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    • 卡码大模型专栏介绍
      • 这个专栏讲什么
      • 大模型应用开发全链路
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      • 每日更新
  • 大模型面经

  • 大模型动态

  • Claude深度解读

  • 入门认知

  • Prompt与调用基础

  • RAG检索增强

  • Agent智能体

  • 微调认知

  • 部署与工程化

  • 多模态入门

  • Transformer原理

  • 手撕Transformer

  • 模型家族与Llama架构

# 大模型学习路线:从零入门大模型应用开发

这里是「卡码大模型」专栏,一条给程序员的大模型学习路线。

卡码大模型应用开发训练营

本专栏持续更新中,目前最新文章发布在公众号:卡码大模型

卡码大模型公众号二维码

我在知识星球 (opens new window)里辅导过太多录友,对每年求职变化非常了解。

现在无论你是做Java后端、C++开发、还是Go开发,大模型相关的知识已经不是"加分项"了,越来越多公司的JD里加了一行:"有大模型相关经验优先"。

于是很多录友来问同一个问题:程序员到底该怎么学大模型?从零开始学,第一步学什么、按什么顺序学?

难就难在,大模型方向太新了,没有标准教材,没有成熟的学习路线。网上文章要么太浅——跟着教程跑个Demo就完了;要么太深——上来就推公式推导,做应用开发根本用不上。后端转大模型应用开发的人,卡在中间,不知道下一步往哪走。

中间地带是空的。

这个专栏,就是来补上这条学习路线的:从大模型入门,到 Prompt、RAG、Agent,再到微调、部署、Transformer 原理,一步一步带你从"会用"走到"懂原理"。

# 这个专栏讲什么

应用开发者需要懂的,讲清楚

算法岗才需要深挖的,点到为止就行。

本专栏不是零散文章堆砌,是一条从"会用"到"懂原理"的完整学习路径。

讲解风格将延续【代码随想录】 (opens new window)的风格,循序渐进,把大模型时代,大家作为一名开发人员,需要掌握的知识,给大家讲清楚。

# 大模型应用开发全链路

# 第一章:大模型入门——是什么、怎么学、岗位怎么选

搞清楚大模型是什么、岗位怎么选、应用开发到底在做什么。

  • 👉 大模型学习路线:程序员从零入门到上手项目,该按什么顺序学(新手先看这篇,整条路线的总览)
  • 大模型关键词全解:从Prompt到Agent到MCP,一篇搞懂13个核心概念
  • AI编程产品的三层架构
  • CLAUDE.md到底怎么写?Claude Code项目记忆、团队规范和上下文管理一篇讲明白
  • Claude Code怎么读懂大代码库?Agent搜索、CLAUDE.md、Hooks、Skills、MCP和LSP一篇讲明白
  • Claude Code作者说“不写Prompt,写Loop”:AI编程从提示词到Agent闭环到底变了什么
  • Claude Code 为什么快?Prompt Cache、Plan Mode、MCP工具加载和上下文压缩一篇讲明白
  • 大模型应用开发、算法岗、开发岗什么区别
  • 大模型应用开发到底在做什么
  • 大模型API到底怎么计费
  • 大模型到底是怎么训练出来的
  • 大模型蒸馏到底是什么?硬蒸、软蒸、蒸馏其他厂商模型,一篇讲明白

# 第二章:Prompt 工程与大模型调用基础

从"会聊天"到"会开发",掌握和大模型交互的基础能力。

  • 从聊天框到业务系统:一个请求是怎么被大模型处理的
  • Prompt Engineering不是“写提示词”:结构化Prompt设计
  • Few-shot、CoT与自我反思:示例、推理和自检怎么选
  • 结构化输出:JSON Schema怎么约束
  • 上下文窗口有多大?Context Engineering入门
  • 同步、异步、流式输出怎么选
  • Function Calling详解:大模型怎么调用工具
  • Token、成本与延迟:大模型应用的三个硬约束(即将更新)

# 第三章:RAG 检索增强怎么学(从原理到优化)

掌握RAG全链路,从原理到优化到评估,能独立设计和面试回答。

  • 为什么有了大模型还需要RAG
  • RAG完整链路拆解:离线阶段和在线阶段
  • Embedding是什么:语义压缩与模型选型
  • 向量数据库解决了什么问题
  • RAG切片策略:四种方式对比
  • RAG系统答不准的常见问题排查
  • RAG优化思路:Query改写到Context压缩
  • 更多文章持续更新中……

