全“薪”AI大模型全栈工程师【2.0】| 2026完结

📁 5、AI大模型基础篇（第二期）
    5、AI大模型基础篇（第二期）必看.png  [493.5 KB]
    3-transformer架构详细解析-2025-9-15-初见.mp4  [1009.3 MB]
    4-提示词prompt的原理和优化-2025-9-17-初见.mp4  [1.5 GB]
    2-大语言模型底层原理解析-2025-9-12-初见.mp4  [1.3 GB]
    1-大模型基础认知-2025-9-10-初见2025-09-10.mp4  [368.4 MB]
    5-提示词prompt的原理和优化-2-2025-9-19-初见.mp4  [1.3 GB]
    6-提示词实战案例-2025-9-22-初见.mp4  [1.3 GB]
    7-FastAPI-2025-9-24-初见.mp4  [1.2 GB]
    8-fastapi项目讲解-2025-9-26-初见.mp4  [1.1 GB]
📁 9、预习专栏三【大模型核心原理】
    9、预习专栏三【大模型核心原理】文档.png  [493.5 KB]
    7_02_7大模型核心原理-实践中的大模型.mp4  [31.6 MB]
    5_02_5大模型核心原理-运行基本机制.mp4  [107.9 MB]
    6_02_6大模型核心原理-关键技术解析：预训练、SFT、RLHF.mp4  [24.9 MB]
    2_02_2大模型核心原理-理解生成式模型与大语言模型.mp4  [52.5 MB]
    1_02_1大模型核心原理-理解大模型成功的背后.mp4  [101.8 MB]
    4_02_4大模型核心原理-Transformer架构解析.mp4  [196.3 MB]
    3_02_3大模型核心原理-大模型应用实例与Prompt使用技巧.mp4  [30.2 MB]
📁 11、预习专栏五【提示工程项目实战】
    11、预习专栏五【提示工程项目实战】文档.png  [493.5 KB]
    提示工程项目实战.mp4  [160.9 MB]
📁 8、预习专栏二【大模型的基础】
    8、预习专栏二【大模型的基础】说明.png  [493.5 KB]
    01-1大模型的基础认知-人工智能演进与大模型兴起 2025.04.16.mp4  [127.4 MB]
    01-2大模型的基础认知-大模型与通用人工智能.mp4  [47.1 MB]
    01-4大模型的基础认知-国产大模型介绍.mp4  [5.5 MB]
    01-5大模型的基础认知-大模型的趋势和挑战.mp4  [28.7 MB]
    01-3大模型的基础认知-GPT模型的发展历程.mp4  [38.9 MB]
📁 3、AI大模型Agent智能体开发篇（第一期）
    3-llamaIndex-3-2025-7-13-初见.mp4  [887.2 MB]
    5-llamaIndex-5-2025-7-18-初见.mp4  [833.3 MB]
    11-langgraph框架2-2025-8-1-初见.mp4  [1.3 GB]
    9-Agent智能体-3-2025-7-27-初见.mp4  [1.3 GB]
    14-项目讲解和应用平台介绍-2025-8-8-初见.mp4  [1.2 GB]
    1-llamaIndex框架-1-2025_7-9-初见.mp4  [997.2 MB]
    10-langgraph框架-2025-7-30-初见.mp4  [1.2 GB]
    6-llamaIndex-5&Agent初识-2025-7-20-初见.mp4  [771.0 MB]
    8-Agent智能体-2-2025-7-25-初见.mp4  [1.3 GB]
    6-llamaIndex-5&Agent初识-2025-7-20-初见(1).mp4  [771.0 MB]
    7-Agent智能体1-2025-7-23-初见.mp4  [1.2 GB]
    16-MCP进阶-2025-8-13-托比.mp4  [1.3 GB]
    15-初认MCP-2025-8-10-托比.mp4  [983.4 MB]
    4-llamaIndex-4-2025-7-16-初见.mp4  [885.0 MB]
    0-mcp和fastapi.mp4  [276.5 MB]
    5_13-langgraph框架4-2025-8-6-初见.mp4  [1.3 GB]
    12-langgraph框架3-2025-8-3-初见.mp4  [1.3 GB]
    2-llamaIndex-2-2025-7-11-初见.mp4  [906.4 MB]
📁 2、AI大模型RAG应用开发篇（第一期）
    10-RAG评估和应用平台-2025-6-29-柏汌.mp4  [842.9 MB]
    7-Advanced RAG-2025-6-18-柏汌.mp4  [1.4 GB]
    11-实战项目：智能文档检索助手-2025-7-2-柏汌.mp4  [800.3 MB]
    9-Advanced RAG-3-2025-6-25-柏汌.mp4  [1.1 GB]
    6-RAG进阶-2025-6-15-柏汌.mp4  [897.2 MB]
