【必看收藏】非科班90天大模型速成指南：零基础变身AI应用工程师，稳拿25K+薪资

这是2026年真实发生的转型案例：非计算机专业的张明并非天赋异禀，却精准踩中了大模型应用爆发的行业风口，凭借一套可直接复用的**“90天核心能力速成体系”**，成功跨界切入AI赛道，最终拿到月薪28K的AI应用工程师Offer。其实这样的逆袭并非个例，2026年的AI产业环境，正为非科班从业者打开前所未有的机会窗口。

一、 认知重构：大模型时代，技术平权正在发生

当下，人工智能早已跳出实验室的围墙，成为驱动产业升级的核心引擎。在实际应用场景中，这样的变革随处可见：扬州市公路事业发展中心通过DeepSeek大模型本地化部署，让公路监控实现了从“被动人工排查”到“主动风险感知”的跨越式升级；湖北交投集团基于同款模型，搭建起“机电卫士”“工程中枢”等五大智能系统，直接将专业级故障诊断能力赋能给一线运维人员。

这些案例背后，藏着一个足以改变普通人职业轨迹的关键趋势：大模型的技术门槛正从“模型训练”快速下沉到“应用开发”与“场景集成”。对于非科班出身的人而言，这正是跻身AI赛道的黄金窗口期——无需深耕底层算法，只需掌握“用现有AI工具解决行业问题”的能力，就能抓住行业红利。

如今，大型企业自研基础大模型的阶段已基本收尾，产业焦点全面转向“落地应用”：如何把通用的AI能力，像搭积木一样快速整合，精准解决某个行业的具体痛点。这就意味着，那些能读懂业务需求、熟练运用工具链实现AI落地的“应用型人才”，已经成为市场争抢的核心资源。

市场薪酬数据最能说明问题：2026年，具备真实项目交付能力的AI应用工程师，起薪普遍突破20K；而只要能独立完成一个垂直场景AI Agent（智能体）的开发，月薪25K-35K已经成为行业常态，部分热门赛道甚至能给到更高薪资。

二、 路径重塑：非科班专属的90天逆袭路线图

所有成功跨界的非科班从业者，都绕开了传统计算机专业“先理论后实践”的漫长路径。下面这套**“90天三阶速成路线图”**，专为零基础人群设计，核心目标就是帮你快速积累项目经验、打造就业竞争力，全程以“能落地、能展示”为导向。

和传统学习路径相比，这套方案的核心逻辑是：以终为始，用项目驱动学习，快速构建可验证的职业价值。对于小白来说，这能最大程度避免“学了不用就忘”“越学越迷茫”的问题，每一步学习都有明确的目标和产出。

策略一：应用优先，理论后置（小白避坑关键）

传统计算机学习从线性代数、算法导论开始，大部分非科班的人学到一半就会劝退。新路径的核心是“先用起来”：直接从调用GPT-4、Claude 3.5、DeepSeek等成熟大模型解决实际问题入手。比如用AI生成数据分析报告、优化日常工作流程、自动整理会议纪要，当你切实感受到AI能帮你提高效率时，自然会主动去探究“背后的原理”。这种“需求驱动”的学习方式，效率比盲目啃理论高10倍不止。

小白小贴士：刚开始不用追求“全懂”，哪怕是复制别人的Prompt改一改能用，也是进步。重点是培养“用AI解决问题”的思维，而不是纠结技术细节。

策略二：模仿复刻，快速入门（最低成本试错）

不用从零开始“造轮子”！2026年的GitHub上，有海量开源的AI应用小项目，比如智能客服脚本、文档问答工具、自动化办公助手等。你的第一步不是创新，而是“复刻”：找一个和你目标方向接近的简单项目，先读懂它的代码逻辑，再一步步运行起来，最后尝试修改功能（比如给智能客服加一个“多轮记忆”功能）。这个过程会倒逼你主动学习Python语法、API调用等必需知识，比单纯看书刷题高效得多。

策略三：聚焦MVP，打造作品集（求职核心筹码）

与其泛泛地学一堆技术，不如在90天内集中精力打造一个“最小可行产品（MVP）”。它不用复杂，哪怕只是一个能自动提取PDF关键信息并生成表格的小工具，或者一个针对某行业的简易问答助手。但这个完整的过程——从构思需求、编写代码、调试优化到最终部署展示——会成为你求职时最有说服力的“敲门砖”，远比空泛的“掌握XX技术”更能打动面试官。

