2026年必备学习资源：AI大模型与计算机网络
计算机就像一个垂暮的老人，看着年轻的AI在自己面前蹦蹦跳跳。AI需要计算机网络基础，计算机需要AI的新技术持续发展。
本篇为大家提供12个适合计算机网络及AI大模型的知识资源，希望可以帮助到你！
🤖 AI语言大模型
1. LLMBook
网址: https://llmbook-zh.github.io
适合大模型入门读者的电子书籍，提供大模型的详细讲解和整体技术框架及路线图，涵盖基础理论部分，包括大模型的架构和基础技术等内容。
本书是基于广受关注的英文综述《A Survey of Large Language Models》编写的中文版，定位更侧重于为初学者提供系统的大模型技术讲解。内容经过大幅更新与重组，提炼核心概念、算法与模型，构建了清晰的技术框架和路线图。适合具备深度学习基础的读者，作为入门大模型的参考书。
2. DeepSeek-R1 训练实战
网址: https://github.com/FareedKhan-dev/train-deepseek-r1
DeepSeek-R1并非从零开始训练，而是基于已有的智能大语言模型DeepSeek-V3，目标是将其打造成推理专家。简言之，它是在已有模型基础上微调强化推理能力，而非重新训练。
这是一个从零实现 DeepSeek R1 训练过程的开源项目，通过手绘流程图和代码解析展示训练流程，包含GRPO算法、SFT及推理导向强化学习实现，采用小型基础模型支持本地训练。
3. 97大语言模型资源
网址: https://github.com/ninehills/blog/issues/97
一个大语言模型学习资源汇总，你可以在这里找到入门篇、应用篇和深入篇，并学习Prompt提示工程、Langchain框架、深度学习入门、模型理论与实践及微调训练等内容，同时还可以获取相关学习资料及视频。可以说非常全面了，学起来吧！
4. LLMForEverybody
网址: https://github.com/luhengshiwo/LLMForEverybody
每个人都能看懂的大模型知识分享，LLMs春/秋招大模型面试前必看，让你和面试官侃侃而谈！
作为一个大模型知识学习资料库，它涵盖预训练、部署推理、微调、量化、提示词工程、智能体、企业落地及评估指标等内容，适合大语言模型相关职位面试准备。
5. AI开发者和学生的学习资料
网址: https://github.com/afshinea/stanford-cme-295-transformers-large-language-models
一份面向AI开发者和学生的学习资料，将Transformer和大语言模型的核心概念及技术要点浓缩成直观图解，可帮助快速掌握大模型相关关键概念。
这是斯坦福CME 295变换器和大型语言模型的VIP速查单。
6. 开源大模型使用指南
网址: https://github.com/datawhalechina/self-llm
一份针对国内初学者的开源大模型使用指南。提供基于Linux平台的开源LLM环境配置教程，简化模型的部署、使用和应用流程，并针对不同模型要求给出详细指导。
🌐 计算机网络知识
7. 网络安全学习计划
网址: https://github.com/farhanashrafdev/90DaysOfCyberSecurity
90-Day Cybersecurity Study Plan - 花90天，学习网络安全，你可以用它来规划学习网络安全系统，方案摆在那里，你只需要按流程办事就好。
它涵盖网络基础、Linux、Python、流量分析、云服务及黑客攻击等主题，结构化学习路径，让你系统掌握多领域网络安全知识与技能。
8. 数据工程师手册
网址: https://github.com/DataExpert-io/data-engineer-handbook
这是一个资源库，包含了你想了解的数据工程相关的所有学习链接。
如果你想成为一位出色的数据工程师的话，把这个手册收藏起来吧，涵盖书籍、课程、面试资料、优秀博客、社区及值得关注博主等齐全内容，提供初级数据工程师学习路线图。
9. 50个前端练习项目
网址: https://github.com/bradtraversy/50projects50days
适合前端初学者的练手项目列表，包含50个纯HTML、CSS和JavaScript实现的小Demo，涵盖动画导航、背景滑块、密码生成器、图像轮播等常见网站小功能。
10. Linux网络编程的学习指南
网址: https://github.com/nguyenchiemminhvu/LinuxNetworkProgramming
你可以从基础 socket 编程开始，再到使用 libcurl 和 OpenSSL 进行安全通信的全面内容，同时包含 Linux 网络编程基础知识与 Socket API 的使用及实现。
11. 100道Rust练习题
网址: https://rust-exercises.com
如果你Rust语言知识匮乏，那么它能帮助到你，这是一款可以帮助你快速掌握Rust语言的开源项目，通过100道练习题系统学习Rust的语法、系统类型、标准库使用及生态系统，提供GitHub仓库和中文版学习资源。
🛠️ 实用工具
12. oMLX - Mac本地AI推理优化
网址: https://omlx.ai
Local AI, no more waiting on your Mac.
macOS-native MLX server with smart caching. Claude Code, OpenClaw, and Cursor respond in 5 seconds, not 90.
核心特性：
- 分页SSD KV缓存 - 缓存块持久化到磁盘，热数据留在RAM，冷数据存到SSD
- 连续批处理 - 最高4.14×加速（8倍并发）
- OpenAI + Anthropic API兼容 - 即插即用，支持所有主流AI工具
- 多模型同时服务 - LLM、VLM、embedding、reranker一网打尽
- 工具调用 + MCP支持 - 完整的agent能力
系统要求：Apple Silicon (M1+) + macOS 15+ + 16GB RAM（推荐64GB+）
💡 学习建议
如果你是AI入门者：
- 从 LLMBook 开始系统学习大模型基础
- 配合 LLMForEverybody 刷面试题
- 用 oMLX 在本地部署模型实践
如果你是网络安全爱好者：
- 用90天网络安全学习计划规划路径
- 学习Linux网络编程打基础
- 结合Python进行自动化脚本开发
如果你想成为全栈工程师：
- 50个前端练习项目提升Web技能
- Rust练习题掌握系统编程
- 数据工程师手册了解大数据生态
更新时间: 2026-03-13 分类: 学习资源 | AI大模型 | 计算机网络