    5-LangChain框架-4-2025-6-11-柏汌.mp4  [760.4 MB]
    8-Advanced RAG-2-2025-6-22-柏汌.mp4  [1.4 GB]
    1-RAG基础-2025-5-25-柏汌.mp4  [850.0 MB]
    2-LangChain框架-2025-5-28-柏汌.mp4  [1.0 GB]
    3-LangChain框架-2-2025-6-4-柏汌.mp4  [955.2 MB]
    4-LangChain框架-3-2025-6-8-柏汌.mp4  [996.5 MB]
    12-实战项目：智能文档检索助手-2-2025-7-6-柏汌.mp4  [833.5 MB]
📁 1、AI大模型基础篇（第一期）
    📁 AI大模型基础篇（第一期）
        AI大模型基础篇（第一期）说明.zip  [1.8 MB]
        7、prompt提示词项目实战-2025-5-21-初见.mp4  [750.5 MB]
        3、大语言模型基础认知-2025-5-7-初见.mp4  [811.0 MB]
        2、MySQL安装.mp4  [32.0 MB]
        5、Prompt Engineering原理-2025-5-14-初见.mp4  [534.1 MB]
        1、开发环境安装.mp4  [51.4 MB]
        6、提示词prompt的原理和优化-2025-5-18-初见.mp4  [522.4 MB]
        4、大模型的核心原理-2025-5-11-初见.mp4  [662.4 MB]
    1、AI大模型基础篇（第一期）说明.png  [493.5 KB]
📁 6、面试专栏
    21_如果有标注的训练数据很少，如何扩增训练数据的数量？.mp4  [37.7 MB]
    23_量化和二值化.mp4  [40.5 MB]
    67_通过let's think step by step提示词触发的思维链模式，与推理模型.mp4  [41.3 MB]
    8_Transformer8decoder部分.mp4  [63.7 MB]
    59_当用户查询与文档库差异较大时（如：口语化表达），如何提升检索的鲁棒性？.mp4  [35.9 MB]
    39_deepseek的MLA技术.mp4  [25.4 MB]
    53_如何将RAG与微调（Fine-tuning）结合？.mp4  [40.8 MB]
    51_文本分块（Chunking）有哪些常见策略？.mp4  [48.0 MB]
    76_Agent的自我反思机制设计.mp4  [39.4 MB]
    41_clip是什么.mp4  [44.5 MB]
    29_激活函数.mp4  [19.6 MB]
    38_encoder-only模型是什么.mp4  [36.6 MB]
    12_动态批处理如何提升推理吞吐量？.mp4  [31.2 MB]
    26_卷积运算公式.mp4  [3.7 MB]
    19_什么是LoRA.mp4  [31.2 MB]
    57_构建 RAG 系统时，如何选择合适的嵌入模型.mp4  [34.0 MB]
    31_旋转位置编码.mp4  [38.6 MB]
    30_梯度和前向传播.mp4  [17.5 MB]
    66_RAG的延迟主要来自哪几个环节？ 如何针对性优化？.mp4  [35.0 MB]
    54_如何处理上下文溢出的问题.mp4  [126.1 KB]
    75_agent和workflow.mp4  [31.1 MB]
    28_计算机怎么识别图片.mp4  [32.8 MB]
    33_什么是MoE.mp4  [21.1 MB]
    16_正则化约束.mp4  [59.9 MB]
    36_残差网络有什么作用.mp4  [38.9 MB]
    52_如何设计一个高质量的检索语料库？.mp4  [46.3 MB]
    64_RAG检索的方式和技术有哪些？.mp4  [51.0 MB]
    11_残差网络有什么作用.mp4  [38.9 MB]
    37_KVcache是干什么的.mp4  [13.7 MB]
    46_长上下文窗口的技术实现难点.mp4  [45.2 MB]
    7_Transformer7encoder部分.mp4  [62.3 MB]
    24_损失函数和反向传播.mp4  [11.1 MB]
    71_描述Agent应用场景并详细说明.mp4  [52.2 MB]
    65_rag分块策略详解.mp4  [48.1 MB]
    1_Transformer1整体介绍.mp4  [44.8 MB]
    5_Transformer5前馈网络.mp4  [65.0 MB]
    62_rag是什么 整体流程是怎么样的.mp4  [33.5 MB]
    73_MCP和function call的异同.mp4  [32.1 MB]
    47_在RAG中，如何优化Embedding模型以提升检索质量？.mp4  [45.2 MB]
    34_什么是flashattention.mp4  [25.9 MB]
    49_与纯生成式模型（如GPT）相比，RAG如何解决幻觉问题？.mp4  [42.7 MB]
