大模型前沿技术免费公开课
本页面收录了我长期分享的部分免费大模型公开课，内容围绕大语言模型、RAG 检索增强生成、AI Agent、多模态大模型、模型微调与部署等前沿方向展开。
这些公开课并不是简单的技术科普，而是希望帮助学习者建立对大模型技术体系的整体认知，理解不同技术模块之间的关系，并判断自己后续应该如何选择学习路径。
如果你是刚刚关注到我的技术的学习者，可以先从这些免费内容开始，逐步了解我的讲解方式、课程深度和技术路线。
如果你希望进一步系统学习大模型、RAG、Agent、多模态等方向的核心技术，并通过算法原理、源码解析和项目实战逐步提升自己的技术能力，欢迎继续学习我的精品课程。
课程目录
大模型公开课（持续更新）
Available in
days
days
after you enroll
前沿论文与最新技术趋势洞察
Available in
days
days
after you enroll
- DeepSeek V4 硬核全面拆解｜CSA、mHC、Muon、OPD四大核心模块逐条拆解 (17:08)
- Claude Code源码曝光 底层技术硬核拆解：1884个文件背后，Anthropic如何构建Agent Runtime？ (17:38)
- Harness Engineering全拆解：Anthropic、OpenAI、DeepMind都在押注的Agent Runtime (22:36)
- 0基础看懂多模态AI：架构三件套、数据工程、思维链到RAG，一期讲透 (16:58)
- 2026 AI Agent框架终极指南：从入门到生产部署的选型地图，10大框架五大范式，一期全讲透 (17:13)
- Deep Research 不是 RAG 升级版：10篇综述拆解研究Agent的技术内核与边界 (13:47)
- MemRL论文精读：让AI Agent上线后越用越聪明，且不改模型参数 (6:13)
- DeepSeek新架构Engram解析：为什么“查表模块”反而让大模型推理更强了？ (11:31)
- Agent 总犯同样的错？SKILLRL技能增强强化学习：把失败轨迹蒸馏成技能库，胜率硬拉 12%+！冷启动微调 + 验证驱动进化 (8:59)
- ARLArena：4B小模型用SAMPO训练，Agent任务成功率碾压GPT-5.2 (8:11)
- RNN不再“金鱼记忆”！一篇论文讲透Memory Caching，Mamba长上下文终于能打了 (8:58)
- 微软Phi-4-reasoning-vision-15B 快思考+慢思考，四个核心创新点 (8:49)
- Qwen 3.5 为何爆火？ 从架构到应用：MoE、混合注意力、Agent 工作流一次讲透 (15:51)
- VideoAuto-R1 多模态大模型视频理解加速｜GRPO 强化学习 + 置信度，实现动态推理与Early Exit，让视频推理又快又准 (35:10)
- VideoAuto-R1 多模态视频部署实战｜ Gradio + FastAPI/Uvicorn API（Early Exit 按需推理） (14:03)
- 智谱GLM-TTS本地部署全流程：模型下载 + 推理跑通 + 多GPU批量生成 含音素控制 (25:47)
- ThinkMorph 论文精讲 多模态交错思维链的三大涌现能力！跨模态推理的未来方向 Interleaved CoT 详解 (24:32)
- MoonshotAI KIMI K2 Thinking 深度解析：从万亿MoE到智能体时代的架构革命 (26:36)
- Soft Thinking原理 离散Token局限+连续概念空间+Cold Stop机制解析 (21:18)
- Soft Thinking与CoT对比实验分析 LLM推理效率优化实战｜多路径推理+早停机制+参数配置全流程 (18:49)
- 微软首个多模态语言模型Phi-4 模型详解｜模型架构｜模型训练Pipeline (12:17)
- 微软多模态语言模型Phi-4 案例实战：8个Demo案例演示 (21:34)
- 月之暗面发布面向大模型的MoBA（混合块注意力）架构 结合MoE和稀疏注意力 算法原理详解 (18:56)
- 英伟达发布MM-Embed：融合文本和图像的跨模态信息检索新模型 (28:49)
- 北大发布多模态大模型LLaVA-o1（已更名为LLaVA-CoT）推理计算Scaling新思路 (21:55)
- Google发表最新推理Scaling研究，从 DRAG 到 IterDRAG，大模型 RAG 性能更上一层楼 (33:30)
- 探索OpenAI o1模型系列：模型性能深度解析 (33:38)
Agent 记忆系统
Available in
days
days
after you enroll
OpenClaw 架构解析
