当 DeepSeek、MCP、Agent 这些名字像潮水般涌入你的视野，是不是既期待又有些迷茫？别慌，这正是你已经迈入智能体元年的信号！

面对层出不穷的新技术和工具，很多人都会困惑：从哪里开始学？哪些书值得花时间？今天小图为你精心整理了一份大模型领域的必读书单，覆盖学习的各个阶段，帮你理清重点，精准锁定最核心、最实用的内容，助你快速突破认知和技术瓶颈。

大模型初探

01

《这就是ChatGPT》

[美] 斯蒂芬·沃尔弗拉姆 | 著

WOLFRAM传媒汉化小组 | 译

国内首部由世界顶级 AI 学者、科学和技术领域重要的革新者、“第一个真正实用的人工智能”搜索引擎 WolframAlpha 创始人斯蒂芬·沃尔弗拉姆对 ChatGPT 最本质的原理的解释的权威之作！

OpenAI CEO，ChatGPT 之父山姆·阿尔特曼、世界顶级的 AI 学者，机器人界的巨擘，MIT 教授，多家知名机器人公司创始人，美国工程院院士罗德尼·布鲁克斯、量子位联合创始人，总编辑李根、科学作家，“得到”APP《精英日课》专栏作者万维钢联袂推荐。

02

《这就是 AI 智能体》

张梓铭（@北茗）| 著

本书从多个角度全面介绍基于大模型的智能体技术，内容涵盖基础知识、发展历史、技术架构、应用场景、未来趋势及项目实践，旨在为读者提供一站式学习资源。书中不仅有深入浅出的理论讲解，还包含丰富的实战项目示例，帮助读者从零开始，逐步掌握 AI 智能体的核心技术与应用技能，同时培养创新思维和实际操作能力。

03

《这就是MCP》

艾逗笔（@idoubi）| 著

MCP 协议及其应用开发最全介绍，从基础概念到实战案例，再到生态系统构建，为读者提供了一套完整的 MCP 学习与实践指南。

第 1 章概述 MCP 的基本概念，阐述其独特优势及应用场景；第 2 章深入解析MCP的核心架构、通信基础、传输机制及资源管理等技术细节；第 3 章和第 4 章通过多个实战案例，详细讲解了 MCP 服务器和客户端的开发流程，包括高效记笔记、总结聊天记录、复刻AI助手等应用；第 5 章展示了 MCP 在行程规划、RAG 和深度研究等领域的经典应用案例；第 6 章探讨了 MCP 工具链、平台服务、生态整合及社区资源，展望其未来发展。

这18本书籍的PDF版，还有完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

**

大模型入门必读

04

《大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT（第2版）》

奥利维耶·卡埃朗，[法] 玛丽–艾丽斯·布莱特 | 著

何文斯 | 译

深受读者喜爱的大模型应用开发图书升级版，作者为初学者提供了一份清晰、全面的“最小可用知识”，带领你快速了解 GPT-4 和 ChatGPT 的工作原理及优势，并在此基础上使用流行的 Python 编程语言构建大模型应用。

升级版在旧版的基础上进行了全面更新，融入了大模型应用开发的最新进展，比如 RAG、GPT-4 新特性的应用解析等。随书赠 DeepSeek × Dify 应用开发案例，书中还提供了大量简单易学的示例，帮你理解相关概念并将其应用在自己的项目中。

05

《图解大模型：生成式AI原理与实战》

[沙特] 杰伊·阿拉马尔，[荷] 马尔滕·格鲁滕多斯特 | 著

李博杰 | 译

备受关注的大模型“袋鼠书”，全书通过 300 幅全彩插图，以极致视觉化的方式呈现大模型的核心原理与工程实现。开发者入门大模型必读图书。覆盖从底层机制、应用开发到性能优化的完整链条。内容结合真实数据集、实用项目与典型场景，注重实操性。

特别收录 18 幅图精解 DeepSeek 底层原理，紧跟前沿。配套资源包括一键运行代码、200 道大模型面试题及大量拓展视频/文章资料，助你全面掌握大模型理论与实践，是入门进阶与求职备战的理想之选。

06

《从零构建大模型》

塞巴斯蒂安·拉施卡｜著

覃立波，冯骁骋，刘乾 ｜ 译

豆瓣评分 9.5，从零开始构建大模型的最佳指南，由畅销书作家塞巴斯蒂安•拉施卡撰写，通过清晰的文字、图表和实例，逐步指导读者创建自己的大模型。在本书中，读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练，以及定制特定任务的微调。

此外，本书还将探讨如何利用人工反馈确保大模型遵循指令，以及如何将预训练权重加载到大模型中。还有惊喜彩蛋 DeepSeek，作者深入解析构建与优化推理模型的方法和策略。

07

《大模型技术30讲》

塞巴斯蒂安·拉施卡｜著

叶文滔 ｜ 译

GitHub 项目 LLMs-from-scratch（star数58k）作者、大模型独角兽公司 Lightning AI 工程师倾力打造，全书采用独特的一问一答式风格，探讨了当今机器学习和人工智能领域中最重要的 30 个问题，旨在帮助读者了解最新的技术进展。

内容共分为五个部分：神经网络与深度学习、计算机视觉、自然语言处理、生产与部署、预测性能与模型评测。每一章都围绕一个问题展开，不仅针对问题做出了相应的解释，并配有若干图表，还给出了练习供读者检验自身是否已理解所学内容。

