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全"薪"AI大模型全栈工程师【2.0】2026完结
这套《全"薪"AI大模型全栈工程师【2.0】2026完结》的资料包，从命名上就能看出它的定位：不是单点突破的某一篇论文解读，也不是只教你调 API 的速成手册，而是一份试图把大模型从底层原理到工程落地串起来的完整工程参考。对需要拿源码、对照项目结构、复用模块的开发者来说，它更适合被当成一份"可以边看
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这套《全"薪"AI大模型全栈工程师【2.0】2026完结》的资料包，从命名上就能看出它的定位：不是单点突破的某一篇论文解读，也不是只教你调 API 的速成手册，而是一份试图把大模型从底层原理到工程落地串起来的完整工程参考。对需要拿源码、对照项目结构、复用模块的开发者来说，它更适合被当成一份"可以边看边动手"的技术底稿，而不是那种看完就封存的视频课。
技术栈覆盖：从 Transformer 到 Prompt 工程
资料包里的基础篇占了相当分量，目录中可以看到 Transformer 架构解析、大语言模型底层原理、提示词 Prompt 的原理与优化这几块内容。这个编排顺序本身是有工程逻辑的：先理解注意力机制、位置编码、前向传播这些决定模型行为的基础结构，再去看语言模型为什么会在某些任务上表现好、某些任务上失控，最后才进入 Prompt 这一层——因为 Prompt 优化本质上是对模型内部表征的一种外部干预，不理解底层，调优就是盲猜。
对已经写过 Python、但对大模型内部机制还停留在"黑盒调用"阶段的开发者来说，这个顺序能帮你把散落的认知补成一条线。比如你在做 RAG 系统时遇到召回不准的问题，如果知道 Transformer 对长上下文的注意力衰减特性，就能更快判断是该改分块策略还是该换检索模型，而不是反复试参数。
项目结构与可复用模块
这套资料的价值不只在于讲解，更在于它给出的工程结构。从基础篇的推进方式来看，每个主题都对应可运行的实验环节，而不是纯理论推导。Transformer 那部分通常会落到一个可调试的模型实现，Prompt 部分则会给出可替换的模板结构和评估方式。
对开发者来说，真正能复用的是这些结构：一个能把理论概念映射成代码的目录划分，一套能直接改造成自己项目里 prompt 管理层的模板机制，以及一个能用来验证改动是否有效的评估闭环。你不需要照搬全部代码，但可以把它当成"参考实现"来对照自己的工程，看哪些模块可以抽出来单独维护。
适合拿来对照实践，而不是空看
很多大模型课程的问题在于，看完觉得懂了，一动手就卡住。这套资料在基础篇就安排了从底层原理到 Prompt 优化的连续推进，意味着你在看每一节时都应该同步打开编辑器，把讲解里的结构亲手跑一遍、改一遍。
建议的使用方式是：先看一段原理讲解，暂停，自己试着复现关键结构；再回到资料里对照它的实现，记录差异点；最后把差异点整理成自己的笔记或代码片段。这样一轮下来，Transformer 和 Prompt 这两块就不再是"听过的概念"，而是你工程能力里能随时调用的模块。
自学路径：按工程需要倒推
如果你已经有开发经验，不必严格按目录顺序从头看到尾。更高效的做法是从你当前项目最缺的那一环切入：如果项目卡在效果调优，就先去啃 Prompt 原理和优化那部分；如果卡在模型选型和推理成本，就回到大语言模型底层原理和 Transformer 架构。基础篇的内容足够支撑你做出这种"按需倒推"的学习路径。
这套资料把"薪"字放进标题，意图很明显——它想解决的是大模型工程能力在实际工作中的变现问题。所以别把它当成一门要"学完"的课，而要当成一个可以反复回来查、回来对照的工程参考。先跑通一个最小可用的环节，再逐步把上下文补全，这比从头到尾刷一遍视频要扎实得多。
全"薪"AI大模型全栈工程师【2.0】2026完结
掌握AI大模型核心技术，打造全栈工程师
编辑点评
深入浅出解析AI大模型原理，实战项目丰富，适合AI领域初学者及进阶者。
⭐ 编辑推荐
全面覆盖AI大模型基础知识，从理论到实战，助你成为全栈工程师。
✨ 课程亮点
