AI学习资源精选（2025）

AI学习资源精选（2025） AI学习资源精选（2025） Modified November 26, 2025 有一些电子书，也还不错，而且全部免费。 • 黄叔出品，已更新至2.0，《AI编程蓝皮书》 https://superhuang.feishu.cn/wiki/CBBPwvgEuicVhFkx0s7cPmhpn4e • 姚金刚&向阳乔木出品，新鲜的，21万字《GEO白皮书》 https://yaojingang.feishu.cn/docx/Jv85dXAeZoKJ7exJi4Yc4Edrnhf 3.联机学习 联机学习，主要是做信息同步，让自己跟上AI节奏，推荐5个渠道。 1）理论 ➊关注1 2个专业公众号 关于AI的前沿动态和技术解读，一般关注1 2个AI公众号就够了。优势是及时、能够搬运外网信息，不足是比较碎片化，缺乏系统理解和深度思考。 推荐关注量子位和机器之心。 对于一些AI新兴应用的挖掘，推荐关注特工宇宙和他们的观猹平台。 科普领域，推荐关注朋友 @赛博禅心 ，优势是会整活、科普到位，但博主最近在忙AGI Bar的事情，公众号的更新就没那么频繁了。 ➋看外媒、听播客 如果你想更深度跟踪海外动态，推荐阅读外媒的一手报道。 • 媒体：TheInformation、Techcrunch、Github、Reddit。 或者，看一些对技术大佬的深度访谈，比如 Lex Fridman 的播客，采访了很多大佬，每期播客动辄2 3个小时。 • Lex Fridman的播客 https://www.youtube.com/@lexfridman 国内访谈，推荐关注 Founder Park 、 十字路口Crossing 。小宇宙APP上，也有一些高质量访谈。 ➌精读一些论文 如果你想更输入理解技术原理，推荐阅读一些技术论文。普通人读论文，会比较困难，建议先读几篇精品论文。然后，再按需增加阅读量。 详细论文链接，已经在前面发过了。 2）技能 介绍资讯、理论的媒体有很多，但介绍干货、技能的很少，这部分内容主要来自KOL，以公众号文章为主。 推荐大家关注这几个公众号。 • 归藏 ，经常鼓捣各种新产品、新工具的宝藏博主，攻略贴量大管饱。 • 袋鼠帝、苍何 ，AI编程领域优秀博主，很多人学n8n可能都是看的他们教程。 • 阿真 ，AI设计领域宝藏博主。 • 云中江树、甲木、一泽 ，AI提示词宝藏博主。 • 当然，还有我们自己 沃垠AI ，帮大家第一时间体验各种新AI，了解各种新技术，给到一手测评和使用攻略，All blog for you. 3）交流 a.加一些AI社区 • 必推社区： Waytoagi ，非常全面且体系，由多位AI爱好者共建共享，所有知识全部免费。 https://waytoagi.com • AI产品榜 ：每月定期更新AI产品榜单（含全球和国内），已成为行业引用的权威榜单。 aicpb.com 这2个社区，主要在飞书使用。除了飞书外，你也可以加一些质量高的微信社群，比如 一支烟花 、 Waytoagi ，当然也包括我们 沃垠AI 的社群。 b.参加一些线下活动 参加线下活动，可以让我们近距离观察行业的最新情况。如果不能参加线下活动，也可以报名线上直播 （几乎都是免费的） 。 4）商业 国内券商的研报基本不用看，懂的都懂。这里，推荐一些专注AI赛道的VC。 • 红杉资本 （注意，不是红杉中国） https://www.sequoiacap.com • a16z，一家主要投AI的VC https://a16z.com • YC投资，初创公司团队的“孵化器” https://www.ycombinator.com • 奇绩创坛，前身为YC中国，创投+训练营做得很不错 https://www.miracleplus.com 5）平台 学习AI，少不了相应平台、工具的支持。首推这几个，也是AI圈用得最多的平台。 • X，毋庸置疑，X是我们了解一手信源和干货的最有价值地。大厂、大佬和大V，都在这里 https://x.com • Reddit，国外版小红书。很多越狱提示词、时髦玩法都来自这里 https://www.reddit.com/ • 飞书。AI圈，几乎没有不用飞书的公司 （除了自家有云文档平台除外） 。先进团队，先用飞书 https://www.feishu.cn • GitHub，全球最大的开源代码社区，开发者过亿 https://github.com • HuggingFace，因为大模型，huggingface开源社区得以迅速崛起。