本文指出，虽然理论性内容更受欢迎，但实际操作技能才是技术学习的核心。作者强调知行合一，建议学习者以实践为主、理论为辅，通过实际操作（如模型训练、部署）来深入理解理论。文章还提出了学习大模型技术的三个方向：基础技术研发、模型“运维”和上层应用构建，并建议大多数人选择后两者结合，因其门槛较低且前景广阔。此外，作者提倡写作技能，认为其有助于巩固知识、提升表达和思考能力。最后，文章介绍了大模型在教育、医疗、金融、制造等领域的典型应用场景，并呼吁学习者通过实践和案例学习来掌握这一前沿技术。
“技术的价值在于应用，理论与实践相结合才能事半功倍”
最近一段时间就发现了一个问题，写的越理论的东西看的人越多，越实际越细节的东西看的人越少，不知道是因为系统推送的原因，还是观看者的原因。
因此，根据这个现象就想提几个学习的建议，让大家少走一点弯路。
01人工智能技术学习建议
这个关于学习人工智能技术的建议，也可以说是一个学习技术的方法论。
首先大家要明白一点——(任何)技术都是一个更偏向于实践的东西，具体来说就是学习技术实践要大于理论，要以实践为主理论为辅，而不是反其道而行之，但是在实际的经历和观察中，我发现很多人却是以理论为主，实践为辅。
知行合一，在知中行，在行中知_
就拿这个公众号来说，越理论的东西看的人越多，真的涉及到实操的部分看的人反而变少了。
比如说，很多人对什么是人工智能，什么是神经网络，什么是大模型，什么是多模态大模型等等很感兴趣；但对大模型实际过程中的训练数据的收集与清洗，损失差和反向传播等核心操作却视若无睹。
但是这些理论的东西，每个理解过人工智能技术的人都能说上几句；但真的让他来实际操作从大模型的选型，模型的训练和部署来打造一个能用的大模型，这时他就开始傻眼了。
理论需不需要懂？
需要，但并不是特别需要；很多理论只是看别人的书和文章你是不会真正明白的，只有实际动手操作时才能真正理解理论。
就类似于java面试八股文，随便一个面试者都可以说上几句；但一旦涉及到具体的业务场景或技术场景，这时很多人就傻眼了，而这也是不同面试者之间的差距。
理论并不等于技术，技术也不等于理论，技术更多时候是理论和实践的结合；在实践中检验理论，在理论中指导实践，最后理论和实践互相验证，互相修正。
所以说，学习大模型技术最重要的是上手实践一下，不一定非要像openAI，谷歌，meta一样搞那么大的模型，哪怕只是设计一个两三层的神经网络模型，然后自己完成模型的设计，训练和部署也比一直看理论更有用。
或者是找一些开源的大模型项目，看看它们解决了哪些问题；是怎么做的，又为什么这么做，是否有其它解决方案；而且一些小模型个人电脑就可以跑的起来，或者找一些免费的GPU资源，比如谷歌的Colab平台。
这样你才能知道不同模型之间的差别是什么，怎么使用模型解决不同领域的问题等。
_学习大模型的三个方向_
很多人学习人工智能技术就一心扑在技术上，认为自己把技术学好了就一定能找到工作，一定能成为公司技术部核心成员；但大家要明白的一个事实是，技术是为业务服务的，技术的作用是解决业务问题，而不是搞学术研究。
学习大模型技术，个人认为有三个方向：
大模型基础技术大牛
说白了就是数学大牛，大模型技术本质就是一个数学模型，因此需要做这个方向的技术人员更多的是数学专业的大牛；比如说微分，概率，线性代数等。
他们的作用是设计更好的机器学习算法和打造更好的技术学习模型，比如怎么设计一个更好的神经网络，怎么设计更好的损失函数，怎么优化反向传播算法等。
这种工作更加偏向于底层技术和学术研究，而且这种人才待遇好，要求高，基本上不是名牌大学毕业的很难参与进来。
大模型“运维”人员
之所以说是“运维”人员，是这个方向需要做的就是根据企业的业务需求，找到合适的商业或开源模型，然后能够收集和处理训练数据，然后完成模型的训练，部署和升级等任务；能够熟练使用不同的模型和工具处理不同领域的问题。因为他们特别像传统的服务器维护人员，因此叫大模型“运维”。
这个技术方向就需要懂得大模型的基础理论，并且有很强的实操能力，然后有充足的业务经验，能够把大模型和业务场景相结合，因此这个更看重的是经验和实操，反而技术要求并不高，重要的是能够熟练使用各种工具。
大模型上层应用构建
再一个方向就是基于大模型构建上层应用，这个方向更像是一个传统的技术开发者，不需要了解大模型的运作原理，只需要能使用大模型的功能文档和接口文档即可，如果能懂一些大模型的理论就更好不过了。
个人建议
对大部分人来说，选择后两种方式比较好，最好是能把后两种方向结合起来。因为研究大模型基础技术的成本太高，绝大部分企业都没有足够的资金和技术来实现，因此其就业的压力和竞争力可想而知。
其次，后两个方向只需要有一定的经验和学习能力就可以做到，甚至很多程序员可以直接转行成为第三种大模型应用开发者。
所以，对大部分人来说，最好的选择就是搞大模型应用，门槛相对较低，前景广阔。
因此，对个人来说一定要弄清楚自己的定位，否则就会导致自己没有努力的方向；然后这个也想学，那个也想学，最后什么都会又什么都不会。
人工智能机器人小程序，感兴趣的可以点击查看：
_学习写作_
对技术人员来说，写作应该是一项必不可少的技能之一。写作的作用并不是说要你的文笔有多好，而是要把自己学习和思考的过程给记录下来，哪怕是错的。
一是方便后续回顾，二是写作的过程是一个从新思考的过程，有些不明白不清晰的地方在写作的过程中就会重新进行思考，这时就会有一个更加清晰的认识。
有句老话叫：“厉害的不是你学会了什么，而是你能够用简单的语言把你学的东西讲明白”。
学习是一个输入端过程，而写作是一个输出的过程。
最后
对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？
答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）
当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。
再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。
如果你还不知道从何开始，我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程，我也是一路自学走过来的，很清楚小白前期学习的痛楚，你要是没有方向还没有好的资源，根本学不到东西！
下面是我整理的大模型学习资源，希望能帮到你。
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最后
1、大模型学习路线
2、从0到进阶大模型学习视频教程
从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。
3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf（书面上的技术书籍确实太多了，这些是我精选出来的，还有很多不在图里）
4、AI大模型最新行业报告
2026最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。
5、面试试题/经验
【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】
【AI 大模型面试真题（102 道）】
【LLMs 面试真题（97 道）】
6、大模型项目实战&配套源码
适用人群
四阶段学习规划（共90天，可落地执行）
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
硬件选型
带你了解全球大模型
使用国产大模型服务
搭建 OpenAI 代理
热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
在本地计算机运行大模型
大模型的私有化部署
基于 vLLM 部署大模型
案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
部署一套开源 LLM 项目
内容安全
互联网信息服务算法备案
…
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3、这些资料真的有用吗？
这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。
资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。
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