一、基础准备阶段
1. 数学基础
线性代数：理解向量、矩阵运算，这对深度学习中的数据表示和变换至关重要
概率论与统计学：掌握概率分布、期望、方差等概念
微积分：熟悉导数、积分等概念，用于优化算法中的梯度下降
2. 编程技能
Python：掌握NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow/PyTorch等库
数据结构与算法：了解常见数据结构和算法，提高代码效率
3. 机器学习基础
监督学习、无监督学习概念
深度学习核心概念和常见网络结构
二、大模型核心技术
1. 大模型基础概念
理解AI大模型是指参数量巨大的深度学习模型(数十亿至数千亿参数)
主要类型：NLP模型(GPT/BERT)、CV模型(ResNet/ViT)、多模态模型(CLIP/DALL·E)
2. 关键技术
Transformer架构：自注意力机制(Self-Attention)处理序列数据
预训练与微调：大规模无监督数据预训练+特定任务微调
稀疏激活与模型压缩技术(剪枝、量化等)
3. 开发流程
环境准备：GPU集群(A100/V100)、PyTorch/TensorFlow框架
数据准备：大规模训练数据收集与处理
API调用：单轮/多轮对话调用，开源/闭源模型调用
三、进阶技能提升
1. RAG检索增强生成
Naive RAG Pipeline实现
Advanced-RAG前沿技术及商业化应用
RAG效果评估方法与热门项目分析(RAGFlow/FastGPT等)
2. 提示工程(Prompt Engineering)
从基础到进阶的提示技巧
思维链(Chain of Thoughts)、自洽性(Self-Consistency)、思维树(Tree-of-thought)
防范Prompt注入攻击的方法
3. 全栈技能扩展
自然语言处理：从入门到精通
计算机视觉：OpenCV等工具使用
模型部署与优化：提升实际应用效果
四、实战项目建议
1. 基础项目
基于API调用实现智能对话系统
基于提示工程的前端界面代码生成
2. 进阶项目
基于向量检索的RAG实现HR制度智能问答系统
使用Dify实现K12教育行业智能应用
多模态模型应用开发(图文匹配/生成)
3. 持续学习路径
参与开源项目和AI竞赛
关注大模型前沿论文和技术动态
建立完整的技术成长路线图
1. 2025年最新学习路线图
业界首份AI大模型全链路学习路线(含实战项目)
从基础到前沿的系统化进阶指南
详细的阶段划分：基础篇→进阶篇→实战篇
2. 职业发展建议
Java等传统程序员转型大模型的优势与方法
AI全栈工程师的七大核心技能步骤
项目经理视角的技术管理能力培养
> 提示：当前AI大模型技术发展迅速，建议选择2024-2025年的最新学习资料，关注Transformer架构优化、多模态融合等前沿方向。
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