huggingface趋势榜，成了各家AI公司的实力风向标 https://huggingface.co/ • ProductHunt，一个发现AI好产品的平台 https://www.producthunt.com • YouTube/Bilibili，不解释 • MuleRun，AI Agent的marketplace https://mulerun.com/ 4.学以致用 任何学习，都不能脱离实际，要从自己的实际出发，从自己的需求和目标出发，有针对性地进行学习。“学习 实践 总结/输出”，这样形成自己的经验闭环。 如何学以致用，建议参考这4个路径。 1）先选择合适的工具 沃垠AI 会定期更新AI产品榜单，你可以从这里，选择最适合自己场景、领域的AI，先进行体验。 • AI产品推荐榜（7月） https://mp.weixin.qq.com/s/30IP bnCRZebe4yFwAbT0w aicpb.com AI产品推荐榜（7月） 有一些电子书，也还不错，而且全部免费。 • 黄叔出品，已更新至2.0，《AI编程蓝皮书》 https://superhuang.feishu.cn/wiki/CBBPwvgEuicVhFkx0s7cPmhpn4e • 姚金刚&向阳乔木出品，新鲜的，21万字《GEO白皮书》 https://yaojingang.feishu.cn/docx/Jv85dXAeZoKJ7exJi4Yc4Edrnhf 3.联机学习 联机学习，主要是做信息同步，让自己跟上AI节奏，推荐5个渠道。 1）理论 ➊关注1 2个专业公众号 关于AI的前沿动态和技术解读，一般关注1 2个AI公众号就够了。优势是及时、能够搬运外网信息，不足是比较碎片化，缺乏系统理解和深度思考。 推荐关注量子位和机器之心。 对于一些AI新兴应用的挖掘，推荐关注特工宇宙和他们的观猹平台。 科普领域，推荐关注朋友 @赛博禅心 ，优势是会整活、科普到位，但博主最近在忙AGI Bar的事情，公众号的更新就没那么频繁了。 ➋看外媒、听播客 如果你想更深度跟踪海外动态，推荐阅读外媒的一手报道。 • 媒体：TheInformation、Techcrunch、Github、Reddit。 或者，看一些对技术大佬的深度访谈，比如 Lex Fridman 的播客，采访了很多大佬，每期播客动辄2 3个小时。 • Lex Fridman的播客 https://www.youtube.com/@lexfridman 国内访谈，推荐关注 Founder Park 、 十字路口Crossing 。小宇宙APP上，也有一些高质量访谈。 ➌精读一些论文 如果你想更输入理解技术原理，推荐阅读一些技术论文。普通人读论文，会比较困难，建议先读几篇精品论文。然后，再按需增加阅读量。 详细论文链接，已经在前面发过了。 2）技能 介绍资讯、理论的媒体有很多，但介绍干货、技能的很少，这部分内容主要来自KOL，以公众号文章为主。 推荐大家关注这几个公众号。 • 归藏 ，经常鼓捣各种新产品、新工具的宝藏博主，攻略贴量大管饱。 • 袋鼠帝、苍何 ，AI编程领域优秀博主，很多人学n8n可能都是看的他们教程。 • 阿真 ，AI设计领域宝藏博主。 • 云中江树、甲木、一泽 ，AI提示词宝藏博主。 • 当然，还有我们自己 沃垠AI ，帮大家第一时间体验各种新AI，了解各种新技术，给到一手测评和使用攻略，All blog for you. 3）交流 a.加一些AI社区 • 必推社区： Waytoagi ，非常全面且体系，由多位AI爱好者共建共享，所有知识全部免费。 https://waytoagi.com • AI产品榜 ：每月定期更新AI产品榜单（含全球和国内），已成为行业引用的权威榜单。 aicpb.com aicpb.com 这2个社区，主要在飞书使用。除了飞书外，你也可以加一些质量高的微信社群，比如 一支烟花 、 Waytoagi ，当然也包括我们 沃垠AI 的社群。 b.参加一些线下活动 参加线下活动，可以让我们近距离观察行业的最新情况。如果不能参加线下活动，也可以报名线上直播 （几乎都是免费的） 。 4）商业 国内券商的研报基本不用看，懂的都懂。这里，推荐一些专注AI赛道的VC。 • 红杉资本 （注意，不是红杉中国） https://www.sequoiacap.com • a16z，一家主要投AI的VC https://a16z.com • YC投资，初创公司团队的“孵化器” https://www.ycombinator.com • 奇绩创坛，前身为YC中国，创投+训练营做得很不错 https://www.miracleplus.com 5）平台 学习AI，少不了相应平台、工具的支持。首推这几个，也是AI圈用得最多的平台。 • X，毋庸置疑，X是我们了解一手信源和干货的最有价值地。大厂、大佬和大V，都在这里 https://x.com • Reddit，国外版小红书。很多越狱提示词、时髦玩法都来自这里 https://www.reddit.com/ • 飞书。AI圈，几乎没有不用飞书的公司 （除了自家有云文档平台除外） 。先进团队，先用飞书 https://www.feishu.cn • GitHub，全球最大的开源代码社区，开发者过亿 https://github.com • HuggingFace，因为大模型，huggingface开源社区得以迅速崛起。huggingface趋势榜，成了各家AI公司的实力风向标 https://huggingface.co/ • ProductHunt，一个发现AI好产品的平台 https://www.producthunt.com • YouTube/Bilibili，不解释 • MuleRun，AI Agent的marketplace https://mulerun.com/ 4.学以致用 任何学习，都不能脱离实际，要从自己的实际出发，从自己的需求和目标出发，有针对性地进行学习。“学习 实践 总结/输出”，这样形成自己的经验闭环。 如何学以致用，建议参考这4个路径。 1）先选择合适的工具 沃垠AI 会定期更新AI产品榜单，你可以从这里，选择最适合自己场景、领域的AI，先进行体验。 • AI产品推荐榜（7月） AI产品推荐榜（7月） https://mp.weixin.qq.com/s/30IP bnCRZebe4yFwAbT0w 2）从提示词入门 提示词，是我们与AI对话最基础的语言，也是最基础的技能。你可以先自行尝试不同提示词的生成效果，体验大模型“语言解压”之美。然后模仿他人的提示词进行使用，也可以到我们公众号搜「提示词」，获取最新的提示词攻略。 也可以让GPT 5，给你生成专业的提示词（ 详见攻略贴 ）。 详见攻略贴 3）去搭一些workflow 学会了提示词，接下来我们再进一步，将LLM+prompt进行结合，通过coze或n8n搭一些workflow出来，解决自己生活或工作中的一些重复性工作，让AI开始替你干活。 比如自动写邮件、新闻定时推送、热点监控、知识整理等。 • coze www.coze.cn www.coze.cn • n8n https://n8n.io 4）开始DIY一些应用 再进一步，就可以通过Vibe codin自己DIY一些专属应用了。这类应用可以是智能实体，也可以是软件程序。让AI帮你解决更多的个性化问题。 在真正的通用Agent还没做出来之前，diy一些专属应用，不失为一种捷径。 Vibe coding工具推荐： Claude code、Qoder、Trae、CodeBuddy 。 5.职业选择 如果是职业计划进入人工智能行业，推荐4种渠道。 1）系统学习公开课 • Deeplearning.ai课程，从入门到进阶 https://www.deeplearning.ai/courses • 吴恩达《Machine Learning》 https://www.coursera.org/learn/machine learning • 吴恩达《Deep Learning》 https://mooc.study.163.com/university/deeplearning ai /c • 强化学习 | Reinforcement Learning David Silver https://www.bilibili.com/video/av45357759 • 林轩田《机器学习基石》 https://www.bilibili.com/video/av36731342 • 微软AI公开课，了解AI核心原理 https://microsoft.github.io/AI For Beginners • 英伟达在线自主培训课程，免费、付费皆有 https://www.nvidia.cn/training/online • 斯坦福大学，CS230 Deep Learning https://www.bilibili.com/video/av47055599 • 斯坦福大学，计算机视觉“神课”CS231n https://cs231n.stanford.edu 2）考证 AI领域人才，除了自读在线学位或全职攻读学位以外，目前没有任何被行业认可的证书。