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

好书推荐
1

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！

2

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。

3

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。

4

“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。

5

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。

6

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。

7

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。

8

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。

9

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。

10

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。