三、 实战拆解：90天周度任务表（可直接照做）

想要避免学习混乱，必须给每一天、每一周设定明确目标。下面这份周度任务与产出对照表，是结合多位转型成功者经验优化的，小白可以直接照做，跟着走就能完成从“零基础”到“有项目”的跨越。

时间段	核心任务	关键学习内容	必须完成的产出物（缺一不可）
第1-2周	思维破冰：成为AI超用户	1. 主流AI模型（GPT-4、Claude 3.5、DeepSeek）深度使用；2. 高级Prompt工程技巧；3. AI辅助编程基础认知	1篇优快云技术博客：记录用AI解决某类实际问题（如“用Prompt让AI生成可直接运行的Excel自动化脚本”）的完整过程、踩坑点和技巧
第3-4周	代码入门：掌握API调用	1. Python核心语法（聚焦数据类型、函数、网络请求）；2. OpenAI/DeepSeek API调用流程；3. 简单自动化脚本编写	1个命令行程序：能通过调用AI API实现信息归纳（如输入多篇文章，自动生成汇总摘要），并保留对话历史
第5-7周	项目实战：搭建基础AI Agent	1. LangChain框架核心用法；2. 外部工具集成（网络搜索、本地文件读取）；3. 多轮对话与记忆功能实现	1个网页版主题聊天机器人：具备“上下文记忆”能力，可部署到云平台（如阿里云、腾讯云），生成公开访问链接
第8-9周	垂直深化：落地行业场景	1. 选择细分领域（如办公效率、新媒体、工业运维）；2. RAG（检索增强生成）技术实操；3. LoRA轻量化微调基础	1个行业专属问答助手：能基于指定的行业文档（如产品手册、运维指南）回答问题，减少AI“幻觉”
第10-12周	求职冲刺：打造竞争力闭环	1. 项目文档优化与代码规范；2. 技术博客深度创作；3. AI相关岗位面试技巧与简历撰写	1. 完善的GitHub主页（含2-3个完整项目，附详细说明文档）；2. 1篇高质量实战博客（阅读量≥500）；3. 3份定制化简历+至少1个面试机会

阶段详解：从“小白”到“能落地”的核心步骤

第一阶段（第1-30天）：从“用AI”到“懂AI”，建立协作思维

前30天的核心目标不是“学会编程”，而是成为**“AI超用户”**——学会精准地把你的需求“翻译”给AI，让它成为你的得力助手。这一步能帮你快速建立对AI的认知，同时积累实用的工具使用经验。

\1. 刻意练习Prompt工程：每天花1小时专项练习，从简单的“总结文本”逐步升级到复杂指令，比如“模仿技术文档风格，把某篇产品说明拆解为‘功能亮点+使用步骤+注意事项’三部分，语言简洁专业”。建议用文档记录优质Prompt，形成自己的“Prompt手册”。

\2. 用AI改造现有工作：从自己熟悉的领域入手，比如你是做行政的，就用AI自动生成会议纪要、整理报销单据；做销售的，就让AI撰写客户跟进邮件、分析销售数据。记录下整个过程的Prompt设计、AI输出的优化迭代，这些都是后续写技术博客的好素材。

\3. 搭建工具库：对比测试不同AI模型的优势，比如处理长文本用Claude 3.5，需要创造性输出用GPT-4，本地化部署优先选DeepSeek。同时收藏常用的AI工具网站、API文档链接，提高后续学习效率。

第二阶段（第31-60天）：从“懂AI”到“用代码控AI”，掌握连接能力

这个阶段，编程是“工具”而非“目标”。你需要掌握的核心能力是**“调用API连接AI”“用代码组装工具链”**，不用追求成为“Python大神”，只要能看懂基础代码、完成简单修改和调用即可。

\1. 聚焦Python核心知识点：跳过复杂的计算机原理、底层算法，重点学习与AI应用直接相关的内容：数据类型（字符串、列表、字典）、函数定义与调用、文件读写、网络请求（requests库）。推荐通过“菜鸟教程”“Python官方文档（中文）”快速入门，配合小案例实操（如写一个读取本地文件的脚本）。

