当 DeepSeek、MCP、Agent 这些名字像潮水般涌入你的视野，是不是既期待又有些迷茫？别慌，这正是你已经迈入智能体元年的信号！
面对层出不穷的新技术和工具，很多人都会困惑：从哪里开始学？哪些书值得花时间？
大模型的书这么多，该怎么选呢？
本期书单精心整理了一份大模型领域的必读书籍，覆盖学习的各个阶段，帮你理清重点，精准锁定最核心、最实用的内容，助你快速突破认知和技术瓶颈。
这份大模型书单已经导出整理打包了，在 >gitcode ←←←←←←
01 《大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT（第2版）》
这本深受读者喜爱的大模型应用开发图书升级版，作者为初学者提供了一份清晰、全面的“最小可用知识”，带领你快速了解 GPT-4 和 ChatGPT 的工作原理及优势，并在此基础上使用流行的 Python 编程语言构建大模型应用。
升级版在旧版的基础上进行了全面更新，融入了大模型应用开发的最新进展，比如 RAG、GPT-4 新特性的应用解析等。随书赠 DeepSeek × Dify 应用开发案例，书中还提供了大量简单易学的示例，帮你理解相关概念并将其应用在自己的项目中。
02 《图解大模型：生成式AI原理与实战》
备受关注的大模型“袋鼠书”，全书通过 300 幅全彩插图，以极致视觉化的方式呈现大模型的核心原理与工程实现。开发者入门大模型必读图书。覆盖从底层机制、应用开发到性能优化的完整链条。内容结合真实数据集、实用项目与典型场景，注重实操性。
特别收录 18 幅图精解 DeepSeek 底层原理，紧跟前沿。配套资源包括一键运行代码、200 道大模型面试题及大量拓展视频/文章资料，助你全面掌握大模型理论与实践，是入门进阶与求职备战的理想之选。
03 《从零构建大模型》
豆瓣评分 9.5，从零开始构建大模型的最佳指南，由畅销书作家塞巴斯蒂安•拉施卡撰写，通过清晰的文字、图表和实例，逐步指导读者创建自己的大模型。在本书中，读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练，以及定制特定任务的微调。
此外，本书还将探讨如何利用人工反馈确保大模型遵循指令，以及如何将预训练权重加载到大模型中。还有惊喜彩蛋 DeepSeek，作者深入解析构建与优化推理模型的方法和策略。
04 《百面大模型》
本书按“二星到五星”难度体系，精选约 100 道大模型面试高频真题，覆盖 MoE、预训练、SFT、PEFT、RLHF、DPO、RAG、智能体等核心考点，配套题目目录，便于高效查漏补缺。
由 AI 领域大 V“包包大人”领衔，美团技术专家与北航新生代强强联合编写，内容专业权威。获 ACL Fellow 刘群、周明，《深度强化学习》作者王树森和黎彧君等 8 位业内大咖联合推荐，是大模型求职者的实战宝典。
05 《深度学习入门：基于Python的理论与实现》
豆瓣评分 9.5，本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用 Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。
