小哲讲大模型面试通过秘籍|1.01什么是 AI Agent？它与传统 AI 有什么区别？

大模型面试核心知识解析

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本课程深入解析大模型面试必备知识，涵盖AI Agent、LLM、Prompt Engineering等多个关键领域。

课程亮点

• AI Agent原理与区别

• LLM核心机制与训练

• Prompt Engineering实战技巧

• Agent架构与设计

课程目录

小哲讲大模型面试通过秘籍
1.01什么是 AI Agent？它与传统 AI 有什么区别？.mp4
10.10为什么 Agent 需要记忆.mp4
11.11什么是推理引擎.mp4
12.12工具使用在 Agent 中的作用.mp4
13.13什么是环境交互.mp4
14.14感知与行动在 Agent 中如何体现.mp4
15.15单 Agent 与多 Agent 系统的区别.mp4
16.16Agent 的能力边界在哪里.mp4
17.01什么是大语言模型LLM.mp4
18.02LLM 是如何训练的.mp4
19.03什么是 Token.mp4
2.02什么是 Agentic AI？.mp4
20.04什么是下一个 Token 预测.mp4
21.05Transformer 的核心机制是什么.mp4
22.06注意力机制Attention是怎么工作的.mp4
23.07Temperature 参数对生成结果有什么影响.mp4
24.08Top-K 和 Top-P 采样是什么.mp4
25.09什么是幻觉Hallucination.mp4
26.10LLM 为什么会产生幻觉.mp4
27.11如何评估 LLM 的质量.mp4
28.12开源模型 vs API 模型如何选择.mp4
29.13如何为项目选择合适的 LLM.mp4
3.03LLM 与 Agent 有什么区别？.mp4
30.14Prompt 对 LLM 输出有什么影响.mp4
31.15什么是指令微调Instruction Tuning.mp4
32.16RLHF 在 LLM 中起什么作用.mp4
33.01什么是提示词工程Prompt Engineering？.mp4
34.02Zero-Shot 和 Few-Shot 有什么区别？.mp4
35.03什么是思维链Chain of Thought？.mp4
36.04为什么 CoT 能提升推理能力？.mp4
37.05什么是自洽性Self-Consistency？.mp4
38.06什么是 ReAct 提示策略？.mp4
39.07如何设计稳定可靠的 Prompt？.mp4
4.04为什么从 LLM 应用转向 Agent？.mp4
40.08什么是 Prompt 注入攻击？.mp4
41.09如何防御 Prompt 注入？.mp4
42.10如何设计高质量的 Prompt 模板？.mp4
43.11System Prompt 和 User Prompt 有什么区别？.mp4
44.12如何控制 LLM 的输出格式？.mp4
45.13如何提升 Prompt 的鲁棒性？.mp4
46.14如何为多步骤任务设计 Prompt？.mp4
47.15Prompt 对 Agent 行为有什么影响？.mp4
48.01一个完整的 Agent 架构包含哪些部分？.mp4
49.02Agent 的规划Planning机制是什么？.mp4
5.05Agent 的核心组件有哪些？.mp4
50.03什么是任务分解？Agent 如何做任务分解？.mp4
51.04Agent 的决策机制是什么？.mp4
52.05工具调用和函数调用是什么？有什么区别？.mp4
53.06Agent 如何调用外部 API？.mp4
54.07什么是执行循环Execution Loop？.mp4
55.08Agent 如何处理重试和错误恢复？.mp4
56.09Agent 的记忆系统有哪些设计模式？.mp4
57.10短期记忆和长期记忆在 Agent 中如何实现？.mp4
58.11Agent 如何管理状态State Management？.mp4
59.12什么是 Agent 的自我反思Reflection？.mp4
6.06Agent 和 Chatbot 的区别？.mp4
60.13多 Agent 如何协作？.mp4
61.14Agent 如何进行任务优先级排序？.mp4
62.15如何设计一个通用 Agent 框架？.mp4
63.16如何设计一个垂直领域 Agent？.mp4
64.01什么是 RAG检索增强生成？.mp4
65.02RAG 的工作流程是什么？.mp4
66.03为什么 Agent 需要 RAG？.mp4
67.04什么是向量嵌入Embedding？.mp4
68.05什么是文档分块Chunking？.mp4
69.06如何选择合适的 Chunk Size？.mp4
7.07什么是自主 Agent？.mp4
70.07什么是向量数据库？.mp4
71.08常见向量数据库有哪些？如何选择？.mp4
72.09向量相似度搜索是如何实现的？.mp4
73.10如何优化 RAG 的召回率？.mp4
74.11如何优化 RAG 的精确率？.mp4
75.12Rerank 在 RAG 中起什么作用？.mp4
76.13RAG 如何解决长上下文问题？.mp4
77.14RAG 如何减少幻觉？.mp4
78.15RAG 和微调如何选择？.mp4
79.16RAG 落地最难的问题是什么？.mp4
8.08什么是目标驱动型 Agent.mp4
9.09什么是多步推理 Agent 如何实现.mp4
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