\2. 完成第一个AI代码项目：跟着阿里云开发者社区、优快云的入门教程，从注册API密钥、配置开发环境开始，一步步实现“用代码调用AI模型”。比如做一个“文本摘要工具”：输入一段文字，代码调用OpenAI API，返回结构化的摘要。重点理解“API请求-响应”的流程，以及如何用代码保存对话历史。

\3. 入门LangChain框架：这是AI应用开发的“神器”，能帮你快速连接大模型、本地数据、外部工具（如搜索引擎、计算器）。先从简单的“链（Chain）”开始学习，比如用LangChain实现“提问-搜索相关信息-生成回答”的自动化流程，感受框架带来的便捷性。

第三阶段（第61-90天）：从“会调用”到“能落地”，打造标杆项目

最后30天，所有学习都要围绕“打造一个高质量标杆项目”展开。这个项目是你求职的核心竞争力，必须能体现你的综合能力：需求理解、技术选型、代码实现、部署上线。

\1. 选择垂直领域切入：参考扬州公路、湖北交投的行业落地案例，优先选你熟悉或感兴趣的领域（比如你懂教育，就做一个“中小学知识点问答助手”；懂电商，就做一个“商品评论情感分析工具”）。将通用AI与行业知识结合，是项目脱颖而出的关键。

\2. 加入进阶技术提升项目价值：为了让你的项目更专业，引入RAG技术——简单说，就是让AI能“读懂”你提供的行业文档，基于文档内容回答问题，而不是凭空生成答案。这能大幅减少AI“幻觉”，让项目更具实用价值。可以参考LangChain官方的RAG教程，跟着步骤实现。

\3. 完成部署与分享：把项目部署到云服务器（阿里云、腾讯云有学生优惠或新手套餐），生成公开访问链接，让别人能直接体验。然后撰写一篇详细的技术博客，从“项目背景（解决什么问题）”“技术选型（为什么用这些工具）”“实现步骤（核心代码解析）”“踩坑总结”四个维度展开，发布到优快云、掘金等平台，积累社区影响力。

四、 技术赋能：2026年小白可直接上手的低门槛技术栈

很多小白会担心“技术太难学”，但2026年的AI技术生态已经非常成熟，大量工具和框架让非科班者能“站在巨人的肩膀上”开发，不用从零开始。下面这三套核心技术栈，是新手最容易上手、也最实用的。

1. API-First开发范式：直接调用顶尖AI能力

不用纠结如何训练大模型，你的核心策略是**“通过API直接调用全球最顶尖的大模型能力”**。比如通过OpenAI API调用GPT-4，通过DeepSeek API实现本地化部署。如果想灵活切换多个模型，还可以用n1n.ai这样的聚合平台——一套代码就能调用GPT、Claude、DeepSeek等多个模型，根据项目需求选择性价比最高的“AI大脑”。

优势：门槛极低，不用掌握底层算法，只要能看懂API文档、会基础的网络请求，就能快速实现AI功能。

2. 低代码/无代码AI Agent平台：快速搭建原型

如果想开发更复杂的AI智能体，又担心代码能力不足，可以借助炎鹊AI、LangFlow等低代码平台。这些平台提供可视化拖拽工具，以及“LLM+决策大脑+知识图谱+业务模型”的四层架构，能把构建行业专属AI应用的周期从数月缩短到数周。

使用建议：新手可以先通过低代码平台快速搭建项目原型，验证需求可行性，理解业务逻辑后，再逐步深入底层代码学习，这样能大幅降低试错成本。

3. LoRA轻量化微调技术：低成本定制模型

如果通用模型无法满足你的行业需求（比如需要识别特定行业术语），不用从头训练模型——采用LoRA（Low-Rank Adaptation）等参数高效微调技术，只需训练原模型不到1%的参数，就能让模型适配特定任务或行业场景。而且微调成本极低，普通云服务器就能完成，非常适合新手尝试。

学习路径：先了解微调的基本概念，再跟着Hugging Face上的新手教程实操（比如用LoRA微调一个客服对话模型），重点理解“数据准备”“参数设置”“效果评估”三个核心步骤。

