2025开年，AI技术浪潮席卷全球，这场变革正深刻改写程序员的职业轨迹，行业风向已然剧变：
阿里云核心业务全线贯通Agent智能体系，实现业务流程智能化升级；
字节跳动后端岗位招聘需求中，30%明确标注需具备大模型开发能力；
腾讯、京东、百度等大厂集中开放技术岗招聘，其中80%的岗位与AI技术直接相关；
不止大厂，中小科技企业也纷纷跟进AI转型，大模型相关岗位需求同比激增200%……
显而易见，大模型正在重塑技术开发的底层范式，曾经支撑起无数程序员职业生涯的传统CRUD开发模式，正逐步被AI原生应用所替代！这不是危言耸听，而是当下技术圈正在发生的真实变革。
更现实的挑战在于，当企业业务向AI转型时，很多程序员陷入了能力断层：领导要求用RAG技术优化企业知识库检索效率，你对技术原理和实操流程一知半解；公司组建AI项目组，让你负责大模型微调任务，却不清楚需要准备多少量级的数据、该如何筛选高质量数据；眼看AI相关岗位薪资水涨船高，想转型大模型应用开发工程师，却连拿得出手的项目实操经验都没有……
这早已不是简单的技术焦虑，而是实打实的职业生存危机！在技术迭代加速的今天，曾经的热门技能正在快速贬值——无论是主流开发框架，还是传统大数据工具，都不再是职场“铁饭碗”的金钥匙。
更要警惕一个认知误区：很多人觉得“会调用几个大模型API，就算懂大模型、能做二次开发”，这其实是对大模型技术的严重误读。当前，制造、医疗、金融、教育等各行各业都在加速AI应用落地，比如医疗行业的病历智能分析、金融领域的风险预测模型、制造行业的生产流程优化系统，这些场景都需要技术人能用大模型技术重构业务流程、解决实际问题。未来企业真正争抢的，是能将AI技术与业务深度融合的复合型人才，而非只会简单调用API的“工具使用者”。
当下技术圈的就业市场呈现出鲜明的“冰火两重天”：传统开发岗位因行业转型大批缩水，降薪、裁员消息频频传出；与之相反，AI相关技术岗却开启“疯狂扩招”模式，薪资水平逆势上涨150%。为了抢夺优质大模型人才，大厂甚至开出70-100W的年薪package，足见行业对这类人才的迫切需求。
行业专家预判，不出1年，“具备AI项目开发经验”将正式成为技术人投递简历的硬性门槛。对于程序员而言，现在正是学习大模型技术、积累实操经验的黄金窗口期，错过这场变革，可能就会错过下一个职业上升周期。
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。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
为什么要学习大模型？
我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。
大模型入门到实战全套学习大礼包
1、大模型系统化学习路线
作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！
2、大模型学习书籍&文档
学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。
3、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。
4、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。
5、大模型大厂面试真题
面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。
适用人群
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
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
