下面是一份由智谱清言生成的大模型学习攻略。考虑到未来可能的工作方向（八所人工智能）乃至未来可能的学术路线发展，接下来将转向人工智能的学习。
第一阶段：数学与编程基础（1~2个月）
目标：夯实机器学习/大模型所需的数学基础和Python编程能力。
核心内容
数学基础：线性代数（矩阵运算、特征值）、微积分（梯度、链式法则）、概率统计（概率分布、期望、贝叶斯）。
Python基础：基本语法、面向对象、NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn。
推荐资源
3Blue1Brown《线性代数的本质》《微积分的本质》
Khan Academy的数学课程
《Python数据科学手册》
Coursera “Mathematics for Machine Learning”
项目实践
用NumPy实现矩阵运算、梯度下降等算法。
用Pandas清洗数据、Matplotlib做数据可视化。
review:这段可能时间不足，以及我已经学过了，可以跳过。关于python部分，可以试着温习一下，以及面向对象的python编程可能需要学习一下。
🧠 第二阶段：机器学习与深度学习基础（2~3个月）
目标：掌握经典机器学习算法和神经网络原理，能独立搭建和训练模型。
核心内容
机器学习理论：监督/无监督学习、模型评估（准确率、F1值）。
神经网络：前向/反向传播、激活函数、损失函数、优化器（Adam、SGD）。
深度学习框架：PyTorch或TensorFlow。
推荐资源
吴恩达《深度学习》课程
fast.ai《Practical Deep Learning for Coders》
《动手学深度学习》（李沐）
项目实践
用Scikit-learn实现分类/回归模型。
用PyTorch搭建并训练一个MNIST手写数字识别网络。
review: 项目实践似乎已经在人工智能课上做过了，虽然是AI生成的。这部分是学习的重点，需要认知对待。至于剩下的内容，得等完成这方面的学习之后再做决议。
📖 第三阶段：自然语言处理（NLP）与Transformer架构（2~3个月）
目标：理解NLP基础和Transformer原理，能使用主流模型进行文本任务。
核心内容
NLP基础：分词、词嵌入（Word2Vec、GloVe）、RNN/LSTM。
Transformer：自注意力机制、多头注意力、位置编码。
主流模型：BERT、GPT、T5。
推荐资源
《Attention Is All You Need》论文
Hugging Face NLP Course
3Blue1Brown《神经网络》系列
项目实践
用Hugging Face加载预训练模型，做文本分类或情感分析。
用PyTorch实现一个简单的Transformer Decoder。
🔧 第四阶段：大模型训练、微调与工程化（3~4个月）
目标：掌握大模型预训练、微调、部署和优化技术。
核心内容
预训练与微调：SFT、LoRA、RLHF、DPO。
高效训练：FlashAttention、ZeRO、3D并行。
工程化部署：vLLM、TGI、模型量化（AWQ、GPTQ）。
推荐资源
Hugging Face Transformers文档
LLaMA、GPT系列论文
LangChain、LlamaIndex框架
项目实践
微调一个1B规模的开源模型（如Qwen-1.5B）
构建RAG系统（LangChain+FAISS）
部署量化模型（vLLM、Ollama）
🌐 第五阶段：应用开发与多模态探索（2~3个月）
目标：学习大模型应用开发、多模态技术，完成综合项目。
核心内容
RAG进阶、Agent智能体、多模态（图文、语音）。
工具链：Dify、Coze、AutoGPT。
多模态模型：CLIP、Stable Diffusion、Video-LLaVA。
推荐资源
GraphRAG、FastGPT等前沿项目
《多模态大模型综述》
项目实践
搭建智能客服/智能问答系统
用Dify实现教育行业智能助教
文生图、视频生成等多模态实验