    72_ReAct 框架是什么？.mp4  [33.9 MB]
    17_怎么区分数据噪声与解码策略导致的幻觉.mp4  [44.5 MB]
    44_RAG 在多轮对话中表现不佳的原因.mp4  [42.8 MB]
    70_如何设计 Agent 的目标函数，以确保其行为符合预期？.mp4  [46.8 MB]
    60_rag在检索中的问题.mp4  [49.0 MB]
    27_卷积神经网络原理.mp4  [25.2 MB]
    61_rag稀疏检索和稠密检索.mp4  [27.6 MB]
    69_什么是过拟合 该怎么解决.mp4  [67.7 MB]
    50_向量数据库在RAG中的非必需场景举例及替代方案.mp4  [32.1 MB]
    55_如何避免 RAG 生成无关内容.mp4  [37.1 MB]
    32_位置编码.mp4  [20.2 MB]
    35_常见的位置编码有哪些.mp4  [30.9 MB]
    22_模型蒸馏时教师模型“黑暗知识”（Dark Knowledge）的提取技巧.mp4  [59.7 MB]
    42_bert和Transformer的有什么区别.mp4  [24.0 MB]
    48_在 RAG 系统中，知识检索和生成式模型分别扮演什么角色，两者如何协同工作？.mp4  [108.4 KB]
    56_归一化在rag中的作用.mp4  [42.5 MB]
    6_Transformer6位置编码.mp4  [39.0 MB]
    15_LoRI技术详解.mp4  [35.0 MB]
    43_以Transformer为例大模型面试题目学习方法.mp4  [30.4 MB]
    10_Reward Hacking问题如何解决？.mp4  [53.3 MB]
    68_什么是模型的幻觉 该怎么解决.mp4  [51.9 MB]
    45_针对性优化RAG延迟的三个环节.mp4  [33.9 MB]
    40_decoder-only模型是什么.mp4  [31.2 MB]
    3_Transformer3掩码.mp4  [31.5 MB]
    63_rag生成答案和检索不一致可能的原因.mp4  [48.1 MB]
    4_Transformer4多头注意力.mp4  [66.5 MB]
    20_如何通过模型微调，尽量解决提示词注入的问题？.mp4  [25.3 MB]
    25_神经网络简介.mp4  [29.8 MB]
    18_什么是稀疏微调.mp4  [47.0 MB]
    13_剪枝和蒸馏.mp4  [40.8 MB]
    14_解释大模型训练中的“缩放定律”.mp4  [47.5 MB]
    58_多轮对话的优化方式.mp4  [41.2 MB]
    2_Transformer2词表.mp4  [22.4 MB]
    9_PEFT是什么.mp4  [27.3 MB]
    74_Few-Shot提示构建的关键技巧？.mp4  [39.3 MB]
📁 7、预习专栏一【python编程】
    7、预习专栏一【python编程】资料.zip  [1.8 MB]
    09_容器类型之列表类型.mp4  [36.6 MB]
    11_容器类型之字典类型.mp4  [16.9 MB]
    07_原生字符串与字节字符串.mp4  [22.1 MB]
    04_学习中的复利思维.mp4  [32.5 MB]
    17_一个案例讲解完毕面向对象的四大特性.mp4  [84.9 MB]
    14_for循环与列表生成式.mp4  [34.9 MB]
    18_文件操作详解.mp4  [75.4 MB]
    05_位运算符操作.mp4  [61.9 MB]
    21_模块化编程之自定义模块详解.mp4  [29.9 MB]
    16_函数定义与lambda表达式.mp4  [58.8 MB]
    15_while循环与哨兵值.mp4  [17.6 MB]
    22_模块化编程之第三方模块.mp4  [33.1 MB]
    13_分支结构.mp4  [28.0 MB]
    19_自定义异常与异常处理.mp4  [44.9 MB]
    02_认识Python变量类型与变量地址.mp4  [43.7 MB]
    08_输入与输出详解.mp4  [15.1 MB]
    01_课程说明与大概介绍.mp4  [14.4 MB]
    10_容器类型之元组类型.mp4  [9.3 MB]
    03_余数与除操作详解.mp4  [13.2 MB]
    12_容器类型之集合类型.mp4  [15.5 MB]
    06_整数与浮点数的特性.mp4  [27.7 MB]
    20_模块化编程之内置模块详解.mp4  [59.9 MB]
📁 12、预习专栏六【huggingface专题】
    4_huggingfacce-4.mp4  [58.8 MB]
    2_huggingface-2.mp4  [56.9 MB]
    1_huggingface-1.mp4  [43.5 MB]
    3_huggingface-3.mp4  [26.4 MB]
📁 10、预习专栏四【提示工程原理】
    4、提示工程攻击和防范.mp4  [54.3 MB]
