本文系统梳理大语言模型（LLM）的技术发展全链路，从语言模型底层逻辑、Transformer架构核心原理，到ChatGPT、DeepSeek等主流模型的迭代演进，最终延伸至新一代智能体（Agent）的发展趋势。内容深度覆盖大模型核心技术栈、训练优化机制、中美技术竞争格局，以及从LLM到Agent的范式跃迁，同步融入2025年行业最新实践要点，为小白搭建清晰的知识框架，为程序员提供可落地的学习路径。
一、大语言模型
1. 语言模型: 终极目标
2. 语言模型: 基本任务
3.编码: 让计算机理解人类语言
4. 编码: 让计算机理解人类语言
5.语言模型: 技术演化
6.Encoder-Decoder
二、Transformer
1.大型语言模型简史
2. Transformer:大模型的技术基座
3.Transformer:(自)注意力机制
4.Transformer:(自)注意力机制
5. Transformer:训练机制
6. 大型语言模型简史
7. The LLM Era-Paradigm Shift in MachineLearning
8.The LLM Era- Paradigm Shift in MachineLearning
9.自监督学习(语言)
10.自监督学习(图像)
11.训练 transformer 的通用之力
12.大模型脉络
13.群雄(中美)争霸
14.闭源 vs 开源
15. 摩尔定律(大模型时代)
三、ChatGPT
1. 大型语言模型简史
2. 大型语言模型简史
3.OpenAI技术白皮书
4.GPT3 Initial
5.Codex + Instruct
6. GPT3.5
7. ChatGPT(技术到产品)
8. 大型语言模型简史
9. GPT-4v (听、说->看）
10. GPT-40(文科博士生)
11. GPT-o1(理科博士生)
四、DeepSeek
- 大型语言模型简史
- DeepSeek 技术全景图
DeepSeek开发过程
- DeepSeek 技术揭秘-基础生产模型
- DeepSeek动态路由机制和专家共享机制
- DeepSeek 技术揭秘-推理模型初试
- DeepSeek 技术揭秘-推理模型大成
DeepSeek推理过程
7.DeepSeek 技术揭秘-蒸馏小模型
8.DeepSeek 带来的全栈影响
五、新一代智能体
- 从 LLM 到 Agent
- 生成大模型「系统1」到推理大模型「系统2」
- 新一代智能体 = Agent + LLM
- 时空智能的自主化服务(国自然基金重大课题）
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
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⑤ 大模型项目实战&配套源码
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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。
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