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 资源名称：
2025-最新大模型全套资料
资源目录：
2025最新大模型全套资料
├── 课程配套代码+课件
│ ├── 进阶篇+实战篇配套代码
│ │ ├── bisheng
│ │ │ └── ...
│ │ ├── ChatGLM微调
│ │ │ └── ...
│ │ ├── 适合大模型的50种企业
│ │ │ └── ...
│ │ ├── Autodl部署langchain-chatchat教程.txt
│ │ ├── chatglm3-6b部署文档.txt
│ │ ├── DB-GPT部署文档.txt
│ │ ├── langchain-ChatGLM-master.zip
│ │ ├── Linux指令教程.txt
│ │ ├── 提示词教程.docx
│ │ └── 项目3：dialoqbase代码以及apikey.txt
│ ├── Agent入门课程配套代码.rar
│ └── Agent实战数字人源码.rar
├── ①、大模型入门资料
│ ├── 从零开始大模型开发与微调基于PyTorch与ChatGLM.pdf
│ ├── 大规模语言模型：从理论到实践.pdf
│ ├── 大模型应用开发极简入门：基于 GPT-4 和 ChatGPT_2024.pdf
│ ├── 一本书读懂AIGC：ChatGPT、AI绘画、智能文明与生产力变革_2023.pdf
│ └── （大模型黑书）基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等 Transformer 架构的自然语言处理(OCR).pdf
├── ②、AI产品经理书籍与面试
│ ├── AI产品经理的必修课：系统化思维.pdf
│ ├── ai产品经理面试高频100题.pdf
│ ├── AI产品经理入门手册（上）.pdf
│ ├── AI产品经理入门手册（下）.pdf
│ ├── AI产品经理需了解的技术知识：语音识别技术.pdf
│ ├── AI产品经理需要了解的数据标注工作入门.pdf
│ ├── AI产品经理需要了解的语音交互评价指标.pdf
│ ├── AI产品经理，如何面对数据挖掘？.pdf
│ ├── AI赋能：AI重新定义产品经理 (连诗路 [连诗路]) .pdf
│ ├── AI时代的产品经理：应重视产品的可演进性.pdf
│ ├── 人工智能产品经理的新起点（200页PPT免费下载）.pdf
│ └── 「65页PDF」深度学习精华汇总-产品经理的AI知识库.pdf
├── ③、电子书 视频教程
│ ├── Agent课程试听
│ │ ├── 00.AI Agent 导论篇.mp4
│ │ ├── 01.Agent概念、组成与决策.mp4
│ │ ├── 02.Agent决策应用场景分析.mp4
│ │ ├── 03.Agent规划子任务拆解_COT与TOT_.mp4
│ │ ├── 04.思维树24点拓展与react框架.mp4
│ │ ├── 05.Agent记忆(memory).mp4
│ │ ├── 06.Agent工具使用介绍.mp4
│ │ ├── 07.Agent代码初体验、工具使用、记忆添加.mp4
│ │ ├── 08.Agent认知框架之Plan-and-Execute.mp4
│ │ ├── 09.self-Ask.mp4
│ │ ├── 10.Thinking and Self-Refection.mp4
│ │ ├── 11.ReAct框架案例实现.mp4
│ │ └── 12.ReAct RAG Agent.mp4
│ ├── 大模型必看电子书
│ │ ├── BERT基础教程：Transformer大模型实战.pdf
│ │ ├── Build a Large Language Model (From Scratch) -- Sebastian Raschka -- 2024 -- Manning Publications Co_ -- da37a83a6833048cedff22fda0dfc2b8 -- Anna’s Archive.pdf
│ │ ├── 大模型时代：ChatGPT开启通用人工智能浪潮_龙志勇；黄雯_.pdf
│ │ ├── 大模型应用开发极简入门：基于 GPT-4 和 ChatGPT_2024.pdf
│ │ ├── 大语言模型综述.pdf
│ │ ├── HuggingFace自然语言处理详解：基于BERT中文模型的任务实战.pdf
