本文系统梳理大语言模型（LLM）的技术发展全链路，从语言模型底层逻辑、Transformer架构核心原理，到ChatGPT、DeepSeek等主流模型的迭代演进，最终延伸至新一代智能体（Agent）的发展趋势。内容深度覆盖大模型核心技术栈、训练优化机制、中美技术竞争格局，以及从LLM到Agent的范式跃迁，同步融入2025年行业最新实践要点，为小白搭建清晰的知识框架，为程序员提供可落地的学习路径。
一、大语言模型
1. 语言模型: 终极目标
2. 语言模型: 基本任务
3.编码: 让计算机理解人类语言
4. 编码: 让计算机理解人类语言
5.语言模型: 技术演化
6.Encoder-Decoder
二、Transformer
1.大型语言模型简史
2. Transformer:大模型的技术基座
3.Transformer:(自)注意力机制
4.Transformer:(自)注意力机制
5. Transformer:训练机制
6. 大型语言模型简史
7. The LLM Era-Paradigm Shift in MachineLearning
8.The LLM Era- Paradigm Shift in MachineLearning
9.自监督学习(语言)
10.自监督学习(图像)
11.训练 transformer 的通用之力
12.大模型脉络
13.群雄(中美)争霸
14.闭源 vs 开源
15. 摩尔定律(大模型时代)
三、ChatGPT
1. 大型语言模型简史
2. 大型语言模型简史
3.OpenAI技术白皮书
4.GPT3 Initial
5.Codex + Instruct
6. GPT3.5
7. ChatGPT(技术到产品)
8. 大型语言模型简史
9. GPT-4v (听、说->看）
10. GPT-40(文科博士生)
11. GPT-o1(理科博士生)
四、DeepSeek
- 大型语言模型简史
- DeepSeek 技术全景图
DeepSeek开发过程
- DeepSeek 技术揭秘-基础生产模型
- DeepSeek动态路由机制和专家共享机制
- DeepSeek 技术揭秘-推理模型初试
- DeepSeek 技术揭秘-推理模型大成
DeepSeek推理过程
7.DeepSeek 技术揭秘-蒸馏小模型
8.DeepSeek 带来的全栈影响
五、新一代智能体
- 从 LLM 到 Agent
- 生成大模型「系统1」到推理大模型「系统2」
- 新一代智能体 = Agent + LLM
- 时空智能的自主化服务(国自然基金重大课题）
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包：
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③ 大模型学习书籍&文档
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⑤ 大模型项目实战&配套源码
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