大模型入门参考资料汇总

前言

自己从cv算法转行到LLm领域的学习路线，大多是公众号内容，简单易懂。

基础/常识/术语

基础概念，nlp相关算法，专有名词解释；常见模块介绍。

小白也能懂！这些大模型相关的词你了解多少：Token、Tokenization、Embedding......——智驻未来

万字长文深入浅出文本嵌入（Text-Embedding）技术——原力注入

文本特征向量化：词袋模型、Word2Vec 以及 TF-IDF 介绍——原力注入

9000字。一文看懂Embedding模型 ——智驻未来

基于大型语言模型的意图检测——原力注入

Tokens究竟是啥？大模型为啥按Tokens收费？——智驻未来

什么是大模型的幻觉？用户如何应对呢？——原力注入

一文读懂大模型中的Token——红熊AI

想知道的都有！大模型的定义、基本架构、训练、经典代表、应用和挑战全解析——智驻未来

为啥大模型要设计成预训练和微调两个阶段？——智驻未来

大模型基础之：一些常见概念——粮草督运官

工作相关

工作内容常见范式，面试常见考点。

Prompt

提示词工程相关特点

提示词工程 vs RAG vs 微调——原力注入

大模型Prompt技巧全解析——OpenMMlab

小白必看！轻松入门 Prompt Engineering——智驻未来

一文读懂面向推理型大模型的Long-CoT技术——智驻未来

详解10 种新的思维链CoT方法——智驻未来

RAG

Retrieval-Augmented Generation 检索增强生成相关介绍/范式/案例

不懂RAG？看这一篇万字长文就够了！——OpenMMlab

RAG经验分享：如何选对Embedding模型？——ChallengeHub

RAG技术的知识导向综述：深度解析与前瞻——Chal1ceAI（论文解读）

Chroma 技术报告 - Evaluating Chunking Strategies for Retrieval 总结——原力注入

如何结合多模态RAG和异步调用实现大模型内容理解？——旺知识

【RAG实战 】 手把手教你从零手撸一个语义切块，解锁更多优化技巧！——ChallengeHub'

学习总结 - RAG 快速开发实战 - 《02｜从0到1快速搭建RAG应用》——原力注入

为什么 RAG 会失败以及如何解决？揭秘背后三大致命缺陷！—— challengeHub

最全梳理：一文搞懂RAG技术的5种范式！——Datawhale

微调

SFT，PPO，DPO

LLM强化学习算法演进之路：MC->TD->Q-Learning->DQN->PG->AC->TRPO->PPO->DPO->GRPO———新机器视觉（转载知乎内容）

万字长文总结多模态大模型后训练——大模型新视界

PPO & GRPO原理，小学生也能看懂！—— Datawhale

全景解读 LLM Posting-Train（后训练）技术—— 大模型新视界

强化学习重要知识点梳理——AINLP

workflow

工作流相关参考资料

到底什么是踏马的 Agentic 工作流？

Agent

Agent相关介绍，细节探讨。

64张图，看懂AI Agent的核心技术与未来——探索AGI

Agent的五个层次及常见的设计模式！——Datawhale

AI Agents全栈技术框架综述与未来！--DataWhale

AI Agent 究竟是啥？为啥这么多公司都在抢着做？——智驻未来

Agent是啥玩意？和传统应用有啥区别？凭啥那么拽——特大号

Agent未来已来？揭示LLM Agent技术架构与现实挑战--ChallengeHub

LangGraph Agent 架构图——ChallengeHub

大模型必知的5种agent模式——DataWhale

AI科普-讨论-课外阅读

前沿信息，类似MCP之类的课外读物。

The Model is the Product

模型即产品（两篇）——图灵人工智能

图灵奖得主杨立昆：大语言模型缺乏对物理世界的理解和推理能力，无法实现人类水平智能——图灵人工智能

互联网下一步，欢迎来到智能体互联网(Agentic Web)时代！——founder Park

LLM 嵌入技术详解：图文指南——原力注入

从代码的角度理解Transformer 【附代码】——智驻未来

大模型是否有内部语言？

精|大语言模型的智能体优化全面综述：背景、有参优化、无参优化、数据基准、应用、挑战——旺知识

5000字！一文读懂大型语言模型的六大定制化策略—— 智驻未来

漫画趣解：一口气搞懂大模型蒸馏技术！——江大白转发（特大号，微信公众号）

深度学习中Attention与全连接层有啥区别？——智驻未来

大家眼中的 AI vs （牛马眼中）真实的 AI——原力注入

大模型背景下智能体、工具、函数和MCP傻傻分不清？——ChallengeHub

我没有大模型经验，可以给个机会吗？——大模型新视界

大模型量化技术原理：总结——大模型新视界

什么是扩展现实（XR）？VR，AR，MR（混合现实）——Nvidia企业解决方案

Scaling Law： AI领域的摩尔定律——粮草督运官

万字长文解读Scaling Law的一切，洞见LLM的未来——机器之心

合集

大模型—— 智驻未来

RAG合集—— ChallengeHub