✓ 2026最新大模型全套资料（持续更新）

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2026最新大模型全套资料（持续更新） (ID: a877***ee6f) [深度限制: 3层]
├─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
│   ├─DeepSeek+7大热点+全套提示词零基础入门-101页(1).pdf
│   ├─DeepSeek+7大热点+全套提示词零基础入门-101页.pdf
│   ├─DeepSeek+DeepResearch：让科研像聊天一样简单.pdf
│   ├─DeepSeek从入门到精通.pdf
│   ├─DeepSeek赋能职场.pdf
│   ├─Deepseek精通和AI办公提效.pptx
│   ├─DeepSeek与AI幻觉.pdf
│   ├─DeepSeek指导手册从入门到精通.pdf
│   ├─大规模语言模型：从理论到实践.pdf
│   ├─大模型的本地部署和微调.pptx
│   ├─大模型应用开发极简入门：基于 GPT-4 和 ChatGPT.pdf
│   ├─大语言模型（LLM）新手入门指南（英译中）-英伟达.pdf
│   ├─基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等 Transformer 架构的自然语言处理.pdf
│   ├─普通人如何抓住DeepSeek红利.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】ChatGPT从入门到精通.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
│   ├─「65页PDF」深度学习精华汇总-产品经理的AI知识库.pdf
│   └─【重磅福利】人工智能产品经理的新起点（200页PPT免费下载）.pdf
├─③、电子书 视频教程
│   ├─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
│   ├─大模型基础入门视频
│   │   ├─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
│   ├─《DeepSeek从入门到精通》
│   │   ├─1. DeepSeek是什么？.mp4
│   │   ├─2. DeepSeek实用技能分享.mp4
│   │   ├─3. DeepSeek的多个应用场景讲解.mp4
│   │   ├─4. Deepseek行业应用与实践.mp4
│   │   ├─5. DeepSeek与深度研究.mp4
│   │   ├─6. DeepSeek本地部署与应用构建.mp4
│   │   └─7. DeepSeek让科研和聊天一样简单.aud.mp4
│   ├─《大模型实战高手课》
│   │   ├─01.开发工程师进阶ai应用型人才.mp4
│   │   ├─02.从工程学角度分析，ChatGPT为什么爆火.mp4
│   │   ├─03.本地化部署DeepSeek r1.mp4
│   │   ├─04.大模型微调：如何基于deepseek-r1 8b构建基本医疗大模型.mp4
│   │   ├─05.DeepSeek+RAG搭建小应用.mp4
│   │   ├─06.用fastapi封装大模型接口.mp4
│   │   └─08.Pre-Training如何让模型变聪明？.mp4
│   ├─《极速3小时带你零代码搞定实战项目开发部署教程》
│   │   ├─1-课程导学.mp4
│   │   ├─2-项目环境准备.mp4
│   │   ├─3-项目设计-数据库设计（DeepSeek）.mp4
│   │   ├─4-项目设计-数据库检测（DeepSeek）.mp4
│   │   ├─5-项目设计-接口设计（DeepSeek）1.mp4
│   │   ├─6-项目设计-接口设计（DeepSeek）2.mp4
│   │   ├─7-项目开发-服务器端（Cursor+idea）接口开发（部门管理）.mp4
│   │   ├─8-项目开发-服务器端（Cursor+idea）接口开发（员工管理）.mp4
│   │   ├─9-项目开发-前端（Cursor+idea）页面布局.mp4
│   │   └─10-项目开发-前端（Cursor+idea）部门管理.mp4
│   └─《普通人如何学好deepseek合集视频》
│       ├─01-deepseek使用指南概述.mp4
│       ├─02-为什么普通人一定要用DeepSeek？.mp4
│       ├─03-DeepSeek的产品线.mp4
│       ├─04-DeepSeek的几种使用方式.mp4
│       ├─05-网页端几个按钮的作用.mp4
│       ├─06-共识：清空之前的提示词&给AI足够的背景信息.mp4
│       ├─07-共识：巧妙利用乔哈里视窗.mp4
│       ├─08-共识：是否可以大白话交流&是否需要指定思考步骤.mp4
│       ├─09-技巧：你是谁+背景信息+你的目标.mp4
│       ├─10-技巧：不要定义过程.mp4
│       ├─11-技巧：明确受众&风格明确.mp4
│       ├─12-技巧：联网功能&补充额外信息.mp4
│       ├─13-技巧：上下文联系&清除记忆.mp4
│       ├─14-技巧：反馈与迭代优化.mp4
│       ├─15-技巧：复杂问题，分步拆解.mp4
│       ├─16-避坑：冗长提示词污染关键词&避免复杂句式.mp4
│       ├─17-避坑：避免分步骤思考&过度角色扮演.mp4
│       ├─18-场景：数学&物理&代码能力.mp4
│       ├─19-场景：写作&文案能力.mp4
│       ├─20-场景：生成mermaid流程图、甘特图，思维导图.mp4
│       ├─21-场景：deepseek+kimi制作ppt.mp4
│       ├─22-场景：日常生活&职业场景.mp4
│       ├─23-场景：简历生成.mp4