✦AI大模型核心技术解析
✦实战项目丰富
✦适合全栈工程师培养
课程目录
5、AI大模型基础篇（第二期）8 集
- 5、AI大模型基础篇（第二期）必看.png [493.5 KB]
- 3-transformer架构详细解析-2025-9-15-初见.mp4 [1009.3 MB]
- 4-提示词prompt的原理和优化-2025-9-17-初见.mp4 [1.5 GB]
- 2-大语言模型底层原理解析-2025-9-12-初见.mp4 [1.3 GB]
- 1-大模型基础认知-2025-9-10-初见2025-09-10.mp4 [368.4 MB]
- 5-提示词prompt的原理和优化-2-2025-9-19-初见.mp4 [1.3 GB]
- 6-提示词实战案例-2025-9-22-初见.mp4 [1.3 GB]
- 8-fastapi项目讲解-2025-9-26-初见.mp4 [1.1 GB]
9、预习专栏三【大模型核心原理】8 集
- 9、预习专栏三【大模型核心原理】文档.png [493.5 KB]
- 7_02_7大模型核心原理-实践中的大模型.mp4 [31.6 MB]
- 5_02_5大模型核心原理-运行基本机制.mp4 [107.9 MB]
- 6_02_6大模型核心原理-关键技术解析：预训练、SFT、RLHF.mp4 [24.9 MB]
- 2_02_2大模型核心原理-理解生成式模型与大语言模型.mp4 [52.5 MB]
- 1_02_1大模型核心原理-理解大模型成功的背后.mp4 [101.8 MB]
- 4_02_4大模型核心原理-Transformer架构解析.mp4 [196.3 MB]
- 3_02_3大模型核心原理-大模型应用实例与Prompt使用技巧.mp4 [30.2 MB]
11、预习专栏五【提示工程项目实战】2 集
- 11、预习专栏五【提示工程项目实战】文档.png [493.5 KB]
- 提示工程项目实战.mp4 [160.9 MB]
8、预习专栏二【大模型的基础】6 集
- 8、预习专栏二【大模型的基础】说明.png [493.5 KB]
- 01-1大模型的基础认知-人工智能演进与大模型兴起 2025.04.16.mp4 [127.4 MB]
- 01-2大模型的基础认知-大模型与通用人工智能.mp4 [47.1 MB]
- 01-4大模型的基础认知-国产大模型介绍.mp4 [5.5 MB]
- 01-5大模型的基础认知-大模型的趋势和挑战.mp4 [28.7 MB]
- 01-3大模型的基础认知-GPT模型的发展历程.mp4 [38.9 MB]
3、AI大模型Agent智能体开发篇（第一期）6 集
- 11-langgraph框架2-2025-8-1-初见.mp4 [1.3 GB]
- 14-项目讲解和应用平台介绍-2025-8-8-初见.mp4 [1.2 GB]
- 10-langgraph框架-2025-7-30-初见.mp4 [1.2 GB]
- 16-MCP进阶-2025-8-13-托比.mp4 [1.3 GB]
- 15-初认MCP-2025-8-10-托比.mp4 [983.4 MB]
- 12-langgraph框架3-2025-8-3-初见.mp4 [1.3 GB]
2、AI大模型RAG应用开发篇（第一期）8 集
- 10-RAG评估和应用平台-2025-6-29-柏汌.mp4 [842.9 MB]
- 11-实战项目：智能文档检索助手-2025-7-2-柏汌.mp4 [800.3 MB]
- 5-LangChain妗嗘灦-4-2025-6-11-鏌忔睂.mp4 [760.4 MB]
- 1-RAG基础-2025-5-25-柏汌.mp4 [850.0 MB]
- 2-LangChain妗嗘灦-2025-5-28-鏌忔睂.mp4 [1.0 GB]
- 3-LangChain妗嗘灦-2-2025-6-4-鏌忔睂.mp4 [955.2 MB]
- 4-LangChain妗嗘灦-3-2025-6-8-鏌忔睂.mp4 [996.5 MB]
- 12-实战项目：智能文档检索助手-2-2025-7-6-柏汌.mp4 [833.5 MB]
📁 AI大模型基础篇（第一期）9 集