│ │ ├── LangChain 入门指南构建高可复用、可扩展的 LLM 应用程序.pdf
│ │ ├── LLM Cookbook，一份正在悄悄风靡全球的大模型开发手册！（吴恩达教程汉化版）.pdf
│ │ ├── LLM大模型学习圣经（卷1）：从0到1吃透Transformer技术底座-v1.pdf
│ │ ├── LLM大模型学习圣经（卷2）：从0到1吃透大模型的LLM基础实操，冲向年薪100W.pdf
│ │ ├── LLM大模型学习圣经（卷3）：从0到1吃透大模型的顶级LLM架构，冲向年薪100W.pdf
│ │ ├── 面向开发者的 LLM 入门课.pdf
│ │ ├── 《动手做ai agent》.pdf
│ │ ├── 《TensorFlow机器学习实战指南》.pdf
│ │ ├── 《自然语言处理：大模型理论与实践》（预览版）.pdf
│ │ ├── （大模型黑书）基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等 Transformer 架构的自然语言处理(OCR).pdf
│ │ └── （西瓜书）周志华-机器学习.pdf
│ └── 大模型基础
│ ├── 01大模型的演变与概念.mp4
│ ├── 02大模型的使用与训练.mp4
│ ├── 03大模型的特点与分类.mp4
│ ├── 04大模型的工作流程.mp4
│ └── 05大模型的应用.mp4
├── ④、大模型实战落地案例
│ ├── 2024大模型典型示范应用案例集.pdf
│ └── 大模型落地应用案例集.pdf
├── ⑤、大模型八股文面试题
│ ├── 1-大模型（LLMs）基础面.pdf
│ ├── 2-Layer normalization 篇.pdf
│ ├── 3-LLMs 激活函数篇.pdf
│ ├── 4-Attention 升级面.pdf
│ ├── 5-transformers 操作篇.pdf
│ ├── 6-LLMs 损失函数篇.pdf
│ ├── 7-相似度函数篇.pdf
│ ├── 8-大模型（LLMs）进阶面.pdf
│ ├── 9-大模型（LLMs）微调面.pdf
│ ├── 10-LLMs 训练经验帖.pdf
│ ├── 11-大模型（LLMs）langchain 面.pdf
│ ├── 12-多轮对话中让AI保持长期记忆的8种优化方式篇.pdf
│ ├── 13-基于langchain RAG问答应用实战.pdf
│ ├── 14-基于LLM+向量库的文档对话 经验面.pdf
│ ├── 15-大模型 RAG 经验面.pdf
│ ├── 16-LLM文档对话 —— pdf解析关键问题.pdf
│ ├── 17-大模型（LLMs）RAG 版面分析——表格识别方法篇.pdf
│ ├── 18-大模型（LLMs）RAG 版面分析——文本分块面.pdf
│ ├── 19-大模型外挂知识库优化——如何利用大模型辅助召回？.pdf
│ ├── 20-大模型外挂知识库优化——负样本样本挖掘篇.pdf
│ ├── 21-RAG（Retrieval-Augmented Generation）评测面.pdf
│ ├── 22-检索增强生成(RAG) 优化策略篇.pdf
│ ├── 23-大模型（LLMs）RAG —— 关键痛点及对应解决方案.pdf
│ ├── 24-大模型（LLMs）RAG 优化策略 —— RAG-Fusion篇.pdf
│ ├── 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
│ ├── 26-大模型（LLMs）参数高效微调(PEFT) 面.pdf
│ ├── 27-适配器微调（Adapter-tuning）篇.pdf
│ ├── 28-提示学习（Prompting）篇.pdf
│ ├── 29-LoRA 系列篇.pdf
│ ├── 30-如何使用 PEFT库 中 LoRA？.pdf
│ ├── 31-大模型（LLMs）推理面.pdf
│ ├── 32-大模型（LLMs）增量预训练篇.pdf
│ ├── 33-增量预训练（Pretrain）样本拼接篇.pdf
│ ├── 34-基于lora的llama2二次预训练.pdf
│ ├── 35-大模型（LLMs）评测面.pdf
│ ├── 36-大模型（LLMs）强化学习面.pdf
│ ├── 37-大模型（LLMs）强化学习——RLHF及其变种面.pdf
│ ├── 38-大模型（LLMs）强化学习—— PPO 面.pdf
│ ├── 39-强化学习在自然语言处理下的应用篇.pdf