08

《LangChain编程：从入门到实践（第2版）》

李多多（@莫尔索） | 著

以简洁而实用的方式引导读者入门大模型应用开发，涵盖 LangChain 的核心概念、原理和高级特性，通过实例细致解读了 LangChain 框架的核心模块和源码，并结合 DeepSeek 等，为读者提供了在实际项目中应用 LangChain 的逐步指导。这一版在第 1 版的基础上进行了全面更新，并新增了对 LangGraph 库的详细讲解等内容。

大模型应用必读

09

《RAG极简入门：原理与实践》

张其来，徐思琪 | 著

一本注重 RAG 上手实践的书，没有堆术语，而是把整套 RAG 技术拆解得明明白白。

全书共 7 章内容，作者从背景原理讲起，到怎么搭框架、怎么处理数据、怎么做检索、生成、优化，每一块都有图、有例子，逻辑也特别清晰。甚至最后还贴心地加了个完整实战项目，让你从头跑一遍系统都不带卡壳的.

10

《图解DeepSeek技术》

[沙特] 杰伊·阿拉马尔, [荷] 马尔滕·格鲁滕多斯特 | 著

李博杰 孟佳颖 | 译

2 小时搞懂 DeepSeek 底层技术。近 120 幅全彩插图通俗解读，内容不枯燥。从推理模型原理到 DeepSeek-R1 训练，作者是大模型领域知名专家 Jay & Maarten, 袋鼠书《图解大模型》同系列，广受欢迎。

11

《一本书玩转 DeepSeek》

陈云飞（@花生）｜著

超牛的 DeepSeek 应用书，作者是 AI 大佬花生，全书涉及 13 大场景，90 个实用案例，7 大技巧，4 大王炸组合，内容涵盖高效办公、副业变现、数据分析、企业级 DeepSeek 使用方案等等。带你轻松掌握 DeepSeek 核心技巧。

大模型面试

12

《百面大模型》

包梦蛟，刘如日，朱俊达 | 著

本书按“二星到五星”难度体系，精选约 100 道大模型面试高频真题，覆盖 MoE、预训练、SFT、PEFT、RLHF、DPO、RAG、智能体等核心考点，配套题目目录，便于高效查漏补缺。

由 AI 领域大 V“包包大人”领衔，美团技术专家与北航新生代强强联合编写，内容专业权威。获 ACL Fellow 刘群、周明，《深度强化学习》作者王树森和黎彧君等 8 位业内大咖联合推荐，是大模型求职者的实战宝典。

大模型底层知识

13

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》

斋藤康毅 | 著

陆宇杰 | 译

豆瓣评分 9.5，本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用 Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。

14

《深度学习入门2：自制框架》

[日]斋藤康毅 | 著

郑明智 | 译

豆瓣评分 9.6，深度学习鱼书姊妹篇，这套书做到了真正意义上的“入门”！书中没有使用内容不明的黑盒，而是从我们能理解的最基础的知识出发，一步一步地实现最先进的深度学习技术。

15

《深度学习进阶：自然语言处理》

[日]斋藤康毅 | 著

陆宇杰 | 译

豆瓣评分 9.7 的畅销书，”鱼书“系列第 3 部，带你快速直达自然语言处理领域！本书内容精炼，聚焦深度学习视角下的自然语言处理，延续前作的行文风格，采用通俗的语言和大量直观的示意图详细讲解，帮助读者加深对深度学习技术的理解，轻松入门自然语言处理。

16

《深度学习入门4：强化学习》

斋藤康毅 | 著

郑明智 | 译

豆瓣评分 9.2，深受读者喜爱的“鱼书”系列第四弹，深度学习入门经典，从零开始掌握强化学习。沿袭“鱼书”系列风格，提供实际代码，边实践边学习，无须依赖外部库，从零开始实现支撑强化学习的基础技术。

17

《深度学习入门5：生成模型》

斋藤康毅 | 著

郑明智 | 译

“鱼书”系列第五部，全书以连贯故事形式，通过 10 个步骤，依次讲解与生成模型相关的重要技术，比如正态分布、最大似然估计、多维正态分布、高斯混合模型、EM 算法、神经网络、变分自动编码器，最后用 3 个步骤剖析扩散模型的理论、实现与应用。

鱼书系列一整套 Get 👇

18

《自制深度学习推理框架》

傅莘莘 | 著

基于 GitHub 2.7k 星标开源项目 KuiperInfer，作者手把手带领读者实现深度学习推理框架，并支持大语言模型的推理。

全书共 9 章，以实现开源深度学习推理框架 KuiperInfer 为例，从基础的张量设计入手，逐步深入讲解计算图、核心算子等关键模块的设计与实现。此外，书中还介绍了如何支持深度学习模型，如 ResNet、YOLOv5，以及大语言模型 Llama 2 的推理。书中代码基于 C++，贴近业界实践。

这18本书籍的PDF版，还有完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

如何学习AI大模型？

如果你对AI大模型入门感兴趣，那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利：入门进阶全套104G学习资源包免费分享！

这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览，小伙伴们记得点个收藏！

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

100套AI大模型商业化落地方案

大模型全套视频教程

200本大模型PDF书籍

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

LLM面试题合集

大模型产品经理资源合集

大模型项目实战合集

👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