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过去几年，AI 尤其是大语言模型（LLM）发展太快了，不少朋友问我：

★“零基础可以学 AI 吗？” “ChatGPT 背后是怎么工作的？” “我不是算法专家，还有机会入行吗？”

其实，AI 正在变得越来越亲民，尤其是这些年开源社区贡献了大量免费的高质量学习资源，不管你是零基础小白，还是想往工程应用方向转型的开发者，都可以找到合适的路径。

今天我就从专业角度出发，给大家精挑细选了 6 个在 GitHub 上“狂飙”的 AI 教程项目，不仅实用、完整、还都是免费开源的！

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微软出品入门课：Generative AI for Beginners

👉 Star 数：91.9k

📎 GitHub地址：(https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners)

微软专为零基础用户打造的生成式 AI 入门课程，讲得清晰又实用，连编程都可以不会！

推荐理由：

内容涵盖 LLM、提示词设计、文本生成等关键技能。带你动手构建聊天机器人、智能客服等应用。没有基础也能学，真·新手福音，还有 Azure 云服务工具链教学。

🧩 适合谁：刚接触 AI、想系统入门、希望动手做点有趣东西的人。

最系统进阶课程：LLM-Course

👉 Star 数：57.5k+ 📎 GitHub地址：(https://github.com/mlabonne/llm-course)

这是目前最受欢迎的大语言模型进阶课程之一，内容深入但不难啃，附带大量 Colab 笔记本可以直接跑。

推荐理由：

教你从架构原理 → 微调方法 → 工程部署全流程。理论+实战结合，包含 RLHF、量化、MoE 等新技术，适合边学边做项目。

🧩 适合谁：有一定编程基础，想掌握 LLM 全套能力的开发者或产品经理。

中文环境友好教程：LLM Cookbook

👉 Star 数：20.4k 📎 GitHub地址：(https://github.com/datawhalechina/llm-cookbook)

由国内团队 Datawhale 打造的本地化教程，翻译并优化了吴恩达与 OpenAI 的经典课程，中文环境下非常友好。

推荐理由：

内容系统、语言亲切、无需翻墙、不需要英文基础，中文社区维护更适合国内用户。

🧩 适合谁：不习惯英文教学，想用中文系统学习 LLM 应用的朋友。

工程部署实战指南：LLM Action

👉 Star 数：19.5k 📎 GitHub地址：(https://github.com/liguodongiot/llm-action)

这个项目对我最大的吸引力是它的“工程实战”定位，不再停留在理论，而是手把手带你部署真正能跑的大模型项目。

推荐理由：

涵盖 LoRA、P-Tuning 微调、分布式训练，教你如何集成 LangChain、如何部署 Demo。文档齐全，代码结构清晰，落地性强。

🧩 适合谁：已有项目经验，想把 AI 真正上线、部署实用的开发者。

轻量训练利器：MiniMind

👉 Star 数：23.1k 📎 GitHub地址：(https://github.com/jingyaogong/minimind)

这个项目能让你用一张 2G 显卡，从零训练出一个小型的大语言模型！

推荐理由：

模型仅 26M 参数，训练推理速度快，非常适合了解 LLM 从 0 到 1 的训练流程，入门理解底层架构的好工具。

🧩 适合谁：对模型原理、底层机制感兴趣，想亲手训练模型的AI极客。

全链路项目式教程：LLM-Universe

👉 Star 数：9.1k 📎 GitHub地址：(https://github.com/datawhalechina/llm-universe)

又一个由 Datawhale 出品的实战型教程，从“构建个人知识助手”这个项目切入，带你完成一个完整的 LLM 应用闭环。

推荐理由：

从基础到部署全流程覆盖：RAG、提示工程、微调。环境配置详尽，适合边看边学。每一章都贴合实际项目，学完立马能用。

🧩 适合谁：希望快速掌握 LLM 应用开发的朋友，尤其是零基础想做项目的同学。

🧭 学习路径建议（按阶段推荐）

🔰 零基础入门阶段└── 🟢 Generative AI for Beginners📘 理论进阶阶段├── 🟡 LLM-Course└── 🟡 LLM Cookbook（中文）💻 项目实战阶段├── 🔵 LLM-Universe（从0构建应用）└── 🔵 LLM Action（工程级部署实战）⚙️ 模型训练阶段└── 🔴 MiniMind（从0训练大模型）

✍️写在最后

AI 的世界很大，但入门的第一步，其实并不难。 这 6 个开源项目，不仅代表了当前 LLM 教学的最前沿水平，也展示了社区学习的力量。

不用担心基础、不用害怕技术，关键是开始动手，持续学习。 每个优秀的 AI 工程师，都是从“不会”开始的。

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• 产品与创新：《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式：构建 AI 产品》；
• 多模态与 Agent：《Step-Video 开源模型（视频生成进展）》《Agentic RAG 的现在与未来》；
• 工程落地：《从原型到生产：AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。

二、求职必看：大厂 AI 岗面试 “弹药库”，300 + 真题 + 107 道面经直接抱走

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1. 107 道大厂面经：覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位

面经整理自 2021-2025 年真实面试场景，包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题，每道题都附带思路解析：

2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点

针对大模型专属考题，从概念到实践全面覆盖，帮你理清底层逻辑：

3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题

专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案，比如让很多人头疼的 “复读机问题”：

三、路线必明： AI 大模型学习路线图，1 张图理清核心内容

刚接触 AI 大模型，不知道该从哪学起？这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点，不用再盲目摸索！

路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：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：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：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习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，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造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，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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