AI大模型学习和八股文资料合集

AI大模型学习和八股文资料合集

关于

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型(如GPT、LLaMA、ChatGLM)已成为推动行业变革的核心力量。无论是开发者、研究者,还是产品经理,掌握大模型的核心技术与应用方法都至关重要。然而,面对海量学习资源,如何高效入门并深入实践,往往令人感到无从下手。为此,企鹅整理了这份AI大模型相关资料合集,涵盖从理论到实践、从入门到进阶的全方位学习资源,助你快速提升大模型领域的知识与技能!

0.资源分类介绍

1. AI产品经理书籍与面试

  • 核心内容:AI产品经理的必备知识,包括系统化思维、数据标注、语音识别、数据挖掘等。
  • 亮点资源
    《AI产品经理入门手册》(上下册):快速掌握AI产品设计方法论。
    《AI产品经理面试高频100题》:助力面试准备,提升求职竞争力。
  • 适用人群:AI产品经理、技术转产品岗的开发者。

2. 各种报告

  • 核心内容:大模型行业的最新动态、技术趋势与应用案例。
  • 亮点资源
    《2023大模型落地应用案例集》:深度解析大模型在政务、金融、教育等领域的成功实践。
    《2024大语言模型能力测评报告》:全面评估主流大模型的性能与适用场景。
  • 适用人群:行业从业者、技术决策者、研究者。

3. 大模型入门资料

  • 核心内容:大模型的基础理论、开发实践与微调技术。
  • 亮点资源
    《大规模语言模型:从理论到实践》:系统化学习大模型的原理与实现。
    《从零开始大模型开发与微调》:基于PyTorch与ChatGLM的实战指南。
  • 适用人群:初学者、开发者、研究者。

4. 大模型八股文面试

  • 核心内容:大模型相关面试题与高频考点,涵盖RAG、微调、强化学习等技术领域。
  • 亮点资源
    《大模型(LLMs)基础面》:快速掌握大模型的核心概念。
    《大模型(LLMs)RAG 版面分析》:深入解析检索增强生成的优化策略。
  • 适用人群:求职者、技术面试准备者。

5. 大模型实战落地案例

  • 核心内容:大模型在真实场景中的应用案例与实施经验。
  • 亮点资源: 《大模型落地应用案例集》:涵盖金融、医疗、教育等多领域的成功实践。
  • 适用人群:技术落地实施者、行业解决方案专家。

6. 课程大纲

  • 核心内容:AI学习路线图,包括NLP、计算机视觉等方向的学习规划。
  • 亮点资源
    《人工智能学习路线》:从基础到进阶的完整学习路径。
    《NLP知识路线》:聚焦自然语言处理的核心知识点。
  • 适用人群:初学者、希望系统化学习的开发者。

7.使用建议

  • 入门者:从《大模型入门资料》开始,结合《课程大纲》制定学习计划。
  • 求职者:重点阅读《AI产品经理书籍与面试》和《大模型八股文面试》,提升面试竞争力。
  • 从业者:深入研读《各种报告》和《大模型实战落地案例》,了解行业动态与最佳实践。

8.总结

这份AI大模型相关资料合集,涵盖了从理论到实践、从入门到进阶的全面资源,无论你是初学者还是资深从业者,我觉得你都可以从中找到适合自己的学习路径。开启你的AI大模型学习之旅!欢迎在评论区分享你的学习心得与使用体验,让我们一起探讨AI的未来!