市面上所谓的考证提升AI能力，99%都是割韭菜。 3）学业深造 学业深造分为两种。 第一种是自读相关的在线学位，费用不菲。目前，国内大概有70来所高校开设了人工智能研究生专业，这些高校录取门槛较高，而且几乎只收计算机本科生。 另一种就是全职攻读相关学位，通过读研或读博，来完成学历升级。 学校选择，可参考 https://csrankings.org 排名。 4）搞应用 最后，还有一种路径就是，让大厂认可你的动手能力。 比如你是应聘提示词工程师，那你通过扣子打造了一款爆款智能体比什么都有用。同样，你如果应聘AI工程师，那就拿出你在Github或ProductHunt上项目的标星数。 一切，用实力说话。 写在最后 写到这里，不知不觉已逾万字。 去年那篇文章，大部分内容都已被我删去，又重新码了八千字，才有了今天这篇 《AI学习资源精选（2025）》 。 希望它能对2025年才开始接触AI的你有所帮助；即便是老朋友，我也相信，你能从中发现一些新的东西。 知易行难，万事从0到1最难。但我相信，只要开始了，前路就会越来越清晰，也一定会遇见那个更好的自己。 AI很有趣，欢迎来玩、来造。 我们一起折腾，一起出发，说不定下一个惊艳世界的点子，就来自你此时此刻的好奇心。 🔗 原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/8R4WMHTA... https://mp.weixin.qq.com/s/8R4WMHTA... 原创 冷逸 沃垠AI2025年09月16日 08:20 四川 大家好，我是冷逸，沃垠AI的“首席搬砖人”。 今天，给大家带来 《AI学习资源精选》 的全新版本—— 2025升级Plus版 。 为什么要更新？因为已经2025年了，依旧有不少新朋友在问我：该怎么入门AI？从哪里开始？有没有一份系统的学习指引？ 去年的文章 虽然合适，但部分内容已经过时。所以，这次我重新整理了一版，保证在2025全年都能用得上。 去年的文章 本文收录的学习资源list，大多来自我日常自己在用、在看的信源。原则很简单： 精选高质量信息，过滤劣质信息；直击源头，动手学习。 学习思路 在正式进入AI学习资源之前，先跟大家聊聊几种关键的学习方法论，以帮助我们搭建清晰的学习框架。 1）源头学习 知识源头，就像江河支源，是知识发源的地方，是知识刚刚被创造出来的地方。 源头知识的浓度和质量极高，有着最纯粹的底层逻辑和最完整的基础概念。 我们要站在知识的源头， 萃取、消化第一手知识，重视第二手知识，轻视甚至无视第三、第四手知识。 AI领域，源头知识尤为重要。 因为当前的AI仍是一个快速演化的新兴领域，不够成熟，噪音很多。只有去到源头，才能了解底层逻辑、判断信息价值。比如遇到一个新产品，最靠谱的方式不是刷自媒体，而是直接看论文、技术博客。 现在，也有不少工具降低了“读源头”的门槛： • 论文翻译： 沉浸式翻译的BabeIDOC，PDF翻译贼好使； • 总结工具： 豆包、Kimi、元宝、夸克等，可以快速提炼论文和网页的关键信息。 2）功利学习 认知心理学认为： 成人学习有三个前提要求的时候效率最高，即有目标导向、有即时反馈、最近发展区 。简单说就是，能解决当下问题的、学了有地方用的、难度适中的知识，学起来最有效。 所以， 我们学习AI要有极强的目的性，也就是功利学习 。要么它能够帮你变现（赚钱），要么它能够帮你涨工资（提效），要么它能够让你成功创业。 基于功利学习目的，我们给自己制定学习计划，从自己的需求和实际出发，设计学习清单，给自己分配学习资源（可从下文中配置资源）。 这方面最好的案例是 吕雪梅 ，详见我这 另一篇文章 的介绍。 另一篇文章 3）动手学习 光学不练 = 白学。 AI最大的特点是：门槛极低，实践极快。只需自然语言就能与AI互动，任何人都能上手。 建议大家先做一名“AI发烧友” ，保持强烈的好奇心，勇于折腾。因为只有通过动手，才能真正理解。 动手学习，可以帮助我们建立“输入问题 （Input question） 解决问题 （Problem solving） 输出产品 （Ouput product） ”的IPO学习闭环。