本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。
大模型技术发展迅速，信息更新节奏远超个人的学习速度。对于想入门、想深入，或已经开始用 AI 做事的人，更需要一条清晰、可靠的学习路径。
今天这份书单，按学习阶段与实际需求进行整理：从建立大模型基础认知，到理解底层原理，再到应用开发、工程落地与求职面试，涵盖大模型学习的方方面面。你可以从任何一个与你当前目标最接近的部分开始阅读，也可以顺着结构逐步进阶。
大模型入门
适合刚接触大模型，希望快速建立全局认知和基本动手能力的读者。
《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44k）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。
《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。
大模型底层原理与架构
适合希望理解 Transformer、训练流程、底层数学/工程的人。
《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，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。
《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。
应用开发与框架实战
由业内知名AI专家、前英伟达工程师，畅销书作者 Chip Huyen 撰写。 全书系统阐述了"AI工程"的核心方法------如何基于现成的基础模型（LLM、LMM）构建高效、实用的AI应用。书中提供了完整的 AI 工程框架，涵盖模型选择与评估、提示工程、RAG 与智能体、微调策略、数据集工程、推理优化及 AI 工程架构等关键环节，帮助开发者在复杂的 AI 生态中做出科学的技术决策。
大模型求职面试
《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。
学习资源推荐
如果你想更深入地学习大模型，以下是一些非常有价值的学习资源，这些资源将帮助你从不同角度学习大模型，提升你的实践能力。
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