今天迫不及待地跟大家分享一波2025年的大模型书籍，其中包括未上市就爆火的大模型教程《从零开始构建大模型》，这本书在 GitHub 已有 55K Star，美亚评分高达 4.6 星，堪称技术人的新宠。还有详解大模型核心技术的《大模型技术 30 讲》。此外，2024 年的畅销书《大模型应用开发极简入门》也将在 2025 年迎来全新升级。

重磅新书

01 《从零开始构建大模型》

Github 33.3k Star，美亚 4.6 星评，全网爆火的 LLM 大模型教程。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，逐步指导读者如何创建自己的 LLM。

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02 《大模型技术30讲》

畅销书作者塞巴斯蒂安·拉施卡 （Sebastian Raschka）另一部新作，他擅长将复杂的 AI 相关主题提炼成任何人都可以理解的实用要点。如果你准备好超越介绍性概念并更深入地研究机器学习、深度学习和 AI，那么机器学习 Q 和 AI 的问答形式将让您快速轻松地完成工作，而无需大量繁琐工作。

本书中我们将学习各种新概念，如深度神经网络架构、计算机视觉、自然语言处理、产品化与部署和模型评估，以及区分自注意力与普通注意力，常见文本数据的数据增强技术，各种自监督学习技术，多 GPU 训练范式和各种生成式 AI 等技术。

03 《百面大模型》

大模型工程师面试必备，100 道常见的面试题目和解答一次性总结给你，全书系统全面地介绍了大模型相关的技术，涵盖语义表达、数据处理、预训练、对齐到垂类微调、组件、评估、架构、检索增强生成（RAG）、Agent、PEFT（参数高效微调）以及训练与推理等多方面的内容。

04 《大模型应用开发极简入门（第2 版）》

畅销书《大模型应用开发极简入门》升级版。本书为大模型应用开发极简入门手册，为初学者提供了一份清晰、全面的“最小可用知识”，带领大家快速了解 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。

05 《生成式AI 提示工程权威指南》

本书展示如何通过提示工程学习在实际应用中运用大模型。对于初次将 LLM 和扩散模型集成到工作流程中的开发者而言，通常面临的问题是如何让这些模型提供足够可靠的结果，以便应用于自动化系统。作者 James Phoenix 和 Mike Taylor 介绍了一套称为提示工程的原则，帮助您更有效地与 AI 协作。

06 《AI 工程》

本书首先概述了人工智能工程，解释了它与传统 ML 工程的区别，并讨论了新的人工智能堆栈。人工智能使用得越多，发生灾难性故障的机会就越多，评估就变得越重要。本书讨论了评估开放式模型的不同方法，包括快速发展的人工智能即评判方法。

07 《大模型实战》

畅销书 Hands-on 系列新作。本书将为 Python 开发人员提供使用大模型的实用工具和概念，帮助大家掌握实际应用场景。你将学习如何利用预训练的大型语言模型进行文案撰写、文本摘要、语义搜索等任务，构建超越关键词匹配的智能系统。

08 《深度学习入门5：生成模型》

深度学习入门“鱼书”第 5 部，本书的主题是生成模型，目标是带领读者从生成数据的基础开始，最终抵达生成模型的顶点——扩散模型。本书将整个过程分为 10 个步骤，循序渐进。这 10 个步骤组成了一个连续的故事，情节依次展开，在每个步骤，我们都能学到与生成模型相关的重要技术。

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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》。

二、求职必看：大厂 AI 岗面试 “弹药库”，300 + 真题 + 107 道面经直接抱走

想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗？这份面试资料帮你提前 “押题”，拒绝临场慌！

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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