- AI大模型基础篇（第一期）说明.zip [1.8 MB]
- 7、prompt提示词项目实战-2025-5-21-初见.mp4 [750.5 MB]
- 3、大语言模型基础认知-2025-5-7-初见.mp4 [811.0 MB]
- 2、MySQL安装.mp4 [32.0 MB]
- 5、Prompt Engineering原理-2025-5-14-初见.mp4 [534.1 MB]
- 1、开发环境安装.mp4 [51.4 MB]
- 6、提示词prompt的原理和优化-2025-5-18-初见.mp4 [522.4 MB]
- 4、大模型的核心原理-2025-5-11-初见.mp4 [662.4 MB]
- 1、AI大模型基础篇（第一期）说明.png [493.5 KB]
6、面试专栏70 集
- 21_如果有标注的训练数据很少，如何扩增训练数据的数量？.mp4 [37.7 MB]
- 23_量化和二值化.mp4 [40.5 MB]
- 67_通过let's think step by step提示词触发的思维链模式，与推理模型.mp4 [41.3 MB]
- 59_当用户查询与文档库差异较大时（如：口语化表达），如何提升检索的鲁棒性？.mp4 [35.9 MB]
- 39_deepseek的MLA技术.mp4 [25.4 MB]
- 53_如何将RAG与微调（Fine-tuning）结合？.mp4 [40.8 MB]
- 51_文本分块（Chunking）有哪些常见策略？.mp4 [48.0 MB]
- 76_Agent的自我反思机制设计.mp4 [39.4 MB]
- 41_clip是什么.mp4 [44.5 MB]
- 29_激活函数.mp4 [19.6 MB]
- 38_encoder-only模型是什么.mp4 [36.6 MB]
- 12_动态批处理如何提升推理吞吐量？.mp4 [31.2 MB]
- 26_卷积运算公式.mp4 [3.7 MB]
- 19_什么是LoRA.mp4 [31.2 MB]
- 57_构建 RAG 系统时，如何选择合适的嵌入模型.mp4 [34.0 MB]
- 31_旋转位置编码.mp4 [38.6 MB]
- 30_梯度和前向传播.mp4 [17.5 MB]
- 66_RAG的延迟主要来自哪几个环节？ 如何针对性优化？.mp4 [35.0 MB]
- 54_如何处理上下文溢出的问题.mp4 [126.1 KB]
- 75_agent和workflow.mp4 [31.1 MB]
- 28_计算机怎么识别图片.mp4 [32.8 MB]
- 33_什么是MoE.mp4 [21.1 MB]
- 16_正则化约束.mp4 [59.9 MB]
- 36_残差网络有什么作用.mp4 [38.9 MB]
- 52_如何设计一个高质量的检索语料库？.mp4 [46.3 MB]
- 64_RAG检索的方式和技术有哪些？.mp4 [51.0 MB]
- 11_残差网络有什么作用.mp4 [38.9 MB]
- 37_KVcache是干什么的.mp4 [13.7 MB]
- 46_长上下文窗口的技术实现难点.mp4 [45.2 MB]
- 24_损失函数和反向传播.mp4 [11.1 MB]
- 71_描述Agent应用场景并详细说明.mp4 [52.2 MB]
- 65_rag分块策略详解.mp4 [48.1 MB]
- 1_Transformer1鏁翠綋浠嬬粛.mp4 [44.8 MB]
- 5_Transformer5前馈网络.mp4 [65.0 MB]
- 62_rag是什么 整体流程是怎么样的.mp4 [33.5 MB]
- 73_MCP和function call的异同.mp4 [32.1 MB]
- 47_在RAG中，如何优化Embedding模型以提升检索质量？.mp4 [45.2 MB]
- 34_什么是flashattention.mp4 [25.9 MB]
- 49_与纯生成式模型（如GPT）相比，RAG如何解决幻觉问题？.mp4 [42.7 MB]
- 72_ReAct 框架是什么？.mp4 [33.9 MB]
