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学习路线

18 站,从大模型认知到项目实战。按顺序学,每站都是一篇完整教程,点开就能照着做。

  1. 01入门 · 大模型认知

    Part 1 · 大模型基础认知

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  2. 02入门 · 大模型原理

    Part 2 · 大模型原理 · 入门实操

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  3. 03入门 · 大模型原理

    Part 3 · 大模型原理 · 面试深入

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  4. 04进阶 · 大模型原理

    Part 4 · 大模型原理 · 进阶可选

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  5. 05入门 · 提示工程

    Part 5 · Prompt 提示词工程

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  6. 06入门 · API 工程

    Part 6 · 大模型 API 调用

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  7. 07进阶 · RAG

    Part 7 · RAG 检索增强生成

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  8. 08进阶 · RAG

    Part 8 · RAG 优化与评估

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  9. 09进阶 · LangChain

    Part 9 · LangChain 框架

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  10. 10进阶 · Agent

    Part 10 · Agent 基础

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  11. 11深入 · 多 Agent

    Part 11 · 多 Agent 与 Agent IDE

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  12. 12深入 · LlamaIndex

    Part 12 · LlamaIndex

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  13. 13深入 · Transformer

    Part 13 · Transformer 深入

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  14. 14深入 · 模型部署

    Part 14 · 开源模型与私有化部署

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  15. 15深入 · 微调

    Part 15 · 模型微调 Fine-Tuning

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  16. 16深入 · PEFT/LoRA

    Part 16 · PEFT 参数高效微调

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  17. 17深入 · 量化

    Part 17 · 模型量化

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  18. 18深入 · 数据与评估

    Part 18 · 训练数据与模型评估

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  19. 19深入 · 多模态

    Part 19 · 多模态应用

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  20. 20深入 · 项目与求职

    Part 20 · 项目实战 + 求职备战

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  21. 21深入 · AI 工程实践

    额外篇 · 2026 年 AI 应用开发必学的 5 项成熟技术

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