超详细AI大模型学习路线！路线图文档自取

我复盘了自己在实习中LLM的微调经验、AI-Agent开发经验、高stars开源项目经验，结合cs336课程理论的全过程，把碎片化的知识串成了一条线，希望能帮想转行的你，搭建一个坚实的知识框架！
学习路线主要包括以下内容：
✅ LLM前置知识及核心原理：搞懂Transformer结构核心知识点
✅ 预训练细节：Tokenization、RoPE、归一化、FlashAttention加速
✅ 后训练（重点）： SFT、LoRA微调、以及最近大火的RLHF对齐
✅ 应用落地（风口）： RAG检索增强 & Agent智能体架构（MCP协议是未来！）
最近看了很多大厂（字节、阿里、腾讯等）的校招和社招HC，发现一个明显趋势：虽然预训练（Pre-training）是基石，但由于算力门槛极高，那是少数“神仙打架”的领域。对于大多数同学来说，Post-training（后训练，特别是SFT、RLHF/DPO） 和 AI-Agent（智能体应用） 才是目前性价比最高、工业界最缺人的方向！
大模型技术迭代很快，但核心逻辑不变。希望这篇帖子能帮到正在迷茫的你！
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