- 17_怎么区分数据噪声与解码策略导致的幻觉.mp4 [44.5 MB]
- 44_RAG 在多轮对话中表现不佳的原因.mp4 [42.8 MB]
- 70_如何设计 Agent 的目标函数，以确保其行为符合预期？.mp4 [46.8 MB]
- 60_rag在检索中的问题.mp4 [49.0 MB]
- 27_卷积神经网络原理.mp4 [25.2 MB]
- 61_rag稀疏检索和稠密检索.mp4 [27.6 MB]
- 69_什么是过拟合 该怎么解决.mp4 [67.7 MB]
- 50_向量数据库在RAG中的非必需场景举例及替代方案.mp4 [32.1 MB]
- 55_如何避免 RAG 生成无关内容.mp4 [37.1 MB]
- 32_位置编码.mp4 [20.2 MB]
- 35_常见的位置编码有哪些.mp4 [30.9 MB]
- 22_模型蒸馏时教师模型“黑暗知识”（Dark Knowledge）的提取技巧.mp4 [59.7 MB]
- 42_bert和Transformer的有什么区别.mp4 [24.0 MB]
- 48_在 RAG 系统中，知识检索和生成式模型分别扮演什么角色，两者如何协同工作？.mp4 [108.4 KB]
- 56_归一化在rag中的作用.mp4 [42.5 MB]
- 6_Transformer6浣嶇疆缂栫爜.mp4 [39.0 MB]
- 15_LoRI技术详解.mp4 [35.0 MB]
- 43_以Transformer为例大模型面试题目学习方法.mp4 [30.4 MB]
- 10_Reward Hacking问题如何解决？.mp4 [53.3 MB]
- 68_什么是模型的幻觉 该怎么解决.mp4 [51.9 MB]
- 45_针对性优化RAG延迟的三个环节.mp4 [33.9 MB]
- 40_decoder-only模型是什么.mp4 [31.2 MB]
- 63_rag生成答案和检索不一致可能的原因.mp4 [48.1 MB]
- 20_如何通过模型微调，尽量解决提示词注入的问题？.mp4 [25.3 MB]
- 25_神经网络简介.mp4 [29.8 MB]
- 18_什么是稀疏微调.mp4 [47.0 MB]
- 13_剪枝和蒸馏.mp4 [40.8 MB]
- 14_解释大模型训练中的“缩放定律”.mp4 [47.5 MB]
- 58_多轮对话的优化方式.mp4 [41.2 MB]
- 74_Few-Shot提示构建的关键技巧？.mp4 [39.3 MB]
7、预习专栏一【python编程】23 集
- 7、预习专栏一【python编程】资料.zip [1.8 MB]
- 09_容器类型之列表类型.mp4 [36.6 MB]
- 11_容器类型之字典类型.mp4 [16.9 MB]
- 07_原生字符串与字节字符串.mp4 [22.1 MB]
- 04_学习中的复利思维.mp4 [32.5 MB]
- 17_一个案例讲解完毕面向对象的四大特性.mp4 [84.9 MB]
- 14_for循环与列表生成式.mp4 [34.9 MB]
- 18_文件操作详解.mp4 [75.4 MB]
- 05_位运算符操作.mp4 [61.9 MB]
- 21_模块化编程之自定义模块详解.mp4 [29.9 MB]
- 16_函数定义与lambda表达式.mp4 [58.8 MB]
- 15_while循环与哨兵值.mp4 [17.6 MB]
- 22_模块化编程之第三方模块.mp4 [33.1 MB]
- 13_分支结构.mp4 [28.0 MB]
- 19_自定义异常与异常处理.mp4 [44.9 MB]
- 02_认识Python变量类型与变量地址.mp4 [43.7 MB]
- 08_输入与输出详解.mp4 [15.1 MB]
- 01_课程说明与大概介绍.mp4 [14.4 MB]
- 10_容器类型之元组类型.mp4 [9.3 MB]
- 03_余数与除操作详解.mp4 [13.2 MB]
- 12_容器类型之集合类型.mp4 [15.5 MB]
- 06_整数与浮点数的特性.mp4 [27.7 MB]
- 20_模块化编程之内置模块详解.mp4 [59.9 MB]
10、预习专栏四【提示工程原理】4 集