AI大模型相关资料合集:https://pan.quark.cn/s/52da2f98f19f

总计: 7 个文件夹, 89 个文件 📁 AI大模型相关资料合集 ├── 📁 AI产品经理书籍与面试 │ ├── 📄 AI产品经理书籍.pdf (4.95MB) │ ├── 📄 AI产品经理入门手册(上).pdf (444.87KB) │ ├── 📄 AI产品经理入门手册(下).pdf (274.28KB) │ ├── 📄 AI产品经理的价值和未来|学习俞军老师分享有感.pdf (1.15MB) │ ├── 📄 AI产品经理的必修课:系统化思维.pdf (520.80KB) │ ├── 📄 AI产品经理需了解的技术知识:语音识别技术.pdf (295.68KB) │ ├── 📄 AI产品经理需要了解的数据标注工作入门.pdf (257.39KB) │ ├── 📄 AI产品经理需要了解的语音交互评价指标.pdf (242.31KB) │ ├── 📄 AI产品经理,如何面对数据挖掘?.pdf (469.07KB) │ ├── 📄 AI时代的产品经理:应重视产品的可演进性.pdf (667.11KB) │ └── 📄 ai产品经理面试高频100题.pdf (4.95MB) ├── 📁 各种报告 │ ├── 📄 202402月更新-2023 移动通信与AI融合的数据格式和模型建议书(第一阶段.pdf (1.53MB) │ ├── 📄 202402月更新-2023产业大模型应用白皮书.pdf (1.99MB) │ ├── 📄 202402月更新-2023前沿大模型的风险、安全与治理报告.pdf (5.18MB) │ ├── 📄 202402月更新-2023大模型落地应用案例集.pdf (5.70MB) │ ├── 📄 202402月更新-2023年AIGC场景应用展望研究报告.pdf (2.77MB) │ ├── 📄 202402月更新-2023政务大模型建设路径及评价体系研究报告.pdf (3.06MB) │ ├── 📄 202402月更新-2023数字中国年度报告.pdf (3.93MB) │ ├── 📄 202402月更新-2023新一代人工智能基础设施白皮书.pdf (3.31MB) │ ├── 📄 202402月更新-2023爱分析·企业大模型市场厂商评估报告:滴普科技.pdf (9.50MB) │ ├── 📄 202402月更新-2023金融大模型技术创新与应用探索报告.pdf (3.45MB) │ ├── 📄 202402月更新-2024大语言模型能力测评报告.pdf (4.48MB) │ ├── 📄 202402月更新-AI大模型产业正发生哪些变化?.pdf (1.18MB) │ ├── 📄 202402月更新-AI时代领先者,大装置+大模型推动AGI落地.pdf (2.21MB) │ ├── 📄 202402月更新-ChatGPT模型大更新,省级数据局陆续挂牌.pdf (1.02MB) │ ├── 📄 202402月更新-GPT商店下周正式上线,美图开放AI视觉大模型.pdf (1.58MB) │ ├── 📄 202402月更新-Meta2024Q1收入指引超预期,发布开源大模型CodeLlama70B.pdf (1.74MB) │ ├── 📄 202402月更新-OpenAI发布重大更新,大模型使用成本将进一步降低.pdf (464.50KB) │ ├── 📄 202402月更新-OpenAI宣布将上线“自定义GPT商店”,网易有道发布教育大模型子曰2.0版本.pdf (1.03MB) │ ├── 📄 202402月更新-Vision Pro预售火爆,国内外大模型持续迭代.pdf (768.35KB) │ ├── 📄 202402月更新-【AI金融新纪元】系列报告(一):金融垂类大模型试用体验.pdf (2.26MB) │ ├── 📄 202402月更新-产业深度:大模型赋能座舱,智能座舱新战场.pdf (2.01MB) │ ├── 📄 202402月更新-大模型专题报告:百模渐欲迷人眼,AI应用繁花开.pdf (4.65MB) │ ├── 📄 202402月更新-大模型安全与伦理研究报告2024.pdf (37.50MB) │ ├── 📄 202402月更新-大模型改变开发及交互环境,处于高速迭代创新周期.pdf (8.40MB) │ ├── 📄 202402月更新-承压,基本面,大模型,长期主义.pdf (1.00MB) │ └── 📄 202402月更新-电信发布大模型,AI边缘模组闪亮CES.pdf (1018.76KB) ├── 📁 大模型入门资料 │ ├── 📄 103:大模型应用开发极简入门:基于 GPT-4 和 ChatGPT_2024.pdf (6.44MB) │ ├── 📄 104:一本书读懂AIGC:ChatGPT、AI绘画、智能文明与生产力变革_2023.pdf (119.76MB) │ ├── 📄 从零开始大模型开发与微调基于PyTorch与ChatGLM.pdf (174.56MB) │ └── 📄 大规模语言模型:从理论到实践.pdf (26.91MB) ├── 📁 大模型八股文面试 │ ├── 📄 1-大模型(LLMs)基础面.pdf (481.56KB) │ ├── 📄 10-LLMs 训练经验帖.pdf (253.51KB) │ ├── 📄 11-大模型(LLMs)langchain 面.pdf (630.97KB) │ ├── 📄 12-多轮对话中让AI保持长期记忆的8种优化方式篇.pdf (362.00KB) │ ├── 📄 13-基于langchain RAG问答应用实战.pdf (375.71KB) │ ├── 📄 14-基于LLM+向量库的文档对话 经验面.pdf (2.16MB) │ ├── 📄 15-大模型 RAG 经验面.pdf (1.41MB) │ ├── 📄 16-LLM文档对话 —— pdf解析关键问题.pdf (2.14MB) │ ├── 📄 17-大模型(LLMs)RAG 版面分析——表格识别方法篇.pdf (661.74KB) │ ├── 📄 18-大模型(LLMs)RAG 版面分析——文本分块面.pdf (482.88KB) │ ├── 📄 19-大模型外挂知识库优化——如何利用大模型辅助召回?.pdf (733.87KB) │ ├── 📄 2-Layer normalization 篇.pdf (488.55KB) │ ├── 📄 20-大模型外挂知识库优化——负样本样本挖掘篇.pdf (704.02KB) │ ├── 📄 21-RAG(Retrieval-Augmented Generation)评测面.pdf (616.73KB) │ ├── 📄 22-检索增强生成(RAG) 优化策略篇.pdf (2.64MB) │ ├── 📄 23-大模型(LLMs)RAG —— 关键痛点及对应解决方案.pdf (1.32MB) │ ├── 📄 24-大模型(LLMs)RAG 优化策略 —— RAG-Fusion篇.pdf (1.06MB) │ ├── 📄 25-Graph RAG 面 — 一种 基于知识图谱的大模型检索增强实现策略.pdf (951.70KB) │ ├── 📄 26-大模型(LLMs)参数高效微调(PEFT) 面.pdf (1.52MB) │ ├── 📄 27-适配器微调(Adapter-tuning)篇.pdf (184.62KB) │ ├── 📄 28-提示学习(Prompting)篇.pdf (446.51KB) │ ├── 📄 29-LoRA 系列篇.pdf (767.28KB) │ ├── 📄 3-LLMs 激活函数篇.pdf (374.98KB) │ ├── 📄 30-如何使用 PEFT库 中 LoRA?.pdf (695.69KB) │ ├── 📄 31-大模型(LLMs)推理面.pdf (675.29KB) │ ├── 📄 32-大模型(LLMs)增量预训练篇.pdf (904.59KB) │ ├── 📄 33-增量预训练(Pretrain)样本拼接篇.pdf (379.90KB) │ ├── 📄 34-基于lora的llama2二次预训练.pdf (2.26MB) │ ├── 📄 35-大模型(LLMs)评测面.pdf (252.63KB) │ ├── 📄 36-大模型(LLMs)强化学习面.pdf (277.61KB) │ ├── 📄 37-大模型(LLMs)强化学习——RLHF及其变种面.pdf (2.42MB) │ ├── 📄 38-大模型(LLMs)强化学习—— PPO 面.pdf (270.99KB) │ ├── 📄 39-强化学习在自然语言处理下的应用篇.pdf (571.58KB) │ ├── 📄 4-Attention 升级面.pdf (410.36KB) │ ├── 📄 40-大模型(LLMs)训练集面.pdf (304.68KB) │ ├── 📄 41-大模型(LLMs)LLM生成SFT数据方法面.pdf (731.09KB) │ ├── 📄 42-大模型(LLMs)显存问题面.pdf (525.45KB) │ ├── 📄 43-显存优化策略篇.pdf (264.76KB) │ ├── 📄 5-transformers 操作篇.pdf (227.10KB) │ ├── 📄 6-LLMs 损失函数篇.pdf (355.57KB) │ ├── 📄 7-相似度函数篇.pdf (174.95KB) │ ├── 📄 8-大模型(LLMs)进阶面.pdf (1018.61KB) │ └── 📄 9-大模型(LLMs)微调面.pdf (2.89MB) ├── 📁 大模型实战落地案例 │ └── 📄 大模型落地应用案例集.pdf (6.57MB) └── 📁 课程大纲 ├── 📄 NLP知识路线.pdf (6.97MB) ├── 📄 人工智能学习路线.pdf (69.29MB) └── 📄 计算机视觉路线图.pdf (386.27KB) 