│ ├── 40-大模型（LLMs）训练集面.pdf
│ ├── 41-大模型（LLMs）LLM生成SFT数据方法面.pdf
│ ├── 42-大模型（LLMs）显存问题面.pdf
│ ├── 43-显存优化策略篇.pdf
│ ├── 44-大模型（LLMs）分布式训练面.pdf
│ ├── 45-图解分布式训练（一） —— 流水线并行（Pipeline Parallelism）.pdf
│ ├── 46-图解分布式训练（二） —— nn.DataParallel篇.pdf
│ ├── 47-图解分布式训练（三） —— nn.parallel.DistributedDataParallel.pdf
│ ├── 48-图解分布式训练（四） —— torch.multiprocessing 详细解析.pdf
│ ├── 49-图解分布式训练（五） —— AMP混合精度训练 详细解析.pdf
│ ├── 50-图解分布式训练（六）—— Pytorch的 DeepSpeed 详细解析.pdf
│ ├── 51-图解分布式训练（七）—— accelerate 分布式训练 详细解析.pdf
│ └── 52-图解分布式训练（八）—— ZeRO 学习.pdf
├── ⑥、行业报告，白皮书
│ ├── 2023大模型技术深度赋能保险行业白皮书.pdf
│ ├── 2023年度十大前沿科技趋势报告.pdf
│ ├── 2024大模型技术深度赋能保险行业白皮书.pdf
│ ├── 2024大语言模型能力测评报告.pdf
│ ├── 2024面向未来的算力网络连接-中国算力网络市场发展白皮书.pdf
│ ├── 2024年五大趋势—深度技术需要深度信任.pdf
│ ├── 2024年中国AI大模型场景探索及产业应用调研报告-大模型“引爆”行业新一轮变革.pdf
│ ├── 2024人工智能大模型技术财务应用蓝皮书.pdf
│ ├── 2024行业大模型调研报告.pdf
│ ├── 2024中国大模型先锋案例TOP30.pdf
│ ├── 2024中国“大模型+数据分析”最佳实践案例TOP10.pdf
│ ├── 2024中国“大模型+智能客服”最佳实践案例TOP10.pdf
│ ├── 2024智能算力产业发展白皮书.pdf
│ ├── AI Agent行业研究报告.pdf
│ ├── AI跃迁的2023，中文大模型进展评估：中文大模型基准测评年度报告.pdf
│ ├── 阿里研究院：2024大模型训练数据白皮书-32页.pdf
│ ├── 北京市人工智能行业大模型创新应用白皮书.pdf
│ ├── CGE模型在中国的应用.pdf
│ ├── 大模型金融应用实践及发展建议.pdf
│ ├── 大模型金融应用实践及发展建议报告.pdf
│ ├── 大模型可信赖研究报告.pdf
│ ├── 大模型时代，金融行业如何破解先进存力之困？.pdf
│ ├── 大模型行业合规白皮书.pdf
│ ├── 大模型行业招标需求分析简报.pdf
│ ├── 大模型在金融行业的落地探索.pdf
│ ├── 大模型在日志运维场景的应用实践.pdf
│ ├── 国内超大型智能算力中心建设白皮书 2024.pdf
│ ├── 具身智能发展报告（2024年）.pdf
│ ├── 矿山智能化暨矿山大模型最佳实践白皮书.pdf
│ ├── 迈入模型对抗时代-2023年商业银行风控趋势调研报告.pdf
│ ├── 区块链数据模型技术与应用研究报告.pdf
│ ├── 深度用云展望2025白皮书.pdf
│ ├── 体系化人工智能技术（Holistic-AI）技术探索.pdf
│ ├── 医疗健康AI大模型行业研究报告.pdf
│ ├── 中国AI大模型应用研究报告.pdf
│ ├── 中国开源开发者报告-LLM技术报告.pdf
│ ├── 中国NLP大模型行业概览：重塑人机交互，NLP大模型引领未来.pdf
│ ├── 佐思汽研：2024汽车AI大模型TOP10分析报告-59页.pdf
│ ├── 中文大模型基准测评报告2023.pdf
│ ├── 《大模型基准测试体系研究报告（2024年）》.pdf
│ └── 《知识图谱与大模型融合实践研究报告》.pdf
└── ⑧、学习路线 课程大纲
└── MoPaaS.智泊AI首创年薪60W+ AGI大模型进阶技术路线图V5.0.png
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发表于 2026-1-21 23:00:00
发表于 2026-1-22 08:52:25
