欢迎加入大模型公开课
我将在这里持续分享最新AI前沿技术内容,以简明、实用的方式带你快速了解当下热门的人工智能方法与应用。
课程内容按照不同的项目或技术点进行划分,每一章节都是一个独立的专题,涵盖了大模型、RAG检索增强生成、多模态应用、Agent智能体等核心方向。你可以根据自己的兴趣和学习需求自由选择章节进行学习,你不仅能理解核心原理,还能结合实战案例掌握应用方法。
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课程目录
- 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
- 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
- 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)
- 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)
- 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)
- 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)
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五、我是转行过来的,听说大模型很火,学完这个课程能不能直接上手?
实事求是的说,我并不建议你直接学习我的课程。我的精品课程专为AI技术领域的专业人才设计,课程内容紧随前沿技术,具有一定深度,并不是仅凭一步步跟随操作就能学会的简单教学。非科班出身或转行学习者可能会感到吃力。如果你决心深入学习AI技术,我真诚的建议你花一些时间,好好梳理一下,将一些相关的基础知识先理解和掌握。只有打好基础,一步步积累,才能真正与前沿技术接轨。
六、我可以每天问很多很多的问题吗?
我非常欢迎大家积极的学习和提问,但一定要问有价值的问题。对于那些通过AI或搜索引擎即可找到答案的问题,以及可以在B站或YouTube等平台免费学习的基础知识,我建议你主动学习和理解,这比直接提问更为高效。主动解决问题是AI技术学习者的基本能力,要尽快摸索出一套适合自己的高效学习方法,这样你才能在技术这条路上越走越远。
七、听说课程永久有效、后续还会进行更新,什么时候会更新?
作为一个终身学习的技术人,我的所有精品课程都会随着技术的发展以及我个人的技术积累为大家适时进行更新。由于时间精力有限,我会根据技术发展的成熟度以及个人工作安排来进行更新。大家可以关注我的网站课程页面,以及公众号、B站动态、YouTube动态、邮箱推送等我的官方账号通知。