视频选集 1-第一讲AIAgent的原理 AI人工智能入门学习路线图 2-作业：AI Agent2 3-第二讲：LLM大模型的内部运作机制 4-作业 Understanding transformers 5-第三讲：Transformer架构 6-作业 Training Transformer 7-第四讲：大型语言模型训练方法 8-第五讲：利用多张GPU训练大型语言模型 9-作业 Finetuning is Powerful 10-第六讲：生成式人工智能的后训练(Post-Training)与遗忘问题 11-作业 Fine-tuning Leads to Forgetting 12-作业 Hugging Face Llama Model Download Guidance 13-第八讲：DeepSeek-R1 这类大型语言模型是如何进行「深度思考」 14-第九讲：大型语言模型的推理过程不用太长、够用就好 15-第十讲：大型语言模型评估 16-第十一讲： 浅谈 Model Editing 17-作业HW7 - RLHF 18-作业： Model Editing 19-第十二讲：今天你想为 Foundation Model 装备哪些 Task Vector？浅谈神奇的 Model Merging 技术 20-作业：Model Merging 21-第十三讲：语言模型如何学会说话 — 概述语音语言模型发展历程 22-作业：HW10 - Diffusion 23-1、什么是LangChain，RAG？AI开发者如何学习RAG？ 24-2、RAG共学一：16个问题帮你快速入门RAG 25-3、如何选择RAG的Embedding模型？ 26-4、RAG共学二：RAG中如何进行查询转换？ 27-5、ReRank与Embedding模型的区别？ 如何选择ReRank模型？ 28-6、如何使用LangSmith创建测试数据以及对RAG评估 29-7、一次搞懂RAG评估，三个角度LangChain，LlamaIndex，RAGAS看RAG评估 30-8、如何在OneThingAI的云服务器上学习RAG？ 31-1、【产品级AI应用必备】10分钟搞定langchain模板的创建 32-2、LLM应用高效开发利器 - LangChain命令行工具与模版 33-3、LangChain检索器 - 05 自查询检索器 34-4、LangChain进阶 - 06 搜索引擎检索器 35-5、LangChain进阶 - 高质量内容检索 01 多重提问检索器 36-6、LangChain进阶 - 高质量内容检索 02 基于上下文压缩 37-7、LangChain进阶 - 高质量内容检索 03 Ensemble Retriever 38-8、LangChain + Realtime API + Tavily - 支持实时搜索的语音助手 39-9、OpenAI Assistants API 极简入门（附LangChain集成） 40-10、LangChain进阶 基于LangChain的Claude-3 XML Agent 41-11、AutoGen + Flowise = 零代码平台上的超级AI助理 42-12、AutoGen + LangChain + ChromaDB = 超级AI助理 43-13、AutoGen + LangChain + PlayHT = 会说话的超级AI助理 44-14、【隐私优先】Llama 2 + GPT4All + Chroma实现100%本地化RAG 45-15、基于LangChain高级RAG技术的本地知识库 - Chroma向量存储 + Redis文档存储 ChatOllama升级 46-16、LangGraph 新手入门 47-17、OpenGPTs 新手入门 48-18、Nomic Embed 新手入门 - Open Source Long Context Embedding Model 49-19、构建高质量AI文档机器人 - 04 多向量检索器 50-20、、无缝迁移OpenAI GPT4-Vision到科大讯飞星火大模型 51-21、像用OpenAI一样使用稀疏混合专家模型Mixtral 8x7B 【大模型】1-1.第0讲：课程说明 【大模型】2-2.第1讲：生成式AI是什么 【大模型】3-3.（延申）80分钟快速了解大型语言模型 【大模型】4-4.作业 1：真假难辨的世界 【大模型】5-5.第2讲：今日的生成式人工智能厉害在哪里？从「工具」变为「工具人」 【大模型】6-6.第3讲：训练不了人工智能？你可以训练你自己（上） 【大模型】7-7.作业2：都是 AI 的作文比赛 【大模型】8-8.第4讲：训练不了人工智能？你可以训练你自己（中） 【大模型】9-9.（延申）能够使用工具的AI：New Bing, WebGPT, Toolfo 【大模型】10-10.作业3：以 AI 搭建自己的应用 【大模型】11-11.第5讲：训练不了人工智能？你可以训练你自己（下） 【大模型】12-12.第6讲：大型语言模型修炼史 — 第一阶段- 自我学习，累积实力 【大模型】13-13.(延申)让 AI 村民组成虚拟村庄会发生什么事 【大模型】14-14.(延申)机器学习模型的可解释性 (Explainable ML) (上) – 为什么类神经网络可以正确分辨宝可梦和数码宝贝呢 【大模型】15-15.作业四：Become an AI Hypnosis Master 【大模型】16-16.第7讲：大型语言模型修炼史 — 第二阶段_ 名师指点，发挥潜力 【大模型】17-17.作业五：LLM Fine-tuning 【大模型】18-18.第8讲：大型语言模型修炼史 — 第三阶段- 参与实战，打磨技巧 【大模型】19-19.第9讲：以大型语言模型打造的AI Agent
