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2026-03-14 17:08:19
未经作者授权，禁止转载
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视频为AI大模型全套入门教程首次发布，最新版AI大模型小白教程，从0开始，针对0基础小白和基础薄弱的伙伴学习，全程干货细讲 【视频配套籽料、学习路线、GitHub项目、实战案例集、电子书+问题解答请看 ”置顶平论” 自取哦】 无论是新手小白，还是有一定编码经验的选手，皆可学习 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！
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视频选集
（1/81）
【基础篇】01.认识大模型
28:17
【基础篇】02.大模型的应用场景
22:17
【基础篇】03.Gradio快速入门
20:06
【基础篇】04.提示词工程入门
35:07
【基础篇】05.提示词应用实战
22:23
【基础篇】06.RAG检索增强生成介绍
20:26
【基础篇】07.RAG系统构建案例分析
14:28
【基础篇】08.文档分割
22:59
【基础篇】09.文本向量化
20:35
【基础篇】10.向量数据库及原生RAG项目实战
33:44
【基础篇】11.倒排索引和KNN
16:08
【基础篇】12.ANN近似最近邻搜索和聚类索引
14:16
【基础篇】13.PQ乘积量化
19:44
【提示工程】01.prompt介绍
05:17
【提示工程】02.prompt常用技巧
07:42
【提示工程】03.设置prompt通用技巧
08:01
【提示工程】04.零样本提示&少样本提示
06:10
【RAG】01.RAG介绍与应用(2)
35:13
【RAG】02.RAG模型介绍与实战
53:06
【RAG】03.外包知识库搭建流程
08:07
【RAG】04.大模型项目中到底使用RAG还是微调
06:13
【RAG】05.模型微调中最不需要关注的就是GPU
07:07
【RAG】06.通俗易懂理解提示工程RAG 微调
05:11
【RAG】07.大模型RAG企业项目实战：手把手带你搭建一套完整的
16:34
【Langchain】01.langchain框架介绍和使用
01:20:15
【Langchain】02.langchain框架应用原理
01:12:35
【Langchain】03.Langchain之Memor介绍
15:43
【Langchain】04.Langchain之Memory与大模型交互
27:38
【Langchain】05.Langchain之chain
32:44
【Langchain】06.Langchain之RAG痛点与优化
21:06
【Langchain】07.langchain应用项目案例
27:10
【Agent】01.Agent介绍与LLMS的区别
17:17
【Agent】02.Agent的使用流程理解
25:09
【Agent】03.Agent初入使用方法
29:11
【Agent】04.Agent实战应用流程
16:26
【Agent】05.Agen核心认知框架介绍
11:07
【Agent】06.Agent实战项目
46:09
【Agent】07.多Agent框架介绍与使用
28:58
【Agent】08.多Agent系统案例讲解
26:12
【Agent】09.AI机器人的对话效果演示
05:11
【基础实战篇】01.ChatGPT及Open AI公司介绍
06:05
【基础实战篇】02.利用AI帮我们生成PPT课件
05:47
【基础实战篇】03.利用AI帮我们生成思维导图
02:22
【基础实战篇】04.利用AI帮我们生成视频
04:36
【基础实战篇】05.利用AI接口生成问答何图片
02:57
【基础实战篇】06.5分钟快速开发一个连天机器人
02:37
【基础实战篇】07.如何去使用java调用API接口
01:32
【基础实战篇】08.如何去使用Python调用API接口
01:08
【基础实战篇】09.AI写作助⼿项⽬实战
04:13
【进阶实战篇】01.Standford Alpaca 的介绍
17:51
【进阶实战篇】02.self - instruct 的代码解读
15:48
【进阶实战篇】03.Alpaca 7B的微调过程
11:24
【进阶实战篇】04.self - instruct 代码的详细过程
11:09
【进阶实战篇】05.Standford Alpaca 微调代码拆解：微调方式
08:07
【进阶实战篇】06.Standford Alpaca 微调代码拆解：train .
09:19
【进阶实战篇】07.垂直领域微调的方式
05:10
【进阶实战篇】08.Huggingface的Transformer库
09:42
【进阶实战篇】09.Alpaca-LoRA-消费级显卡的Lora微调
10:04
【进阶实战篇】10.DeepSpeed-Chat的LoRA源码解读
09:27
【进阶实战篇】11.基于Huggingface的Peft框架的Lora微调方式
05:35
【进阶实战篇】12.Alpaca所用的self-instruct的影响力
06:43
【进阶实战篇】13.Alpaca-LoRA微调过程
18:42
【进阶实战篇】14.LLaMA2相比LLaMA1的改进
07:41
【进阶实战篇】15.LLaMA2的分组查询注意力（GQA）
07:59
【进阶实战篇】16.LLaMA2-Chat中的RLHF：三阶段训练方式
12:01
【进阶实战篇】17.ChatGLM-6B的数据处理及文件准备
19:20
【进阶实战篇】18.ChatGLM-6B的部署及微调过程
16:41
【进阶实战篇】19.微调方法—Freeze方法
04:55
【进阶实战篇】20.微调方法—prefix-tuning与prompt tuning方
11:01
【进阶实战篇】21.微调方法—P-tuning V1方法
08:17
【进阶实战篇】22.微调方法—P-tuning V2方法
06:14
【进阶实战篇】23.微调方法—Lora方法
11:32
【进阶实战篇】24.微调方法—QLora方法
13:59
【进阶实战篇】25.LLM微调经验分享
03:49
【进阶实战篇】26.评估基准C - EVAL及ChatGLM2 - 6B的改进
08:30
【进阶实战篇】27.ChatGLM2 - 6B的部署推理过程
08:50
【进阶实战篇】28.基于P - Tuning V2微调ChatGLM2 - 6B
16:40
【进阶实战篇】29.通义千问—Qwen - 7B模型的特点
09:27
【进阶实战篇】30.Qwen-7B-Chat模型的微调数据构成
04:37
【进阶实战篇】31.Qwen - 7B - Chat 模型的ReAct Prom
03:33
【进阶实战篇】32.ReAct 代码示例
18:11

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