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一份按时间线梳理大模型经典论文与面试题库的中文学习资料库，帮你系统备战 LLM 面试
面向春招秋招的大模型面试知识库，用通俗方式讲清 LLM、RAG 和 Agent 核心概念，帮你在面试前快速补齐基础、和面试官聊得起来。
核心能力
- 按年份梳理从 Transformer 到 DeepSeek-R1 的精选论文
- 每篇论文配介绍、B 站视频讲解与在线学习入口
- 覆盖 AI Agent、RAG、微调与应用开发的实战课程
- 提供大模型面试题库，从基础到前沿逐题准备
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LearnLLM.AI 核心亮点
精选大模型面试题库：覆盖从基础到前沿的实战题目，助您高效备战求职，抓住职业机遇；
系统化论文研读：从2017年Transformer奠基性论文出发，按清晰的知识体系梳理技术演进，适合不同基础的开发者循序渐进地深度提升；
精选实战课程：围绕 AI Agent、RAG 知识库、大模型微调与 LLM 应用开发等核心方向，打磨成体系的中文实战课程，覆盖 LangChain、LlamaIndex、Dify、MCP 等主流工具链，配套项目代码与讲师答疑，支持按主题灵活拆分、按需选学，帮你由点及面搭建完整的大模型知识体系。👉 浏览全部课程
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Happy Learning！
LearnLLM.AI 团队
LLM 精选论文
| 时间 | 论文 | 介绍 | 视频 | 开始学习 |
|---|---|---|---|---|
| 2017-06-12 | Transformer | 提出自注意力与 Transformer 架构 |  | |
| 2018-06-11 | GPT-1 | 预训练 + 微调的生成式 Transformer | | |
| 2018-10-11 | BERT | 双向编码器：MLM + NSP | | |
| 2019-02-14 | GPT-2 | 大规模无监督文本生成 | | |
| 2019-10-23 | T5 | 文本到文本统一框架 | | |
| 2020-05-28 | GPT-3 | 大模型与少样本学习能力 | | |
| 2020-10 | ViT | 将 Transformer 主干引入视觉领域 | | |
| 2021-02 | ViLT | 极简视觉语言预训练架构 | | |
| 2021-02 | CLIP | 用自然语言监督实现零样本视觉学习 | | |
| 2021-02 | DALL·E 1 | 自回归文本生成图像的开端 | | |
| 2021-07-07 | CodeX | 面向代码生成的 GPT 系列模型 | | |
| 2021-12 | Stable Diffusion | 潜空间扩散模型推动文生图开源化 | | |
| 2022-02-08 | AlphaCode | 竞赛级代码生成系统 | | |
| 2022-03-04 | InstructGPT | 人类反馈对齐与指令微调 | | |
| 2022-04 | DALL·E 2 | 基于 CLIP Latents 的高保真文生图 | | |
| 2022-12 | Whisper | 大规模弱监督语音识别基础模型 | | |
| 2023-02-27 | LLaMA-1 | 高效开源预训练基座模型 | | |
| 2023-04 | LLaVA | 开源多模态指令微调的重要起点 | | |
| 2023-07-18 | LLaMA-2 | LLaMA 升级版，开放商用 | | |
| 2023-08 | Qwen-VL | 通义千问早期视觉语言基座模型 | | |
| 2023-09-28 | Qwen 1 | 通义千问第一代基座模型 | | |
| 2023-10-10 | Mistral 7B | 高效 7B 级开源模型 | | |
| 2023-12 | LVM | 纯视觉自回归建模的大视觉模型路线 | | |
| 2024-02 | Mixtral 8x7B | 开源稀疏 MoE 的代表作 | | |
| 2024-03 | Gemma 1 | Google 轻量开源模型家族首作 | | |
| 2024-05 | DeepSeek-V2 | 高效 MoE 语言模型，兼顾性能与推理经济性 | | |
| 2024-06 | ChatGLM | 从 GLM-130B 演进到 GLM-4 的国产模型家族 | | |
| 2024-07 | Llama 3 | Meta 新一代开源旗舰模型 | | |
| 2024-07 | Gemma 2 | 在实用尺寸上继续提升开源模型性能 | | |
| 2024-12 | DeepSeek-V3 | 高效 MoE 架构，兼顾训练成本与模型性能 | | |
| 2025-01 | DeepSeek-R1 | 通过强化学习增强大模型推理能力 | | |
