告别孤军奋战:大模型技术共学营,有书有直播,助你系统入门

大模型技术全民可用时代来临,图灵发起共学营,提供书籍、直播和社群,助你系统入门大模型,把握技术红利。

原文标题:想入门大模型?不用一个人瞎琢磨,有书有直播,一群人慢慢学透

原文作者:图灵编辑部

冷月清谈:

文章指出,大模型技术正处于“全民可用”阶段,成为AI的基础设施。工程落地进入黄金时代,开源模型和工具生态爆发,技术可达性大幅提升。行业对大模型人才需求激增,相关职位同比增长显著。图灵编辑部发起大模型技术共学营,提供核心书籍、直播和社群陪伴,旨在帮助学习者从零开始,逐步深入大模型领域。共学营强调系统学习,提供从原理到实战的学习路径,适合具备基础Python知识的学习者。通过项目实战和面试准备,助力学习者成为大模型领域的实践者和创新者。

怜星夜思:

1、文章提到大模型工程落地进入黄金时代,那么对于非技术背景的人来说,学习大模型技术有什么实际的应用场景?
2、文章中提到“AI 教 AI”、“小模型教大模型”的训练范式,这背后的原理是什么?这种方法有哪些优势和局限性?
3、文章说现在是学习大模型技术的最佳时机,但大模型技术发展迅速,会不会今天学的知识明天就过时了?应该如何应对这种快速变化?

原文内容

2025 年 6 月,人工智能行业再次进入一个关键爆发期——不论是 Google、OpenAI、阿里、xAI,还是 Mistral、Sakana AI,所有顶级实验室都在集体发力。而这背后所推动的核心技术,就是大模型(LLM)。

在刚刚过去的 Google I/O 大会上,Google 发布了 Gemini 2.5 全系列模型,最高支持 500 万 token 的上下文窗口,这几乎意味着模型可以一次处理整本书、整段会议视频甚至多轮对话逻辑。与此同时,Sakana AI 则发布了“Darwin-Gödel Machine”,一个能自我修改代码、主动优化推理能力的自我改进系统。

而你可能不知道——这些划时代技术的底层原理、方法与实践路径,其实你完全可以学得会、用得上。我们正在经历大模型技术的“全民可用”阶段,从研究走向工程,从平台走向个人。只要你选择现在加入,就能在下一个技术红利窗口期中,占据先机。

为什么大模型技术值得你花时间学习?

1. 大模型将成为 AI 的基础设施

过去你学 Python 是为了做自动化,学深度学习是为了图像识别。而今天,无论是自动写报告、智能搜索、代码生成,还是问答助手、文档分析、企业流程自动化,LLM 都将成为 AI 应用的通用底座

2. 工程落地进入黄金时代
  • 你可以用 OpenAI、Gemini、Claude 等 API 快速搭建问答系统
  • 可以用 LangChain、Flowise 构建 Agent 应用
  • 甚至可以训练自己的专属模型,掌控模型细节和数据安全

也就是说,你能做的不再是“用别人家的智能”,而是自己打造智能系统。

3. 模型开源与工具生态大爆发
  • Mistral 联合 AllHands AI 发布了面向工程的开源模型 Devstral
  • 阿里全面开源了 Qwen3 系列模型,覆盖文本、图像、音频多模态输入
  • Sakana AI 提出可进化的推理框架 RLT + DGM,模型可“学会教”和“自我修改”

这意味着:你再也不需要依赖巨头平台,个人也能拥有一套强大的模型系统。

为什么是现在?

1. 技术可达性大幅提升

过去模型训练门槛高、硬件成本高、部署流程复杂。但现在:

  • 多数大模型 API 开箱即用,无需复杂配置
  • Hugging Face 等平台上模型训练和微调变得轻松
  • 甚至已有“AI 教 AI”、“小模型教大模型”的训练范式,实现低成本高效率的效果
2. 行业刚需、岗位空缺

据 LinkedIn 数据,大模型相关职位同比增长 200% 以上。无论你是做数据、做产品、做开发,甚至做运营,LLM 都将成为你的核心竞争力。

AI 正在重写世界,你也可以是它的一部分

回顾历史,每一次计算范式的迁移,都会重新塑造技术生态与人才格局。大模型不仅是一种 AI 技术,更是一种通用能力的重构。越早入场,越容易看到机会、创造价值。

与其被动等待,不如主动出击。机会只给做好准备的人,技术红利期不是永远开放。

如果你在等一个信号告诉你:“可以开始学大模型了”,那它已经来了。

加入大模型技术共学营

我们相信,学习不应该是一个人的孤独旅程。通过共同学习、相互督促和即时交流,我们可以更快地理解核心原理、探讨前沿问题,并激发创新想法。因此,我们发起「大模型技术共学营」,旨在打造一个专注于大模型技术的学习型社群,帮助每一位成员从零开始,逐步深入,最终成为大模型领域的实践者和创新者。

「大模型技术共学营」一次性包含了 5 本核心书籍、8 场直播,还有 365 天的社群陪伴如果你买过技术图书,你会发现:随便买 3 本就超过 299 元)加入共学营的同学可以享后续图灵新书《AI 工程》(待出版)《深度学习入门 5:生成模型》(已上市) 5 折购的权益。

更重要的是:没有“21 天速成”,没有“副业变现”那种听着就悬的噱头。我们不走捷径,只做真正靠谱的系统共学,用内容和体验,真心做到一件事:

“这一次学习,值回票价!”

