最近，GitHub上一个名为"Dive into LLMs"的项目火了！短短时间内获得数千星标，成为大模型学习者的新宠。这究竟是什么样的神仙项目？为什么能在众多教程中脱颖而出？

Dive into LLMs简介

Dive into LLMs 是由上海交通大学《人工智能安全技术》课程拓展而来的大模型编程实践教程系列，由张倬胜老师主导开发，并获得了华为昇腾社区的支持。该项目旨在通过实践导向的方式，帮助学习者和开发者快速掌握大语言模型的核心技术和应用方法。教程涵盖从基础微调到高级安全对齐的全流程内容，提供课件、代码脚本和实验手册，是国内首个全面系统的大模型实践教程。

精准打击：解决大模型学习的七宗“罪”

传统大模型学习痛点	Dive into LLMs解决方案
理论实践脱节	每个主题配套代码实践和实验手册
学习资源分散	一站式教程覆盖大模型全技术栈
入门门槛高	从零开始，循序渐进的教学设计
国产化支持不足	华为昇腾全流程国产化教程
安全与伦理关注少	专门章节涵盖安全、对齐、水印等
多模态应用缺乏	包含多模态模型和GUI智能体实践
部署应用困难	提供模型微调、部署和应用的完整指南

Dive into LLMs教程目录

教程内容	简介
1.微调与部署	预训练模型微调与部署指南：想提升预训练模型在指定任务上的性能？让我们选择合适的预训练模型，在特定任务上进行微调，并将微调后的模型部署成方便使用的Demo！
2.提示学习与思维链	大模型的API调用与推理指南：“AI在线求鼓励？大模型对一些问题的回答令人大跌眼镜，但它可能只是想要一句「鼓励」”
3.知识编辑	语言模型的编辑方法和工具：想操控语言模型在对指定知识的记忆？让我们选择合适的编辑方法，对特定知识进行编辑，并将对编辑后的模型进行验证！
4.数学推理	如何让大模型学会数学推理？让我们快速蒸馏一个迷你R1！
5.模型水印	语言模型的文本水印：在语言模型生成的内容中嵌入人类不可见的水印
6.越狱攻击	想要得到更好的安全，要先从学会攻击开始。让我们了解越狱攻击如何撬开大模型的嘴！
7.大模型隐写	“看不见的墨水”！想让大模型在流畅回答的同时，悄悄携带只有“自己人”能识别的信息吗？大模型隐写告诉你！
8.多模态模型	作为能够更充分模拟真实世界的多模态大语言模型，其如何实现更强大的多模态理解和生成能力？多模态大语言模型是否能够帮助实现AGI？
9.GUI智能体	想要饭来张口、解放双手？那么让我们一起来让AI Agent替你点外卖、回消息、购物比价吧！
10.智能体安全	大模型智能体迈向了未来操作系统之旅。然而，大模型在开放智能体场景中能意识到风险威胁吗？
11.RLHF安全对齐	基于PPO的RLHF实验指南：本教程“十分危险”，阅读后请检查你的大模型是否在冷笑。

项目地址与资源

📚****dive-into-llms是2025年最值得投入时间学习的大模型教程， 资源包括：详细课件（PPT）、 步骤式教程文档、 可运行代码脚本、 实验手册等内容，如果GitHub下****载困难，可以关注公众号，在后台回复“大模型教程”，获取所有教程，一起学起来吧。

🔗 GitHub地址：https://github.com/Lordog/dive-into-llms

说真的，这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。

结果GPT、DeepSeek火了之后，整条线上的人都开始有点慌了，大家都在想：“我是不是要学大模型，不然这饭碗还能保多久？”

我先给出最直接的答案：一定要把现有的技术和大模型结合起来，而不是抛弃你们现有技术！掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。

即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地！大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇！

这绝非空谈。数据说话

2025年的最后一个月，脉脉高聘发布了《2025年度人才迁徙报告》，披露了2025年前10个月的招聘市场现状。

AI领域的人才需求呈现出极为迫切的“井喷”态势

2025年前10个月，新发AI岗位量同比增长543%，9月单月同比增幅超11倍。同时，在薪资方面，AI领域也显著领先。其中，月薪排名前20的高薪岗位平均月薪均超过6万元，而这些席位大部分被AI研发岗占据。

与此相对应，市场为AI人才支付了显著的溢价：算法工程师中，专攻AIGC方向的岗位平均薪资较普通算法工程师高出近18%；产品经理岗位中，AI方向的产品经理薪资也领先约20%。

当你意识到“技术+AI”是个人突围的最佳路径时，整个就业市场的数据也印证了同一个事实：AI大模型正成为高薪机会的最大源头。

最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

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