| 2025-03 | Gemma 3 | 原生多模态与 128K 长上下文的 Gemma | | |
| 持续更新中... |
AGI 之路
目录
- 🐳序-AGI之路
- 🐱第一章-大模型之Pre-Training
- 🐶第二章-大模型之部署与推理
- 🐯第三章-大模型微调
- 🐻第四章-大模型量化
- 🐼第五章-显卡与大模型并行
- 🐨第六章-Prompt-Engineering
- 🦁第七章-Agent
- 🐷RAG
- 🐘第八章-大模型企业落地
- 🐰第九章-大模型评估指标
- 🐷第十章-热点
- 🦁第十一章-数学
序-AGI之路
大模型年度论文总结
2022：让模型更听话，InstructGPT 和 RLHF
Pre-Training预训练Llama-3.1 405B超大杯，需要多少算力资源？
第一章-大模型之Pre-Training
架构
10分钟搞清楚为什么Transformer中使用LayerNorm而不是BatchNorm
Optimizer
激活函数
神经网络的激活函数（二）Sigmiod、Softmax和Tanh
神经网络的激活函数（五）门控系列-GLU、Swish和SwiGLU
Attention机制
看懂FlashAttention需要的数学储备是？高考数学最后一道大题
为什么会发展出Multi-Query-Attention和Group-Query-Attention
位置编码
Tokenizer
并行策略
大模型训练框架
第二章-大模型之部署与推理
模型部署不求人！从TTFT到Throughput的性能估算终极公式
大模型output-token为什么比input-token贵
如何评判大模型的输出速度？首Token延迟和其余Token延迟有什么不同？
大模型的latency（延迟）和throughput（吞吐量）有什么区别
vLLM使用PagedAttention轻松、快速且廉价地提供LLM服务（中文版翻译）
DevOps，AIOps，MLOps，LLMOps，这些Ops都是什么？
大模型推理框架（三）Text generation inference (TGI)
第三章-大模型微调
大模型微调之Soft prompts（二）Prompt Tuning
大模型微调之Soft prompts（三）Prefix-Tuning
大模型微调之Soft prompts（五）Multitask prompt tuning
第四章-大模型量化
第五章-显卡与大模型并行
Transformer架构的GPU并行和之前的NLP算法有什么不同？
第六章-Prompt-Engineering
万字长文Prompt-Engineering-解锁大模型的力量
第七章-Agent
如何设计智能体架构：参考OpenAI还是Anthropic?
RAG
GraphRAG：解锁大模型对叙述性私人数据的检索能力（中文翻译）
第八章-大模型企业落地
大模型应用涌现出的新工作机会-红队测试Red-teaming
第九章-大模型评估指标
大模型性能评测之大海捞针(Needle In A Haystack)
第十章-热点
韩国“N 号房”事件因Deep Fake再现，探究背后的技术和应对方法
用Exploit and Explore解决不知道吃什么的选择困难症
第十一章-数学
线性代数
微积分
概率统计
0基础学习AI大模型必备数学知识之概率统计（一）贝叶斯定理和概率分布
0基础学习AI大模型必备数学知识之概率统计（二）概率分布的描述方法
0基础学习AI大模型必备数学知识之概率统计（三）中心极限定理
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langchain
langchain-ai·Python
用 Python 搭建 LLM 应用和智能体的开发框架，把模型调用、工具、检索和记忆串成可组合的链路，省去自己拼装底层胶水代码。
智能体开发+4RAG 框架
149312+17025klangchain-typesafe==0.0.22026-11-10 16:25 UTC
awesome-llm-apps
Shubhamsaboo·Python
收录 100 多个可直接上手的 AI Agent、Agent Skills 和 RAG 应用示例，帮开发者快速找到能跑起来的 LLM 项目参考。
AI Agent+4RAG 框架
144351+28421k2026-11-10 01:54 UTC
hello-agents
datawhalechina·Python
从零开始手把手教你构建 LLM 智能体的中文教程，覆盖 Agent 原理、RAG 等核心实践，适合入门与动手复现。
智能体教程+4RAG 框架
86618+30911kV1.0.32026-10-13 22:28 UTC
serviette
pathwaycom·Python
一个免代码的 RAG 服务器，能随文档更新自动同步答案，支持 8 种向量数据库，基于 Pathway 构建。
RAG+4RAG 框架
587191.5kv0.1.82026-11-10 16:12 UTC