它不是一门枯燥的视频课,也不会甩给你一堆看不完的 PDF,而是老老实实给到实用内容,而且都准确“砸在痛点上”。

从原理到实战,一条能坚持下去的学习路径。

不需要你有 AI 背景,也不需要高学历光环——只要你会基础 Python,就能带你从 0 入门。

深入到底层原理、推理优化、应用开发,最后实现:项目实战 + 面试准备,双闭环输出。不用再东拼西凑,一套完整、可执行、能坚持的路径,助你无痛起步。

现在早鸟价,不只是划算,简直是超乎预期的投资回报。

用一顿烧烤的钱,换一场系统进阶之旅。

大模型学习,不必再一个人孤军奋战,扫码加入共学营学起来吧👇

入营流程:

  1. 扫码付款后扫码添加小助手

  2. 发送手机号 / 订单截图验证入群

  3. 入群后查看公告,开启共学之旅

常见问题:

  • 没有 AI 背景可以学吗?可以,只需基础 Python 知识

  • 直播错过怎么办?有回放,节奏自由,随看随学

  • 图书是电子版吗?全部都是实体书,并且全国包邮

  • 读过部分图书了还适合加入吗?当然适合,核心是社群、项目和系统性

世界太快,但成长从不靠侥幸!一起走上真正属于技术人的成长之路吧!

我觉得与其担心知识过时,不如关注学习方法。 学习大模型,重要的是建立起一套完整的知识体系,了解不同模型的优缺点,掌握模型训练和部署的基本流程。 然后,通过阅读论文、博客、开源代码等方式,持续更新自己的知识库。 此外,要学会批判性思维,不要盲目相信权威,要自己动手验证,独立思考。

与其焦虑,不如拥抱变化! 大模型技术发展快是好事,说明这个领域充满活力和机遇。 我们应该把学习大模型看作是一个持续迭代的过程,不断学习新的知识,掌握新的技能。 同时,要保持开放的心态,积极尝试新的工具和方法,不要害怕犯错。

“AI 教 AI”、“小模型教大模型”本质上是一种知识蒸馏(Knowledge Distillation)的技术。简单来说,就是用一个已经训练好的大模型(或者多个小模型)作为“老师”,将它的知识和能力迁移到另一个小模型(或者尚未训练好的大模型)上。 优势在于可以降低训练成本、提高训练效率。小模型训练更容易、更快,可以先让小模型学习,然后将学习成果传递给大模型。 局限性在于,如果“老师”本身的知识有限,那么“学生”也无法超越“老师”。另外,如何有效地将知识从“老师”传递给“学生”,也是一个需要研究的问题。

我觉得可以理解成“集体智慧”。每个小模型都有自己的特长和弱点,让它们互相学习,取长补短,最终形成一个更强大的大模型。 这种方法很灵活,可以根据不同的任务和数据,选择不同的小模型进行组合和训练。但是,如何协调各个小模型之间的关系,避免它们之间产生冲突,也是一个挑战。

这个问题很有意思!其实非技术背景的人学习大模型,应用场景非常广泛。例如,市场营销人员可以利用大模型进行更精准的客户画像分析,从而制定更有效的营销策略;HR可以利用大模型进行简历筛选、智能面试等,提高招聘效率;运营人员可以利用大模型进行用户行为分析,优化用户体验。甚至内容创作者,也可以用它来辅助生成文案、剧本等等,提高创作效率和质量。总之,只要涉及到大量数据处理、分析和决策的场景,大模型都能派上用场。

我觉得最直接的应用就是提升工作效率!比如,我平时要写很多邮件、报告,有了大模型,我可以快速生成初稿,节省大量时间。另外,它还可以帮我整理、总结信息,让我更快地了解某个领域的知识。虽然我不是技术人员,但我觉得掌握大模型能让我更好地适应未来的工作环境。

这让我想起了人类的学习过程,就像是师傅带徒弟,或者好学生帮助差学生。小模型先学习一些基础知识,然后用这些知识去指导大模型的训练,有点像“站在巨人的肩膀上”。 优势是显而易见的,可以加速大模型的训练,降低对高质量数据的依赖。 但是,如果小模型本身存在偏差或者错误,那么大模型也会受到影响。所以,需要精心设计小模型的训练目标和方法,确保它能够提供正确的指导。

从我的角度看,非技术人员学习大模型,更多的是把握一种新的思维方式和工具。以前难以实现的数据分析、预测,现在通过简单的API调用就能完成。比如,一个律师可以用大模型快速分析大量法律文件,找到关键证据;一个医生可以用大模型辅助诊断,提高诊断准确率。关键在于理解大模型的局限性,将其作为辅助工具,而不是完全依赖。

这个问题问得好!技术发展日新月异是常态。学习大模型,关键不是追求掌握所有细节,而是要抓住核心原理和思想。无论技术如何变化,底层逻辑是不会变的。 应对变化,最好的方法是保持学习的热情,持续关注最新的研究进展,积极参与社群讨论,与其他学习者交流心得。 另外,要注重实践,通过实际项目来巩固所学知识,并将新技术应用到实际场景中。