最终，产出属于自己的 MVP （Minimum Viable Product，最小可交付产品） 。 学习资源 下面，我将从5个方面来汇总AI学习资源，以帮助大家精选信息，源头学习，动手学习。 1.了解底层逻辑 ·Transformer ·Diffusion ·Agent ·提示词 ·Vibe coding 2.源头学习 ·AI领军人物 ·官方指南 ·最新论文 ·专业书籍 3.联机学习 1）理论 ·关注1 2个专业公众号 ·看外媒、听播客 ·精读一些论文 2）技能 ·一些公众号 ·沃垠AI 3）交流 ·加一些AI社区 ·参加一些线下 ·认识一些大佬 4）商业 5）平台 4.学以致用 ·先选一些工具 ·从prompt入门 ·搭一些workflow ·DIY专属应用 5.职业选择 ·学习公开课 ·考证 ·学业深造 ·搞应用 这份list，主要来自我自己关注的渠道或资源，比较主观，可能会有所遗漏，欢迎大家在留言区补充。 1.了解底层逻辑 了解AI，首先需要了解它的底层逻辑，也就是知道AI从哪里来，以及要到哪里去。 人工智能，大概经历了3个阶段。 最早是一些理论，出现了各种“逻辑推理”与“规则主义”；后来有了深度学习，期间出现了一些弱人工智能（ANI），但极为依赖手动输入knowledge；现在这一波，主要是指生成式人工智能（GenAI），由Transformer架构演变而来。 1） 2017年，谷歌八子发表了一篇论文 《Attention is all you need》 ，提出了著名的Transformer架构，奠定了大语言模型（LLM）的基础。 • 原论文地址 https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf • B站up主@跟李沐学AI 也做了视频讲解，全程中文，科普到位。 https://www.bilibili.com/video/BV1pu411o7BE 2）Diffusion扩散模型 ，是文生图、图生视频的最底层技术。 • 知乎有用户做了科普，十分钟快速读懂Diffusion扩散模型。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/599887666 最新的技术是 自回归 ，ChatGPT、Qwen和Gemini都在他们的生图模型里加入了自回归模型。 • 推荐看这篇最新的论文《Autoregressive Models in Vision: A Survey》。 https://arxiv.org/pdf/2411.05902 3）Agent ，无论是智能实体还是代理人，基本都在朝着吴恩达提出的4个方向进化。了解智能体，必读这几篇文章。 • Agent原理、主流框架、设计模式及应用案例 Agent原理、主流框架、设计模式及应用案例 https://mp.weixin.qq.com/s/Ax6fBh8tS ysHHuYA doXA • 知名的斯坦福小镇Agent实验 https://arxiv.org/pdf/2304.03442.pdf • 庄明浩播客《没人知道到底什么TM是Agent》 https://mp.weixin.qq.com/s/y25UAZoxa7 fhpYHgWb71g 4） 今年最火的AI应用场景，属于 Vibe coding 。Claude靠着优秀的编程能力，开发者用户反超了ChatGPT。 • 关于Vibe coding的使用心得，推荐大家读读朋友 @袋鼠帝 的文章 。 @袋鼠帝 的文章 https://mp.weixin.qq.com/s/EujgUb7EL0Hp5BMG333v8w 5）提示词 是我们使用AI的魔术棒。用得好，能够化腐朽为神奇；用得不好，觉得AI不过不过如此。推荐3个渠道系统学习提示词。 • 提示词工程指南 https://www.promptingguide.ai/zh • 向阳乔木的prompt合集 https://xiangyangqiaomu.feishu.cn/wiki/UWHzw21zZirBYXkok46cTXMpnuc • LangGPT的prompt合集 https://github.com/langgptai/LangGPT 6） 如果你想更系统的了解底层技术，这有一些公开课和推荐书单，值得一看。 • Deeplearning.ai课程，涵盖了从入门到进阶。入门，只用学习“introductory”部分。 