# 第四章:AI Agent 智能体设计与工程落地

理解Agent的设计思路、工程挑战和评估方法。

  • 👉 AI Agent 学习路线:程序员怎么从零学 Agent 开发,该按什么顺序学(想专攻 Agent 先看这篇)
  • Agent到底是什么?和普通大模型问答有什么区别?
  • ReAct、Reflection、规划执行:Agent三种常见思路怎么选?
  • Agent vs Workflow:什么时候根本不需要Agent?
  • 工具设计决定Agent上限:Tool Use、Function Calling、参数Schema和返回值怎么设计
  • MCP协议详解:Agent工具调用的新标准,和Function Calling有什么区别
  • Agent为什么容易翻车?死循环、误调用、上下文污染、权限越界怎么兜底
  • Agent的记忆:短期记忆、长期记忆、RAG到底什么关系
  • Agent怎么评估?任务完成率与可靠性度量
  • 更多文章持续更新中……

# 第五章:大模型微调选型(SFT、LoRA、RLHF)

不亲手训,但要懂选型边界。面试必问。

  • 持续更新中……

# 第六章:大模型部署、推理与压测工程化

从Demo到生产的关键一步,工程化能力是应用开发者的核心竞争力。

  • 部署、推理、压测核心指标
  • 更多文章持续更新中……

# 第七章:多模态大模型入门

不只是文本,了解多模态的原理、场景和工程挑战。

  • 持续更新中……

# 第八章:Transformer 原理(应用开发者视角)

拆开大模型看看里面是什么,从应用开发者视角理解Transformer。

  • 为什么都绕不开Transformer
  • 数据流动全解析:从输入到输出每一步
  • 三种架构详解与对比
  • Attention机制:Q、K、V是什么
  • Attention计算全过程一步步拆解
  • Multi-Head Attention:为什么一个头不够
  • 位置编码:Transformer为什么必须知道顺序
  • 残差连接、LayerNorm、FFN:缺一不可的配角
  • 一层Transformer Block长什么样

# 第九章:手撕 Transformer(面试代码实现)

用最简代码实现每个组件,加深理解,面试手撕有底气。

  • 手撕Attention:不依赖框架从零实现注意力机制
  • 手撕Multi-Head Attention:从单头扩展到多头
  • 手撕LayerNorm与残差连接
  • 手撕FFN:前馈网络代码实现
  • 手撕Transformer Block:把组件拼起来
  • 手撕Tiny Transformer:从零拼出完整模型

# 第十章:大模型家族与 Llama 架构

从标准Transformer进化到主流模型架构,学会读技术报告。

  • 持续更新中……

# 第十一章:大模型最新动态与模型评测

大模型领域实时动态与产品分析。

  • Kimi K3发布
  • GPT-5.6发布
  • Claude Code为什么针对中国IP封号
  • DeepSeek招Agent Harness工程师
  • Codex Record & Replay 发布
  • Kimi K2.7-Code发布
  • GLM-5.2发布
  • MiniMax M3评测
  • DeepSeek V4发布
  • GPT-5.5发布
  • Claude Opus 4.7发布
  • Claude Opus 4.8发布
  • DeepSeek V4降价75%实测
  • DeepSeek V4-Pro永久降价75%

# 大模型面经

学到能做项目,下一步就是把它换成 offer。这套专栏配套一个持续更新的大模型面经汇总,全是大厂真实考过的题,按方向整理好了,照着对照自查最省事:

  • Transformer 大厂面试题汇总
  • RAG 大厂面试题汇总 | RAG 落地最难的地方在哪
  • Agent 大厂面试题汇总 | 多 Agent 通信与编排面试详解
  • SFT、RLHF、DPO 微调面试详解
  • Claude Code 大厂面试题汇总 | Vibe Coding 大厂面试题汇总
  • 字节 Agent 开发四面面经

更多面经在大模型面经汇总里,按 Transformer、RAG、Agent、微调、AI 编程分好类,持续更新。

# 每日更新

每日更新首发在公众号「卡码大模型」,定期同步至网站。

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扫码关注,每日更新不错过。

Last Updated: 7/17/2026, 6:34:55 PM

大模型面经汇总 →

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1. 如果感觉本站对你很有帮助,也可以请Carl喝杯奶茶,金额大小不重要,心意已经收下
2. 希望大家都能梦想成真,有好的前程,加油💪