2025 年 7 月，大模型技术再度成为全球焦点。AI 不再是远在象牙塔的科研成果，而是实实在在改变我们生活和工作的“第二大脑”。
就在本月，月之暗面发布了全新旗舰模型 Kimi K2，不仅将上下文窗口拓展至 200 万 token，而且在长文本问答能力上全面领先，支持跨文档推理、代码生成、知识检索等多种场景。这意味着，大模型已经可以像人一样“理解和使用”完整文档甚至多个系统的复杂信息。
上下⽂⼯程演进时间线
与此同时，一个全新的大模型实践范式正在崛起——上下文工程（Context Engineering） 。从 LangChain 到 LlamaIndex，从 RAG 到 Memory Graph，如今构建 LLM 应用的关键，不是微调参数，而是如何构建高效、稳健、可控的上下文系统。你不需要训练模型本身，也能用现成大模型做出专业级产品。
这背后释放的信号很明确：
- 大模型的 应用价值 正加速兑现；
- 大模型的 工程路径 正全面标准化；
- 大模型的 学习门槛 正持续降低。
你现在掌握 LLM 技术，时机刚刚好。
这些划时代技术的底层原理、方法与实践路径，其实你完全可以学得会、用得上。我们正在经历大模型技术的“全民可用”阶段，从研究走向工程，从平台走向个人。只要你选择现在加入，就能在下一个技术红利窗口期中，占据先机。
为什么大模型技术值得你花时间学习？
1. 大模型将成为 AI 的基础设施
过去你学 Python 是为了做自动化，学深度学习是为了图像识别。而今天，无论是自动写报告、智能搜索、代码生成，还是问答助手、文档分析、企业流程自动化，LLM 都将成为 AI 应用的通用底座。
2. 工程落地进入黄金时代
- 你可以用 OpenAI、Gemini、Claude 等 API 快速搭建问答系统
- 可以用 LangChain、Flowise 构建 Agent 应用
- 甚至可以训练自己的专属模型，掌控模型细节和数据安全
也就是说，你能做的不再是“用别人家的智能”，而是自己打造智能系统。
3. 模型开源与工具生态大爆发
- Mistral 联合 AllHands AI 发布了面向工程的开源模型 Devstral
- 阿里全面开源了 Qwen3 系列模型，覆盖文本、图像、音频多模态输入
- Sakana AI 提出可进化的推理框架 RLT + DGM，模型可“学会教”和“自我修改”
这意味着：你再也不需要依赖巨头平台，个人也能拥有一套强大的模型系统。
为什么是现在？
1. 技术可达性大幅提升
过去模型训练门槛高、硬件成本高、部署流程复杂。但现在：
- 多数大模型 API 开箱即用，无需复杂配置
- Hugging Face 等平台上模型训练和微调变得轻松
- 甚至已有“AI 教 AI”、“小模型教大模型”的训练范式，实现低成本高效率的效果
2. 行业刚需、岗位空缺
据 LinkedIn 数据，大模型相关职位同比增长 200% 以上。无论你是做数据、做产品、做开发，甚至做运营，LLM 都将成为你的核心竞争力。
AI 正在重写世界，你也可以是它的一部分
回顾历史，每一次计算范式的迁移，都会重新塑造技术生态与人才格局。大模型不仅是一种 AI 技术，更是一种通用能力的重构。越早入场，越容易看到机会、创造价值。
与其被动等待，不如主动出击。机会只给做好准备的人，技术红利期不是永远开放。
如果你在等一个信号告诉你：“可以开始学大模型了”，那它已经来了。
我们该怎样系统的去转行学习大模型 ？
很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材，学也不是不学也不是，基于此我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近100余次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！
在这个版本当中：
第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言
您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 拿出来： 😝有需要的小伙伴，可以 在公zzzz号🆓↓↓↓
一、大模型经典书籍（免费分享）
AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。
二、640套大模型报告（免费分享）
这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
三、大模型系列视频教程（免费分享）
四、2025最新大模型学习路线（免费分享）
我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。
L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代
L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的
核心原理、关键技术以及大模型应用场景。
L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊
L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计
L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体。
L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署
L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。
L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】
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