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ReactNative for Harmony 项目鸿蒙化三方库集成实战:react-native-webview

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📋 前言 react-native-webview 是 React Native 社区最流行的 WebView 组件,提供了一套完整的网页加载和交互解决方案。它支持加载网络 URL、本地 HTML 文件、注入 JavaScript、处理网页事件等多种功能,并且完全兼容 Android、iOS 和 HarmonyOS 三端。 🎯 库简介 基本信息 * 库名称: @react-native-ohos/react-native-webview * 版本信息: * 13.10.5: 支持 RN 0.72 版本 * 13.15.1: 支持 RN 0.77 版本 * 官方仓库: https://github.com/react-native-oh-library/

前端视角 | 从零搭建并启动若依后端(环境配置)

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前言 作为前端开发,因前后端联调需求需启动若依Java后端,本文记录从环境准备到后端启动的完整流程,适配本地已有JDK17(安卓项目)、MySQL8.0(Node后端)的场景,全程不破坏原有开发环境。 一、环境准备(核心:不卸载原有环境,按需适配) 若依官方推荐 JDK >=1.8(推荐1.8版本) Mysql >=5.7.0 (推荐5.7版本) Maven >=3.0 Redis >=5.0 非官方推荐 安装开发工具(推荐 IntelliJ IDEA 社区版) * 作用:打开、编译、运行 Java 代码的工具,

绿联云NAS配置webdav

绿联云NAS配置webdav

前言         zotero使用webdav服务时使用绿联自带的webdav服务只能使用http协议,并且只能在局域网内传输,故而尝试自行配置,以期实现公网文献同步。 注:非专业,自己在配置的时候也是根据前人的分享实现的,可能有很多不准确的地方,请见谅。 1. 大致思路         购买域名(腾讯云)→配置DDNS-go(docker)→获取SSL证书(乐此加密)→配置natfrp(docker) ①域名:固定域名,后续内网穿透时可以使用自定义域名; ②DDNS-go:自动更新域名解析到公网IP; ③SSL证书:https协议需要; ④natfrp:内网穿透需要,这里使用的是Sakura Frp。 2.参考文献 (31 封私信 / 80 条消息) 绿联 NAS 域名直连 DDNS-Go+IPv6 内网穿透并开启 HTTPS - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/

Clawdbot整合Qwen3-32B保姆级教程:Web网关18789端口调试全记录

Clawdbot整合Qwen3-32B保姆级教程:Web网关18789端口调试全记录 1. 为什么需要这个整合方案 你是不是也遇到过这样的问题:想用本地部署的大模型做聊天机器人,但发现直接调用Ollama的API在Web前端里跨域报错?或者Clawdbot配置完后一直连不上模型,控制台疯狂刷404?又或者好不容易跑起来了,发个消息却卡在“正在思考”半天没反应? 这正是我们搭建这套环境时踩过的坑。Clawdbot本身不直接对接Ollama,它需要一个中间层来处理协议转换、请求转发和端口映射。而18789这个端口,就是整个链路里最关键的“通关密码”——它不是随便选的,而是Clawdbot默认监听的Web网关入口。 整套方案的核心逻辑其实很朴素: * 你在浏览器里访问 http://localhost:18789,看到的是Clawdbot的聊天界面 * Clawdbot收到你的消息后,不自己去算答案,而是把请求转给内部代理 * 代理再把请求发到 http://localhost:8080(Ollama API地址) * Ollama调用本地的Qwen3-32B模型生成回复