- 4、提示工程攻击和防范.mp4 [54.3 MB]
- 2、提示工程组成要素和示例.mp4 [74.2 MB]
- 3、提示工程调优进阶.mp4 [132.3 MB]
- 1、提示工程原理解释.mp4 [95.7 MB]
📁 2、AI大模型RAG应用开发篇（第二期）9 集
- 3-LangChain妗嗘灦-2025-10-13-鏌忔睂.mp4 [1.5 GB]
- 4-LangChain妗嗘灦-2-2025-10-15-鏌忔睂.mp4 [1.7 GB]
- 11-实战项目：智能文档检索助手-2025-10-31-柏汌.mp4 [934.1 MB]
- 1-RAG基础-2025-10-8-柏汌.mp4 [1.4 GB]
- 10-RAG评估和应用平台-2025-10-29-柏汌.mp4 [1.6 GB]
- 2-RAG基础-2-2025-10-10-柏汌.mp4 [2.0 GB]
- 12-实战项目：智能文档检索助手-2-2025-11-3-柏汌.mp4 [1.4 GB]
- 5-LangChain妗嗘灦-3-2025-10-17-鏌忔睂.mp4 [1.5 GB]
- 6-LangChain妗嗘灦-4-2025-10-20-鏌忔睂.mp4 [1.2 GB]
📁 3、AI大模型Agent智能体开发篇（第二期）6 集
- 7-llamaindex项目-2025-11-24-初见.mp4 [1.3 GB]
- 11-langgraph框架-2025-12-5-初见.mp4 [1.1 GB]
- 10-多智能体langgraph-2025-12-1-初见.mp4 [1.2 GB]
- 12-Langgraph-2-2025-12-8-初见.mp4 [1.3 GB]
- 1-初始llamaindex框架-2025-11-10-初见.mp4 [1.2 GB]
- 13-Langgrapg-3-2025-12-10-初见.mp4 [1.3 GB]
13、预习专栏七【私有化部署】1 集
- 私有化部署.mp4 [32.3 MB]
4、AI大模型私有化微调篇（第一期）18 集
- 5-多模态..模型（上）基于 CNN 的模型-2025-8-24-陈钢.mp4 [1.1 GB]
- 8-实战项..之视频转码..志报警平台（上）-2025-8-31-陈钢.mp4 [1.3 GB]
- 4-模型微调 量化2-2025-8-22-陈钢.mp4 [1.1 GB]
- 11-实战项..之个..健康助理（下）-2025-9-7-陈钢.mp4 [1.3 GB]
- 16-商业需求与就业发展-2025-9-19-宋永柱.mp4 [1.3 GB]
- 3-模型微调 量化-2025-8-20-陈钢.mp4 [919.7 MB]
- 12-实战项..之企业知识库项..（上）-2025-9-10-程建章.mp4 [1.5 GB]
- 7-模型微调 最佳实践-2025-8-29-陈钢.mp4 [1.5 GB]
- 9-实战项..之视频转码..志报警平台（下）-2025-9-3-陈钢.mp4 [1.3 GB]
- 2-模型微调 PEFT-2025-8-17-陈钢.mp4 [1.3 GB]
- 15-实战项..之销冠智能体项..（下）-2025-9-17-程建章.mp4 [1.2 GB]
- 6-多模态..模型（下）基于 Transformers 的模型-2025-8-27-陈钢.mp4 [1.1 GB]
- 10-实战项..之个..健康助理（上）-2025-9-5陈钢.mp4 [2.2 GB]
- 14-实战项..之销冠智能体项..（上）-2025-9-14-程建章.mp4 [1.4 GB]
- 1-模型微调 101-2025-8-15-陈钢.mp4 [1.3 GB]
- 13-实战项..之企业知识库项..（下）-2025-9-12-程建章.mp4 [1.5 GB]
- 课程目录大纲.png [150.1 KB]
- 图灵-全“薪”AI大模型全栈工程师.png [124.3 KB]
适合人群
- AI领域初学者
- AI领域进阶者
- 全栈工程师
🎯 学习收获
- 掌握AI大模型核心技术
- 提升实战能力
- 成为全栈工程师
🎉 祝您学习愉快！