https://www.deeplearning.ai/courses • llya推荐的30个阅读清单 https://arc.net/folder/D0472A20 9C20 4D3F B145 D2865C0A9FEE 2.源头学习 源头知识的浓度和质量极高，有着最纯粹的底层逻辑和最完整的基础概念，推荐从这4个渠道获取。 1）AI领军人物 这里的领军人物，主要指技术大佬和对人工智能有过重要贡献的人物，如图灵三巨头（Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton、Yann LeCun）、李飞飞（Fei Fei Li）、吴恩达（Andrew Ng）、Ilya Sutskever、Jan Leike、Shane Legg、Max Tegmark、Jakub Pachocki、梁文锋、赵晟佳等。 而非商业领袖，比如Sam Altman、马斯克、黄仁勋、扎克伯格、Demis Hassabis、李彦宏等，他们的采访或访谈，都是有商业目的性的，要么是提高公司估值，要么是寻找投资人，以及迷惑竞争对手。比如Sam Altman，就经常放卫星。 获取渠道： • Lex Fridman的播客 https://www.youtube.com/@lexfridman • 20VC的播客 https://www.youtube.com/@20VC • web3天空之城 （搬运外网采访，一般外网发布1 2天后B站就有了，配有中文精校字幕） https://space.bilibili.com/351754674 • 各位大佬的X账户 2）官方指南 基本上，每家AI公司都会有一个专门的板块，用来放技术文档和最新研究。比如Anthropic，就被誉为是prompt使用指南写得最好的AI公司。 • Anthropic的Research和Learn https://www.anthropic.com/research https://www.anthropic.com/learn • OpenAI的News https://openai.com/news • 谷歌deepmind的最新研究 https://deepmind.google/research/publications • Meta AI的博客 https://ai.meta.com/blog • Qwen技术博客（极少提供中文版的技术博客） https://qwenlm.github.io/blog/ • Seed的最新研究 https://seed.bytedance.com • 腾讯混元的最新研究 https://hunyuan.tencent.com/news/home • Kimi、智谱、DeepSeek的技术&产品动态，主要通过公众号发布。 既有一定的技术科普，又照顾了普通用户的阅读门槛。不过，各家的“宣发”词，需要自行判别。 3）最新论文 AI最新研究，一般会首选在Arxiv上发布预印本论文，是我们研究第一手论文的主要来源。 • Arxiv最新论文检索主页 https://arxiv.org/list/stat.ML/recent?ref=bestofml.com 如果需要学术检索和总结，Kimi和问小白均提供了「学术搜索」模式，可以快速读懂学术论文。 • Arxiv Sanity Preserver，帮助分类、搜索和过滤特征主页 http://www.arxiv sanity.com/?ref=bestofml.com 4）专业书籍 虽然带着“人工智能”四个字的书有很多，但是能看的真的很少，重点推荐这几本。 • 《深度学习》，由全球知名专家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰写，深度学习奠基性教材，被称为“AI圣经”。 • 电子版（已翻译）： https://github.com/exacity/deeplearningbook chinese • 《生命3.0》，未来生命研究所创始人Max Tegmark著。 • 刘慈欣全部小说，不解释。 • 《 智能体设计指南 》，朋友云中江树、甲木、小七姐、李继刚等人合著。 智能体设计指南 • 《Hands on Machine Learning with Scikit Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition》，目前地球上最好的机器学习书籍，不仅有实例而且还讲明了原理。