整链路
• 想拿项目经验和简历亮点
• 想在秋招/春招/社招拿到大模型岗位
• 想做 RAG/Agent/模型部署的完整项目

我们训练营的做法是：

• 不讲废话，只讲工程落地
• 原创落地商业级项目，强制你能跑起来
• 带你写项目、优化简历、模拟面试
• 多个企业实战项目（可展示、可讲解）
• 1v1 指导，你不会被放在角落自己学

这套东西，已经帮很多人拿到腾讯、阿里、字节、华为、智谱、MiniMax、小红书等大厂的 offer。

unsetunset最后说一句unsetunset

真正能拉开差距的，从来不是知识点，而是体系与思考方式。

在过去的几个月中，我们已经有超过 80 个 同学（战绩真实可查）反馈拿到了心仪的 offer ，包含腾讯、阿里、字节、华为、快手、智谱、月之暗面、minimax、小红书等各家大厂以及传统开发 / 0 基础转行的同学在短时间内拿到了各类大中小厂的 offer。

如果你近期准备转向大模型、想拿下一个能讲清楚、能上简历的实战项目，大模型训练营这可能是你最值得的选择。

最近训练营会新增一个项目，这个项目项目将带领你构建一个具备多种核心能力的AI Agent。

六周的时间里，我们将分阶段赋予它不同的专家角色，最终形成一个强大的智能系统。

第一周：Agent的知识核心 (Data Pipeline & RAG)

学习目标： 为Agent构建**“感官”**和“长期记忆”系统。这是所有智能决策的数据基础，是Agent的“图书馆”和知识沉淀体系。从传统RAG到DataAgent和长期记忆

本周产出： 一个功能完备、可持续更新的自动化知识处理管道。

第二周：高并发、高可用、高性能工程 —— Agent的工程化底座 (Backend & Microservices)

学习目标： 搭建稳定、可扩展的Agent后端服务。这是Agent运行的“身体”，确保其能够7x24小时稳定地提供服务。

本周产出： 一套可运行、可扩展、容器化的Agent后端服务框架。

第三周：DeepResearch核心 —— 决策循环与基础工具 (Core Logic & Basic Tools)

学习目标： 开发Agent的核心“大脑”，实现智能决策与执行的核心逻辑，并集成基础的信息获取工具。

本周产出： 一个具备初步智能、能够结合内外知识回答问题的单体Agent。

第四周：组件化集成 —— 高级数据分析工具集成 (Advanced Tools)

学习目标： 极大地扩展Agent的能力边界，使其从信息检索者进化为数据分析师和定量策略师。

本周产出： 一个能文能武，既能检索信息又能进行深度数据分析的强大Agent。

第五周：Agent进阶 —— 多智能体协作与长期记忆 (Multi-Agent & Memory)

学习目标： 从单体智能走向群体智能，学习如何设计和编排多个专业Agent协同工作，并完善其长期记忆机制。

本周产出： 一个模块化、可扩展、具备长期学习能力的多智能体协作系统。

第六周：工程级算法 —— 模型微调与部署上线 (Fine-tuning & Deployment)

学习目标： 通过训练打造特定领域的“专家大脑”，并完成系统的最终部署、监控和调优，交付一个完整的工业级项目。

本周产出： 一个经过领域优化的、可部署、可监控的工业级AI Agent，以及一个足以打动面试官的顶级简历项目。

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• 领域细分：《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》；
• 行业监测：《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。

3. 600+套技术大会 PPT：听行业大咖讲实战

PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会，包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践：

• 安全方向：《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级（腾讯代码安全实践）》；
• 产品与创新：《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式：构建 AI 产品》；
• 多模态与 Agent：《Step-Video 开源模型（视频生成进展）》《Agentic RAG 的现在与未来》；
• 工程落地：《从原型到生产：AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。

二、求职必看：大厂 AI 岗面试 “弹药库”，300 + 真题 + 107 道面经直接抱走

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1. 107 道大厂面经：覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位

面经整理自 2021-2025 年真实面试场景，包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题，每道题都附带思路解析：

2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点

针对大模型专属考题，从概念到实践全面覆盖，帮你理清底层逻辑：

3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题

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三、路线必明： AI 大模型学习路线图，1 张图理清核心内容

刚接触 AI 大模型，不知道该从哪学起？这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点，不用再盲目摸索！

路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

四、资料领取：全套内容免费抱走，学 AI 不用再找第二份

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