本文建议计算机学子放弃饱和的传统开发领域，转而投身大模型这一新兴领域。这里没有绝对权威，普通人通过几个月高强度学习即可成为前沿专家。应专注于微调技术、Agent工程与RAG系统等后训练与应用架构，而非昂贵的预训练。成为"AI Native"，掌握面向AI编程的思维和工具使用，拥抱大模型时代的不确定性，趁标准未统一时入场弯道超车。

最近，一位刚刚考研结束的22级计科同学找到我，满脸焦虑。

他的困惑，也是无数计算机相关专业学子的共鸣：

“现在的就业市场，传统开发薪资变低，岗位没多多少，但应聘者人数暴涨，卷得要死。我想转人工智能，但又怕自己是非科班出身，拼不过那些搞算法的大佬。研究生导师如果让我做大模型，我该怎么入手？”

那天深夜，我和他聊了整整两个小时。作为一名在一线落地过不少 Agent 系统的Agent架构师，我想把这些关于赛道选择的大实话，分享给所有在迷茫中摸索的同学。

1、 为什么我不建议你现在去挤 “传统AI” ？

很多同学觉得，做技术要“越老越吃香”，或者要钻研那些沉淀了几十年的底层技术，比如做数据库，或者做传统的机器学习（Machine Learning）、计算机视觉（CV）。

这些领域当然好，但从个人发展的ROI（投入产出比）来看，它们对新人极其不友好。

为什么？因为“生态位”已经被占满了。

拿数据库领域举例，从上世纪发展到现在，六七十年的历史。第一代专家可能已经谢幕，但第二代、第三代专家已经把坑填得满满当当。

行业里公认的专家是谁，大家心里都有数。

这时候你作为一个新人冲进去，想要出头，你不仅要拼技术，还要拼资源、拼人脉、拼应用场景。你是在向一群在这个领域深耕了20年的老资历发起挑战，这太难了。

传统 AI（如 CNN、图像识别）也是同理，经过了近十来年的精耕细作，低垂的果实早被摘光了。

2 、大模型：一个没有“公认专家”的荒原

为什么我强烈建议现在的学生（无论是考研还是就业）All-in 大模型（LLM）？

因为这个领域太新了。

新到什么程度？从 ChatGPT 爆发到现在也不过两三年。这意味着，这个领域还没有出现绝对权威的“老资历”。

国内外的一些大模型领域大牛，也都是这两年才被大众所熟知，甚至在某种意义上来讲，可以说是“新秀”。

这就给了普通人一个极大的机会：你不需要去挑战谁，你只需要比别人快半步。

在大模型领域，大家都在摸着石头过河。你可能只需要花几个月的时间高强度学习，把最新的论文（从Arxiv）啃透，把最新的 Agent 框架跑通，你就已经是这个领域的前沿专家了。

甚至你发一篇关于 LoRA 微调策略优化，或者 Agent 记忆机制的论文，可能直接就能中顶会。因为前人还没来得及试呢，遍地都是机会。

3、 避坑指南：给研究生的“学术生存策略”

既然决定做大模型，具体做什么？这里有一个巨大的坑，很多学生（甚至导师）都会踩。

如果你不在那顶尖的5%甚至1%的实验室，千万不要去做“预训练（Pre-training）”！

有些导师对大模型的了解并不深入（这是比较委婉的说法），还在用传统 AI 的思维指导学生：“你去练个模型出来。”

这不仅是难，这是不可能。

DeepSeek 这种级别的模型，即使用上DeepSeek开源出来的各种低成本训练范式，其训练成本也是百万美元起步，需要成千上万张 H100/A100 显卡。

试问，学校实验室一没数据，二没几百万的算力经费，让你去从头训练一个大模型，这不是逼着学生造火箭吗？

那学生/个人开发者该搞什么？答案是：后训练（Post-training）与应用架构。

如果说预训练是盖房子，那后训练就是精装修。这才是大多数人和普通开发者能弯道超车的地方：

1. 微调技术（Fine-tuning / LoRA）：大模型的参数是巨大的矩阵，但 LoRA 技术告诉我们，可以通过两个小矩阵的相乘来从侧面调整它。这大大降低了显卡门槛。

• 研究点：只有几万条数据，怎么喂效果最好？什么顺序喂？怎么防止遗忘？这些策略就是你的创新点。

2. Agent（智能体）工程与 RAG（检索增强生成）系统：不需要动模型参数，而是研究如何用工程化的手段让模型变强。

• 研究点：怎么设计上下文结构能实现更大命中率的同时提升输出效果？怎么设计向量数据库的检索策略？怎么设计Agent工程中的评估系统？怎么构建多Agent协作流？怎么设计更好的工具与工具流程？

记住：做算法优化，不论是做微调还是做 Agent，只要能用更少的显卡、更少的数据，更低的成本跑出更好的效果，你就是专家。

4 、成为“AI Native”：让自己做AI时代原住民

最后，我想谈谈“感觉”。

以前我们学编程，是面向过程、面向对象；现在，你要学会面向 AI 编程。

不管是做学术还是做工程，你首先得是一个AI工具重度用户。

• 不要只守着一个模型： 哪怕是 ChatGPT 现在的表现也未必是最好的（甚至在最近半年一直原地踏步，在我本人日常使用体感上已经落后于谷歌与Anthropic了）。谷歌的 Gemini、Anthropic 的 Claude、国内的 Qwen、豆包、GLM、Kimi、DeepSeek，你都要用。你要清楚地知道它们每一个的优缺点，知道代码生成该找谁，创意写作该找谁，Agent驱动该找谁，长文本分析该找谁，节约成本该找谁；以及每个模型的“调性”。
• 工具链要革新： 现在的论文阅读，如果还不用 AI 辅助（哪怕仅仅是把论文丢给Gemini，让他做精讲），那效率就被落下一大截了。写代码如果不用 Cursor、Copilot、Codex或者Trae，那你就是在用蛮力。（当然，初学者还是建议空出大概两个月的时间完全脱离AI IDE，锻炼一下编码思维）

所谓的 AI Native（AI 原生），不是说你会调 API 就行了。而是你遇到的每一个问题，下意识的反应都是：“这个事如果有AI参与进来，是否流程会大大简化，与现有系统和经验流程完全不同？能不能构建一个 Agent 流程自动化解决？”

这才是大模型时代，最核心的竞争力。

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】