│       ├─24-场景：模拟面试.mp4
│       ├─25-指令模型和推理模型的对比.mp4
│       ├─26-不同指令模型、推理模型内部的对比.mp4
│       ├─27-DeepSeek与其它模型的体感对比.mp4
│       ├─28- 部署方式1：API+DeepSeek服务器.mp4
│       ├─29-部署方式2：第三方平台.mp4
│       ├─30-部署方式3：本地算力部署.mp4
│       ├─31-部署方式4：服务器部署.mp4
│       ├─32-DeepSeek-R1的两个核心创新点.mp4
│       ├─33-DeepSeek-R1的训练过程.mp4
│       └─34-两点展望.mp4
├─④、大模型实战落地案例
│   ├─01-ChatGPT入门-爆火出圈的ChatGPT-116页.pdf
│   ├─1.技术解析篇-DeepSeek入门宝典.pptx
│   ├─02-ChatGPT项目实战-理解真实业务场景中, ChatGPT的使用方式-63页 .pdf
│   ├─2.开发实战篇-DeepSeek入门宝典.pptx
│   ├─03-ChatGPT原理-挖掘ChatGPT底层原理, 理解实现方法-78页.pdf
│   ├─3.行业应用篇-DeepSeek入门宝典.pptx
│   ├─4.个人使用篇-DeepSeek入门宝典.pptx
│   ├─2024大模型典型示范应用案例集.pdf
│   ├─2025大模型落地应用案例集.pdf
│   └─《DeepSeek原理与项目实战：大模型部署、微调与应用开发（752页）》.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
    ├─2024大模型技术深度赋能保险行业白皮书.pdf
    ├─2025大模型原理、技术与应用：从GPT到DeepSeek.pdf
    ├─2025年AI技术全景入门分享.pptx
    ├─2025年多模态大语言模型（MLLMs）轻量化方法研究现状和展望报告.pdf
    ├─2025年大模型混合云十大创新技术白皮书5.0-华为.pdf
    ├─2025年大模型应用落地白皮书：企业AI转型行动指南 -火山引擎&IDC-74页.pdf
    ├─2025年大模型应用落地白皮书：企业AI转型行动指南.pdf
    ├─2025年具身智能发展报告.pdf
    ├─2025年行业大模型调研报告.pdf
    ├─2025年中国AI Agent行业研究报告.pptx
    ├─2025年中国AI大模型产业发展报告.pdf
    ├─2025年智能算力产业发展白皮书.pdf
    ├─2025年中文大模型基准测评报告.pdf
    ├─2025年《大模型基准测试体系研究报告》.pdf
    ├─2025年《知识图谱与大模型融合实践研究报告》.pdf
    ├─AI Agent行业研究报告.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
    ├─大模型技术深度赋能保险行业白皮书.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
    ├─大语言模型赋能自动化测试实践、挑战与展望-复旦大学-54页.pptx
    ├─大语言模型能力测评报告.pdf
    ├─国内超大型智能算力中心建设白皮书 2024.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-商业银行风控趋势调研报告.pdf
    ├─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
    ├─年度十大前沿科技趋势报告.pdf
    ├─区块链数据模型技术与应用研究报告.pdf
    ├─人工智能大模型技术财务应用蓝皮书.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
    ├─五大趋势—深度技术需要深度信任.pdf
    ├─医疗健康AI大模型行业研究报告.pdf
    ├─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
    ├─中国AI大模型应用研究报告.pdf
    ├─中国大模型先锋案例TOP30.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
    ├─中国企业AI大模型落地应用现状调研报告.pdf
    ├─中国“大模型+数据分析”最佳实践案例TOP10.pdf
    ├─中国“大模型+智能客服”最佳实践案例TOP10.pdf
    ├─佐思汽研：汽车AI大模型TOP10分析报告.pdf
    ├─中文大模型基准测评年度报告.pdf
    └─【大模型】2025年AI大模型训练数据白皮书.pdf

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277169949

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

luxiaosen1995

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sipkoy

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m9128213

确实是难得好帖啊，顶先

sakura_dmz

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yousanjin

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xiaokun

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csa

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sxmg

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