上周有一篇文章莫名的小爆了一把，上面有很多小伙伴留言，然后我也梳理下一下留言的问题，主要有以下四个：

1、零基础想转大模型应用开发方向。

答：这个问题我也思考了很久。我主要担心两点，一个是AI发展太快，学到的技术本身就有一定的滞后，后续需要大量的学习，学习能力跟不上；另一个是这个方向能做多久，个人直觉在三年左右就可能被新工具替换；不担心就业问题，这个方向本来和现在的传统编程开发类似，只是工具换了，逻辑换了，但软件开发的流程和制度是不会换的。

2、大龄转AI大模型应用开发年龄大，学历不够，找不到工作。

答：这个主要原因是大龄转AI本来就要求待遇更好，发展空间更好；尤其是大企业对学历的要求更高，这个我在面试中深有体会。就说不转这个方向，传统的开发开始被AI coding挤压，未来留下的都是核心、架构类的岗位，想要找一份好的工作，还是要对想去工作的城市进行调研。实在不行，就降低要求。

3、选择线上还是线下培训模式。

答：零基础，推荐先自学一段时间，然后再去报线下培训班，在报班之前，一定要明白自己的优势和劣势；有基础，有工作，优先线上为主，同时要做心理特征建设，暗示自己ai大模型应用的重要性和未来的收入。

4、担心被培训机构割韭菜。

答：这个跑不了的。与其担心这个，不如多看看培训班的口碑和课程，相信大多数培训班的课程都是可以网上买到的，不信，你就去闲鱼、淘宝转转。然后选一个口碑好的，价格贵不要紧，相信费用是可以回本的。

在梳理了四个问题，接下来就是自己这一周学习AI大模型应用开发的复盘：

1、本周主要学习了python,主要的内容是streamlit、pandas、fastApi、爬虫等技能。主要是以1.5倍数快速的看一遍。了解依赖库的应用方法，因为未来主要是AI coding,自己也有前后端的开发经验 ，基础的知识只需要快速的过一遍即可。

2、周日参加了人工智能培训师的考试。这个证书不知道有没有用，但是考过了是可以拿补贴的，那就不亏本。

3、周六带着娃到商城去逛了一圈，陪着宝宝在水池里抓鱼，她玩的是不亦乐乎。而且她对攀岩和轮滑特别感兴趣，在那里看了好久，等长大了，我再陪她一起练轮滑了。

4、学习前面面试题八股文，不知道这个还有没有用，但是学比不学好。

下周目标：

1、以1.5倍数快速将langchain相关的大模型过一遍，然后就要开始准备作品。现在企业都要求上去能动手，大龄的优势就是项目经验丰富、动手能力强，在面试之前在运用前端能力，搭建自己的作品，这样面试通过的效率更高。

2、调研上海、深圳、杭州AI大模型应用开发岗位和要求，并和hr进行对话，找出合适的岗位。再决定去哪个城市。如果本地也有合适的岗位，优先选择本地。

最后

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？

答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）

当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。

再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。

如果你还不知道从何开始，我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程，我也是一路自学走过来的，很清楚小白前期学习的痛楚，你要是没有方向还没有好的资源，根本学不到东西！

下面是我整理的大模型学习资源，希望能帮到你。

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最后

1、大模型学习路线

2、从0到进阶大模型学习视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf（书面上的技术书籍确实太多了，这些是我精选出来的，还有很多不在图里）

4、 AI大模型最新行业报告

2026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。

5、面试试题/经验

【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）】

6、大模型项目实战&配套源码

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。

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