当下 AI 大模型在人工智能领域的热度持续攀升，成为技术圈的核心风口。很多人面对繁杂的技术资料无从下手，不知道该从哪里开始、按什么顺序学习。本文整理了一份 2026 年 AI 大模型学习路线，从 0 基础入门到精通实战，配套全套学习资源。
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与文档
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、面试试题与经验
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、大模型项目实战与配套源码
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
- …
7、资料背景与适用人群
这份资料由鲁为民博士（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，这份资料都能帮助你提升技术能力，转行大模型岗位。