    2、提示工程组成要素和示例.mp4  [74.2 MB]
    3、提示工程调优进阶.mp4  [132.3 MB]
    1、提示工程原理解释.mp4  [95.7 MB]
📁 12.21新更新部分
    📁 2、AI大模型RAG应用开发篇（第二期）
        3-LangChain框架-2025-10-13-柏汌.mp4  [1.5 GB]
        4-LangChain框架-2-2025-10-15-柏汌.mp4  [1.7 GB]
        9-Advanced RAG-2-2025-10-27-柏汌.mp4  [1.8 GB]
        11-实战项目：智能文档检索助手-2025-10-31-柏汌.mp4  [934.1 MB]
        1-RAG基础-2025-10-8-柏汌.mp4  [1.4 GB]
        8-Advanced RAG-2025-10-24-柏汌.mp4  [1.7 GB]
        7-RAG进阶-2025-10-22-柏汌.mp4  [1.2 GB]
        10-RAG评估和应用平台-2025-10-29-柏汌.mp4  [1.6 GB]
        2-RAG基础-2-2025-10-10-柏汌.mp4  [2.0 GB]
        12-实战项目：智能文档检索助手-2-2025-11-3-柏汌.mp4  [1.4 GB]
        5-LangChain框架-3-2025-10-17-柏汌.mp4  [1.5 GB]
        6-LangChain框架-4-2025-10-20-柏汌.mp4  [1.2 GB]
    📁 3、AI大模型Agent智能体开发篇（第二期）
        7-llamaindex项目-2025-11-24-初见.mp4  [1.3 GB]
        11-langgraph框架-2025-12-5-初见.mp4  [1.1 GB]
        5-llamaIndex-5-2025-11-19-初见.mp4  [1.2 GB]
        8-Agent1-2025-11-26-初见.mp4  [1.3 GB]
        10-多智能体langgraph-2025-12-1-初见.mp4  [1.2 GB]
        12-Langgraph-2-2025-12-8-初见.mp4  [1.3 GB]
        1-初始llamaindex框架-2025-11-10-初见.mp4  [1.2 GB]
        9-Agent-2-2025-11-28-初见.mp4  [1.5 GB]
        6-llamaindex-6-2025-11-21-初见.mp4  [1.3 GB]
        13-Langgrapg-3-2025-12-10-初见.mp4  [1.3 GB]
        2-llamaindex-2-2025-11-12-初见.mp4  [1.4 GB]
        3-llamaindex-3-2025-11-14-初见.mp4  [1.3 GB]
        4-llamaIndex-4-2025-11-17-初见.mp4  [1.2 GB]
📁 13、预习专栏七【私有化部署】
    私有化部署.mp4  [32.3 MB]
📁 4、AI大模型私有化微调篇（第一期）
    5-多模态..模型（上）基于 CNN 的模型-2025-8-24-陈钢.mp4  [1.1 GB]
    8-实战项..之视频转码..志报警平台（上）-2025-8-31-陈钢.mp4  [1.3 GB]
    4-模型微调 量化2-2025-8-22-陈钢.mp4  [1.1 GB]
    11-实战项..之个..健康助理（下）-2025-9-7-陈钢.mp4  [1.3 GB]
    16-商业需求与就业发展-2025-9-19-宋永柱.mp4  [1.3 GB]
    3-模型微调 量化-2025-8-20-陈钢.mp4  [919.7 MB]
    12-实战项..之企业知识库项..（上）-2025-9-10-程建章.mp4  [1.5 GB]
    7-模型微调 最佳实践-2025-8-29-陈钢.mp4  [1.5 GB]
    9-实战项..之视频转码..志报警平台（下）-2025-9-3-陈钢.mp4  [1.3 GB]
    2-模型微调 PEFT-2025-8-17-陈钢.mp4  [1.3 GB]
    15-实战项..之销冠智能体项..（下）-2025-9-17-程建章.mp4  [1.2 GB]
    6-多模态..模型（下）基于 Transformers 的模型-2025-8-27-陈钢.mp4  [1.1 GB]
    10-实战项..之个..健康助理（上）-2025-9-5陈钢.mp4  [2.2 GB]
    14-实战项..之销冠智能体项..（上）-2025-9-14-程建章.mp4  [1.4 GB]
    1-模型微调 101-2025-8-15-陈钢.mp4  [1.3 GB]
    13-实战项..之企业知识库项..（下）-2025-9-12-程建章.mp4  [1.5 GB]
课程目录大纲.png  [150.1 KB]
图灵-全“薪”AI大模型全栈工程师.png  [124.3 KB]