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各位小伙伴，AI语言能力正在以前所未有的速度发展，从智能对话到内容创作，大型语言模型 (LLMs) 正深刻地改变着我们的生活和工作。你是否也想掌握这股强大的力量？

今天，小编要隆重推荐一本让你真正玩转LLM的实战宝典——《Hands-On Large Language Models》！

本书由AI领域的两位资深专家Jay Alammar和Maarten Grootendorst联袂打造，由权威技术出版社 O’Reilly 出品，绝对是学习LLM的不二之选！

为什么这本书值得推荐？

📖深入浅出，揭秘LLM核心技术

想了解Transformer模型的奥秘？好奇LLM如何理解和生成文本？本书将深入剖析LLM的内部结构，让你透彻理解其工作原理。

🛠️实战驱动，掌握LLM核心应用

本书强调动手实践，你将学会如何利用预训练的LLM解决实际问题，例如：

• 智能文案与摘要生成：轻松创作营销文案、新闻稿，并快速总结长篇文章。
• 构建语义搜索引擎：摆脱传统关键词搜索的局限，打造更智能、更精准的搜索体验。
• 高效文本处理：利用现有工具和预训练模型进行文本分类、搜索和聚类分析。

💡解锁LLM高级玩法

本书还将带你探索LLM的更多高级应用场景：

• 构建高级LLM流水线：对海量文本进行聚类，发现潜在的主题和关联。
• 打造更强大的语义搜索：运用密集检索和重排序等先进技术，提升搜索质量。
• 探索生成模型的无限可能：从Prompt工程到检索增强生成 (RAG)，驾驭各种文本生成任务。

🚀进阶提升，训练与优化你的专属LLM

如果你渴望更深入地了解LLM，本书还将指导你如何训练和优化模型，使其更好地服务于特定需求。你将学习生成模型微调、对比学习微调等关键技术。

这本书适合谁？

• 对大型语言模型充满好奇的AI爱好者和从业者。
• 希望将LLM应用于实际业务场景的开发者和研究人员。
• 渴望掌握最新AI技术趋势的技术人员。

总而言之，《Hands-On Large Language Models》是一本兼具理论深度和实践指导的优秀书籍。它将引领你从入门到精通，真正掌握大型语言模型这一强大的AI工具，开启你的AI语言探索之旅！

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一、学习必备：100+本大模型电子书+26 份行业报告 + 600+ 套技术PPT，帮你看透 AI 趋势

想了解大模型的行业动态、商业落地案例？大模型电子书？这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI：

1. 100+本大模型方向电子书

2. 26 份行业研究报告：覆盖多领域实践与趋势

报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容，涵盖：

• 职业趋势：《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》；
• 商业落地：《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》；
• 领域细分：《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》；
• 行业监测：《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。

3. 600+套技术大会 PPT：听行业大咖讲实战

PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会，包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践：

• 安全方向：《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级（腾讯代码安全实践）》；
• 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》。

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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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