五、 变现闭环：如何把90天所学转化为25K+月薪

90天后，你已经拥有了项目作品和技术能力，接下来的核心是“把能力转化为Offer”。这一步需要精准定位、做好准备，用项目实力打动面试官。

1. 精准定位岗位：避开竞争红海

非科班背景不要盲目冲击“算法研究员”“大模型训练工程师”等需要深厚理论功底的岗位，优先瞄准**“AI应用工程师”“LLM技术工程师”“AI产品工程师（技术向）”“行业智能化解决方案工程师”**等岗位。这些岗位的核心需求是“落地能力”，更看重你用AI解决实际问题的经验，而非教育背景。

岗位搜索技巧：在BOSS直聘、智联招聘等平台，用关键词“AI应用”“LLM”“LangChain”“RAG”搜索，筛选“接受转行”“不限专业”的岗位，提高投递命中率。

2. 打造项目导向型简历：用成果说话

转行简历的核心不是“教育背景”“过往工作经历”，而是**“项目经历”**。每个项目都要遵循STAR法则撰写：S（业务痛点，比如“传统办公文档整理效率低，人工耗时久”）、T（你的目标，比如“开发一个基于RAG的文档问答助手，提升整理效率”）、A（你的行动，比如“使用LangChain框架，集成DeepSeek API，实现文档解析与问答功能”）、R（量化成果，比如“工具上线后，文档整理效率提升60%，可支持多格式文档导入”）。

同时，一定要在简历中附上你的GitHub链接和技术博客链接——这是面试官最直观了解你能力的渠道，比任何“自我评价”都更有说服力。

3. 主导面试话语权：让项目成为亮点

面试时，不要被动回答问题，要主动把话题引导到你的项目上。比如面试官问“你怎么理解AI应用开发？”，你可以先简单回答，然后顺势说“我结合这个理解做了一个XX项目，在项目中我遇到了XX问题（如AI幻觉、API调用超时），最后通过XX方法解决了……”。

重点阐述你在项目中的**“思考过程”和“解决问题的能力”**：比如为什么选择LangChain框架而不是其他框架？如何解决RAG技术中的文档解析不精准问题？这些内容能让面试官清晰看到你的实战能力和学习能力。另外，提前了解目标公司的业务，面试时提出1-2个“AI落地的初步设想”，比如“贵公司是做电商的，我觉得可以开发一个基于用户评论的情感分析工具，帮助优化产品”，能大幅提升好感度。

4. 自信设定薪酬预期：匹配你的价值

不要因为“非科班”“转行”就降低薪酬预期。2026年的市场环境中，一个能独立完成AI应用开发、拥有2-3个完整项目作品的转型人才，在一线城市拿到25K+月薪是完全合理的。面试谈薪时，要基于你的项目价值谈判，比如“我开发的XX项目，能解决XX行业痛点，具备实际落地价值，符合贵公司的岗位需求，因此期望月薪25K-28K”。

其实，90天的时间，足够让你从AI行业的“旁观者”变成“参与者”甚至“获益者”。这条逆袭之路的核心，不是让你成为精通理论的科学家，而是成为**“最懂如何用AI工具解决实际问题的实战派”**。在AI技术持续渗透各行业的2026年及未来，这样的能力，会成为你职业发展的核心竞争力。

小白/程序员如何系统学习大模型LLM？

作为在一线互联网企业深耕十余年的技术老兵，我经常收到小白和程序员朋友的提问：“零基础怎么入门大模型？”“自学没有方向怎么办？”“实战项目怎么找？”等问题。难以高效入门。