Available in
days
days
after you enroll
- 让AI拥有记忆：拆解OpenClaw开源记忆系统的架构设计 (5:57)
- OpenClaw Gateway如何让 AI Agent 稳定运转，AI助手同时接入多个平台，消息怎么调度？ (5:03)
- 拆解 OpenClaw Agent Runtime：工业级 AI Agent 执行引擎到底怎么跑起来的？ (6:57)
- OpenClaw 开源生态全景解读：14 个 AI Agent 项目，从 56 万行到 888KB (12:28)
- OpenClaw 任务调度系统是怎么设计的？如何编排 Agent 的定时任务？ (9:48)
- OpenClaw生态16个开源项目深度拆解： AI Agent之间怎么组队协作？（第二期） (29:17)
Agent Skills 原理与实战
Available in
days
days
after you enroll
AI技术小课堂 核心知识归纳（持续更新）
Available in
days
days
after you enroll
阿里 AgentEvolver
Available in
days
days
after you enroll
AWorld 多智能体框架
Available in
days
days
after you enroll
微软Agent Lightning 理论与实战
Available in
days
days
after you enroll
- 微软Agent Lightning框架概览 (2:16)
- 统一数据接口：让AI Agent执行与强化学习训练无缝衔接 (6:54)
- 马尔可夫决策过程(MDP)详解：AI Agent与RL训练的理论基石 (8:22)
- LightningRL详解：将多轮Agent训练转化为单轮RL任务 (8:18)
- RL训练与Agent执行分离：AI Agent优化的新范式 (8:39)
- Agent Lightning分布式训练架构设计模式 (7:17)
- 四个典型AI Agent案例：Calc-X数学、Spider SQL、APO提示优化、RAG检索增强 (4:11)
- 【会员专享】SQL Agent实战 Agent Lightning 项目：LangChain + LangGraph + 强化学习 (11:06)
- 【会员专享】强化学习训练 Text-to-SQL Agent：AgentLightning + LangGraph 的 Spider SQL Agent 核心源码解析
- 智能计算Agent项目概述｜AutoGen + MCP + 强化学习 + Qwen大模型 (6:58)
- 【会员专享】手把手教你搭建智能计算Agent｜从环境配置到模型推理一步到位｜强化学习算法+全流程实操
- 【会员专享】RAG Agent RL实战指南（上）：数据准备、模型下载与知识库构建
- 【会员专享】RAG Agent RL实战指南（下）：从0到1部署检索服务，启动分布式强化学习训练
- 【会员专享】RAG Agent RL源码深度解析｜从数据到推理的源码级拆解与实现
- 【会员专享】APO实战 Agent-Lightning 提示词自动优化：智能会议室预订Agent
- 【会员专享】APO算法 Debug讲解 Agent-Lightning 会议室预订Agent案例 核心源码讲解：数据流、Beam Search、LLM Judge
DeepSeek-OCR 算法解析与部署实战
Available in
days
days
after you enroll
DeepSeek 大模型实战
Available in
days
days
after you enroll
- 实战-1：DeepSeek R1 + Ollama + OpenWebUI本地RAG实战 (17:01)
- 实战-2（上）入门版：基于Langchain+Faiss+Ollama+Gradio+Docker 从0到1实现RAG私有化部署 简易版实现 (10:04)
- 实战-2（下）进阶版：整合DeepSeek R1 、Ollama、FAISS、Gradio 和 Docker 搭建智能问答系统 (17:59)
- 实战-3：基于unsloth微调框架与LoRA以及CoT问答数据集 DeepSeek R1大模型微调与推理全流程实战 (20:17)
- 实战-5：原创项目 基于PyTorch QLoRA PEFT vLLM 实现R1蒸馏版大模型微调与部署 单卡/多卡两种方法 (17:24)
- 实战-5 原创项目 源码讲解与实现思路 (23:57)
Dify 大模型应用平台
Available in
days
days
after you enroll
阿里多模态VRAG-RL 原理与实战
