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2026-03-10 10:33:32

给大家准备了一份大模型学习资料包！包含了ChatGLM、LLM、LangChain、Lora等大语言模型预训练及微调教程和源码资料、2025最新大模型相关面试题、大模型前沿论文、大模型全流程学习路径大家统一评论区置顶获取哦~ 视频制作不易，如果视频对你有用的话请一键三连【长按点赞】支持一下up哦，拜托，这对我真的很重要

AI大模型教程

OpenClaw本地部署

AI大模型学习教程发消息

致力于教会大家AI技术

1.01_前置准备1：OpenClaw简介

06:38

2.02_前置准备2：安装 OpenClaw 需要什么？

04:51

3.03_前置准备3：安装前置软件

08:52

4.04_Windows下安装OpenClaw

11:39

5.05_OpenClaw接入飞书

13:42

skills从原理到实战

17:00

skill实战-SQL助手

11:43

自定义skill实战-代码审查

12:27

1.Agent核心概念与架构

09:12

2.Agent与传统程序的核心差异

10:56

3.Function Calling机制详解

09:02

4.ReAct运行模式流程分析

08:41

5.Plan And Execute运行模式

08:13

6.LangChain搭建Agent实战

08:50

7.智能体商业化落地应用场景

01:03:08

1.知识库筑基：低成本构建领域专属Embedding引擎

22:01

2.检索革命：混合检索+重排序实战解决“找不准”

16:35

3.生成控制：提示工程+知识蒸馏根治“胡说八道”

13:59

4.动态进化：实时数据更新与多版本知识库管理

21:53

5.工业级案例：医疗教育政务场景的容错设计剖析

11:49

6.避坑指南：RAG工程师跳槽涨薪的3大核心能力

50:19

从0开始写一个AI Agent

19:15

Transformer中的前馈神经网络(FFN)

14:05

RAG十种优化技巧

19:15

知识图谱的构建和应用

17:54

多模态大模型CLIP核心机制

20:33

对比学习MOCO

18:08

MoE架构深度拆解

17:59

基于LangGraph搭建一个Agent应用

16:26

多模态算法ALBEF模型解析

18:13

多模态算法BLIP模型深度解析

18:10

Transformer核心原理与训练优化

18:46

LlamaFactory微调你的AI大模型

17:46

AI大模型工作原理及三大核心能力

17:10

AI大模型思维链原理

20:32

多模态Vision Transformer

18:52

AI大模型技术解析：从基础架构到核心机制

17:42

AI大模型预训练与微调

17:30

新手小白如何入门大语言模型

18:10

AI大模型推理与训练详解

17:21

认识AI大模型：从基础到应用

17:15

AI大模型CUDA是什么？

21:17

如何微调BERT模型进行文本分类

21:12

Gemini 3.0模型测评

19:27

六大AI核心概念：从幻觉到Agent

20:33

多模态融合技术前沿进展深度解析

19:45

Transformer是什么？Transformer如何工作

19:57

提示词工程Prompt Engineering

19:16

知识图谱全景导读

19:28

AI大模型企业落地实战指南

16:34

知识图谱嵌入技术

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SFT、RLHF、DPO的真实边界

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AIGC与生成式AI全景拆解

17:01

零基础速通AI大模型应用开发学习路线

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模型蒸馏是什么

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向量化和词嵌入的区别是什么

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BERT核心原理及预训练机制

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神经网络工作原理深度解析

27:38

多头自注意力机制深度解析

20:52

LangChain 1.0应该要怎么用

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多智能体架构深度解析

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17种RAG优化策略

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Rerank模型深度讲解

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从传统RAG到Agentic RAG的进阶优化

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ReAct框架原理解析与面试实战

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DeepSeek-R1微调实战

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Agent Skill 原理和实践指南

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