这里为了帮助大家少走弯路，我整理了一套全网最全最细的大模型零基础教程。涵盖入门思维导图、经典书籍手册、实战视频教程、项目源码等核心内容。免费分享给需要的朋友！

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1、我们为什么要学大模型？

很多开发者会问：大模型值得花时间学吗？答案是肯定的——学大模型不是跟风追热点，而是抓住数字经济时代的核心机遇，其背后是明确的行业需求和实打实的个人优势：

第一，行业刚需驱动，并非突发热潮。大模型是AI规模化落地的核心引擎，互联网产品迭代、传统行业转型、新兴领域创新均离不开它，掌握大模型就是拿到高需求赛道入场券。

第二，人才缺口巨大，职业机会稀缺。2023年我国大模型人才缺口超百万，2025年预计达400万，具备相关能力的开发者岗位多、薪资高，是职场核心竞争力。

第三，技术赋能增效，提升个人价值。大模型可大幅提升开发效率，还能拓展职业边界，让开发者从“写代码”升级为“AI解决方案设计者”，对接更高价值业务。

对于开发者而言，现在入门大模型，不仅能搭上行业发展的快车，还能为自己的职业发展增添核心竞争力——无论是互联网大厂的AI相关岗位，还是传统行业的AI转型需求，都在争抢具备大模型技术能力的人才。

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

2、大模型入门到实战全套学习大礼包分享

最后再跟大家说几句：只要你是真心想系统学习AI大模型技术，这份我耗时许久精心整理的学习资料，愿意无偿分享给每一位志同道合的朋友。

在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。

部分资料展示

2.1、 AI大模型学习路线图，厘清要学哪些

对于刚接触AI大模型的小白来说，最头疼的问题莫过于“不知道从哪学起”，没有清晰的方向很容易陷入“东学一点、西补一块”的低效困境，甚至中途放弃。

为了解决这个痛点，我把完整的学习路径拆解成了L1到L4四个循序渐进的阶段，从最基础的入门认知，到核心理论夯实，再到实战项目演练，最后到进阶优化与落地，每一步都明确了学习目标、核心知识点和配套实操任务，带你一步步从“零基础”成长为“能落地”的大模型学习者。后续还会陆续拆解每个阶段的具体学习内容，大家可以先收藏起来，跟着路线逐步推进。

L1级别:大模型核心原理与Prompt

L1阶段： 将全面介绍大语言模型的基本概念、发展历程、核心原理及行业应用。从A11.0到A12.0的变迁,深入解析大模型与通用人工智能的关系。同时,详解OpenAl模型、国产大模型等,并探讨大模型的未来趋势与挑战。此外,还涵盖Pvthon基础、提示工程等内容。
目标与收益:掌握大语言模型的核心知识,了解行业应用与趋势;熟练Python编程,提升提示工程技能,为AI应用开发打下坚实基础。

L2级别：RAG应用开发工程

L2阶段： 将深入讲解AI大模型RAG应用开发工程,涵盖Naive RAGPipeline构建、AdvancedRAG前治技术解读、商业化分析与优化方案,以及项目评估与热门项目精讲。通过实战项目，提升RAG应用开发能力。

目标与收益: 掌握RAG应用开发全流程,理解前沿技术,提升商业化分析与优化能力,通过实战项目加深理解与应用。

L3级别：Agent应用架构进阶实践

L3阶段： 将 深入探索大模型Agent技术的进阶实践,从Langchain框架的核心组件到Agents的关键技术分析,再到funcation calling与Agent认知框架的深入探讨。同时,通过多个实战项目,如企业知识库、命理Agent机器人、多智能体协同代码生成应用等,以及可视化开发框架与IDE的介绍,全面展示大模型Agent技术的应用与构建。

目标与收益:掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用,能够独立完成Agent系统的设计与开发,提升多智能体协同与复杂任务处理的能力,为AI产品的创新与优化提供有力支持。

L4级别:模型微调与私有化大模型

L4级别： 将聚焦大模型微调技术与私有化部署,涵盖开源模型评估、微调方法、PEFT主流技术、LORA及其扩展、模型量化技术、大模型应用引警以及多模态模型。通过chatGlM与Lama3的实战案例,深化理论与实践结合。

目标与收益:掌握大模型微调与私有化部署技能,提升模型优化与部署能力,为大模型项目落地打下坚实基础。

2.2、 全套AI大模型应用开发视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

2.3、 大模型学习书籍&文档

收录《从零做大模型》《动手做AI Agent》等经典著作，搭配阿里云、腾讯云官方技术白皮书，帮你夯实理论基础。

2.4、 AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

2.5、大模型大厂面试真题

整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题，涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度，每道题都配有详细解析和答题思路，帮你针对性提升面试竞争力。

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

2.6、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

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

• …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】