2026年 Top 10 大模型（LLM）学习资源推荐

Avec le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle (IA), en particulier dans le domaine des grands modèles (LLM) et de l'IA agentique, comment apprendre et maîtriser efficacement ces technologies est devenu un sujet d'intérêt pour de nombreux développeurs et chercheurs. Cet article vous recommandera les 10 ressources d'apprentissage les plus dignes d'intérêt pour 2026, vous aidant à passer des bases à une compréhension approfondie des principes et des applications des grands modèles et des agents.

Introduction

Les grands modèles (LLM) deviennent de plus en plus une technologie centrale dans divers secteurs, leur puissante capacité de traitement du langage naturel et de raisonnement par la connaissance nous permettant d'atteindre l'automatisation et l'intelligence dans de multiples scénarios. Que vous souhaitiez commencer à apprendre à partir de zéro ou que vous souhaitiez améliorer votre compréhension et votre capacité d'application de cette technologie, les ressources suivantes peuvent vous fournir un soutien pratique.

Liste des ressources recommandées

1. LLM 基础入门课程

• Fonctionnalité principale : Fournit une introduction complète aux concepts de base, à la structure et au fonctionnement des grands modèles.
• Scénarios d'application : Convient aux débutants, aide à construire une compréhension préliminaire des grands modèles.
• Avantages et inconvénients :
  • Avantages : Contenu systématique et facile à comprendre.
  • Inconvénients : Peut être un peu trop simple pour les apprenants ayant une certaine base.

2. 从零实现 LLM 教程

• Fonctionnalité principale : Explique en détail comment réaliser un LLM simple à partir de zéro, y compris des exemples de code et des interprétations étape par étape.
• Scénarios d'application : Destiné aux développeurs et chercheurs souhaitant pratiquer.
• Avantages et inconvénients :
  • Avantages : Orienté vers la pratique, facile à prendre en main.
  • Inconvénients : Le processus de mise en œuvre est trop basique, n'aborde pas les applications complexes.

3. Agentic AI 技术深度解析

• Fonctionnalité principale : Explore les derniers développements de l'IA agentique, étudie comment améliorer l'application des LLM grâce aux agents.
• Scénarios d'application : Pour les techniciens souhaitant combiner LLM et agents.
• Avantages et inconvénients :
  • Avantages : Contenu à la pointe, très professionnel.
  • Inconvénients : Assez académique, peut nécessiter des connaissances de base pour mieux comprendre.

4. 视频系列：从 LLM 到 Agent

• Fonctionnalité principale : À travers des conférences et des analyses de cas, explore en profondeur l'application des grands modèles et le processus de transition vers les agents.
• Scénarios d'application : Apprenants visuels, utilisateurs préférant acquérir des connaissances par vidéo.
• Avantages et inconvénients :
  • Avantages : Vivant et imagé, facile à absorber.
  • Inconvénients : Progrès d'apprentissage lent, exige une forte autonomie.

5. AI 研讨会和社区

• Fonctionnalité principale : Fournit une plateforme d'échange, rassemblant des experts de l'industrie de l'IA pour discuter des dernières recherches et technologies.
• Scénarios d'application : Pour les chercheurs souhaitant échanger avec leurs pairs et obtenir des informations de pointe.
• Avantages et inconvénients :
  • Avantages : Partage de ressources, favorise les échanges d'idées.
  • Inconvénients : Nécessite du temps pour participer, peut contenir trop d'informations.

6. 深度学习相关期刊

• Fonctionnalité principale : Recueille les dernières recherches et rapports techniques, couvrant les domaines des LLM et des agents.
• Scénarios d'application : Pour les chercheurs académiques souhaitant obtenir les dernières tendances de recherche.
• Avantages et inconvénients :
  • Avantages : Fortement académique, contenu autoritaire.
  • Inconvénients : Difficile à lire, nécessite certaines connaissances de base.

7. 开源实践项目

• Fonctionnalité principale : Fournit plusieurs projets open source liés aux LLM, pouvant être utilisés directement ou développés ultérieurement.
• Scénarios d'application : Pour les développeurs souhaitant pratiquer, particulièrement adaptés aux débutants.
• Avantages et inconvénients :
  • Avantages : Démonstration de code claire, exploration libre.
  • Inconvénients : Peut manquer de documentation détaillée.

8. 在线课程平台（如 Coursera、edX）

• Fonctionnalité principale : Regroupe de nombreux cours en ligne sur l'IA et les LLM offerts par des universités et institutions renommées.
• Scénarios d'application : Pour les utilisateurs nécessitant un parcours d'apprentissage systématique.
• Avantages et inconvénients :
  • Avantages : Cours variés, large public.
  • Inconvénients : Certains cours sont payants, progrès d'apprentissage lent.

9. AI 书籍推荐清单

• Fonctionnalité principale : Recommande divers livres liés aux grands modèles et à l'apprentissage profond, adaptés à un apprentissage approfondi.
• Scénarios d'application : Pour ceux qui préfèrent les livres et ont besoin de connaissances systématiques.
• Avantages et inconvénients :
  • Avantages : Fortement systématique, facile à étudier en profondeur.
  • Inconvénients : Expérience de lecture longue, pas adaptée pour obtenir rapidement des informations.

10. 技术博客与论坛

• Fonctionnalité principale : Résume les avancées techniques et les cas d'application de plusieurs experts du domaine de l'IA, partageant des expériences pratiques.
• Scénarios d'application : Pour les développeurs souhaitant apprendre par des cas et se référer aux expériences des autres.
• Avantages et inconvénients :
  • Avantages : Contenu riche, large couverture.
  • Inconvénients : Mises à jour irrégulières, qualité variable.

Résumé des recommandations

Les 10 ressources ci-dessus couvrent plusieurs dimensions, allant de la théorie de base aux applications pratiques, permettant à des apprenants de différents niveaux de trouver des matériaux d'apprentissage appropriés. Que vous soyez un novice dans le domaine des grands modèles ou que vous souhaitiez explorer leur potentiel en profondeur, ces ressources vous fourniront des informations et un soutien pratiques. Nous espérons que cet article pourra vous aider dans votre parcours d'apprentissage, vous permettant d'aller plus loin dans le monde des LLM et des agents.