Available in
days
days
after you enroll
- VRAG-RL研究背景详解 (7:14)
- VRAG-RL方法论全拆解：多专家采样 × 细粒度奖励 (24:19)
- VRAG项目全流程解析：构建视觉增强问答系统（Agent+RAG+Qwen2.5） (18:59)
- 【会员专享】从零构建自定义多模态VRAG Agent助手｜ColQwen2 嵌入+FastAPI 部署+Streamlit 可视化 全流程实战
- 【会员专享】本地知识库+开源框架(Ollama/Qwen/LlamaIndex)实战教程｜多模态RAG检索增强生成 训练数据集构建全流程
- 【会员专享】强化学习实战 VRAG-RL全流程：基于Qwen2.5-VL和GRPO实现强化学习在多模态RAG中的应用
- 【会员专享】VRAG项目架构全解析 多模态RAG与强化学习智能体的系统设计与实现
- 【会员专享】VRAG-RL核心源码精讲｜多模态检索增强生成与多步推理实现原理｜从0到1构建多模态视觉RAG Agent系统 (LlamaIndex/Ollama)
清华UltraRAG 原理与实战
Available in
days
days
after you enroll
RLT 教师强化学习 理论与实战
Available in
days
days
after you enroll
Qwen3 Embedding 原理与实战
Available in
days
days
after you enroll
Agentic RAG 原理与实战
Available in
days
days
after you enroll
- 课程简介及RAG背景概述｜LLM面临的挑战｜RAG的作用｜LLM与RAG比较 (7:57)
- RAG原理详解：如何用检索增强生成技术提升大模型问答能力｜原理+挑战+解决方案全解析 (9:26)
- Agentic RAG原理详解：智能体驱动的检索增强新范式｜大模型+智能体融合应用 (6:36)
- Agent核心架构全解：四大设计模式＋五类工作流机制 (9:27)
- Agentic RAG架构全解析：7种典型系统设计与实战应用 (11:16)
- 原创案例 基于 Qwen3 + langchain + ollama + Faiss + agno 搭建完整RAG系统 (24:25)
- 源码解析 原创案例 Agentic RAG 本地智能问答系统 项目实现思路及核心源码讲解 (21:17)
MCP 模型上下文协议 多场景应用实战
Available in
days
days
after you enroll
OpenAI Agents 多智能体框架
Available in
days
days
after you enroll
AI Agent LLM智能体轻量级开发框架 lagent 项目
Available in
days
days
after you enroll
大模型LLM与RAG研究利器 FlashRAG
Available in
days
days
after you enroll
LoRA大模型微调 原理与实战
Available in
days
days
after you enroll
大模型Llama 原理与实战
Available in
days
days
after you enroll
解锁完整的大模型学习路径
如果你想系统性地构建大模型知识体系、并深入掌握其核心技术，推荐你学习我的精品课程。我的精品课程专为 AI 技术领域的专业人才设计，所有内容都是我经过反复实践、反复打磨，最终呈现给大家的。无论你是 AI 技术从业者、还是毕业后打算从事 AI 技术行业的学生，我强烈推荐你学习我的精品课程，与前沿技术接轨，这将拓宽你的 AI 技术之路。
与免费公开课相比，精品课程不仅在内容体系和知识深度方面更具优势、更能满足 AI 从业者进行系统专业的进阶学习，同时课程内容结合了实际应用场景和案例分析，通过理论与实践相结合，帮助大家全面高效的掌握相关知识。
所有课程终身有效，你可以跟随我的课程终身学习，参与精品课程后，你可以加入由我亲自维护的 AI 技术学习圈（微信群或 Discord 社群），欢迎你的加入。
一套系统化、生产级的 DeepSeek 大模型深度指南。
多模态大模型前沿算法及其应用，最新的研究成果与技术发展趋势。
大语言模型 LLM 和检索增强生成 RAG
理论与实战。
订阅会员专属课程
欢迎你订阅我的会员课程，这是一套面向长期学习者的会员专享内容。课程采用按月订阅制，围绕不同主题持续更新，帮助你不断跟进最新技术、最新案例与最新实践。
官方 Discord 学习社区
加入 TGLTommy AI Learning Hub 获取课程更新、免费学习资源、
以及会员与精品课程专属频道的加入指引。
