大模型公开课（持续更新）
DeepSeek-OCR 算法解析与部署实战
AWorld 多智能体框架
清华UltraRAG 原理与实战
微软Agent Lightning 理论与实战
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微软Agent Lightning框架概览 (2:16)
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统一数据接口：让AI Agent执行与强化学习训练无缝衔接 (6:54)
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马尔可夫决策过程(MDP)详解：AI Agent与RL训练的理论基石 (8:22)
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RL训练与Agent执行分离：AI Agent优化的新范式 (8:39)
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Agent Lightning分布式训练架构设计模式 (7:17)
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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)
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【会员专享】SQL Agent实战 Agent Lightning 项目：LangChain + LangGraph + 强化学习
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智能计算Agent项目概述｜AutoGen + MCP + 强化学习 + Qwen大模型 (6:58)
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【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
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【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
阿里多模态VRAG-RL 原理与实战
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VRAG-RL研究背景详解 (7:14)
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VRAG-RL方法论全拆解：多专家采样 × 细粒度奖励 (24:19)
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VRAG项目全流程解析：构建视觉增强问答系统（Agent+RAG+Qwen2.5） (18:59)
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RLT 教师强化学习 理论与实战
Qwen3 Embedding 原理与实战
前沿论文与最新技术趋势洞察
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Soft Thinking原理 离散Token局限+连续概念空间+Cold Stop机制解析 (21:18)
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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)
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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)
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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)
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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)
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探索OpenAI o1模型系列：模型性能深度解析 (33:38)
Agentic RAG 原理与实战
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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)
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MCP 模型上下文协议 多场景应用实战
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DeepSeek 大模型实战
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实战-1：DeepSeek R1 + Ollama + OpenWebUI本地RAG实战 (17:01)
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大模型LLM与RAG研究利器 FlashRAG
LoRA大模型微调 原理与实战
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