翻遍整个B站，这绝对是2025讲的最好的AI产品经理+大模型教程，AI产品经理入门到实战，全程干货无废话！让你少走99%的弯路！AI大模型|LLM
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视频选集
（36/98）
1.AI产品经理最正确的学习路线
00:52
2.AI产品经理的工作职责和能力模型
32:10
3.AI产品经理要不要懂技术
21:19
4.大模型入门-从函数到神经网络
09:11
5.大模型入门-计算神经网络的参数
10:04
6.大模型入门-调教神经网络的方法
07:51
7.大模型入门-从矩阵到 CNN
08:06
8.大模型入门-从词嵌入到 RNN
09:52
9.大模型入门-简单而强大的 Transformer
10:07
10.大模型入门- 速览大模型 100 词
11:41
11.提示词片头
05:38
12.什么是提示工程
04:52
13.Prompt的组成元素
07:21
14.OpenAI调用
05:39
15.少样本提示
05:17
16.思维链COT
07:50
17.Ltm提示方法
07:21
18.思维树TOT
10:59
19.思维树算24数代码落地
07:04
20.Prompt的攻击与防护
06:39
21. 什么是RAG？
04:50
22. RAG的原理
02:09
23.RAG应用案例：阿里云AI助理
02:45
24.动手实验1-创建RAG应用
05:06
25. 动手实验2-连接钉钉机器人
12:48
26.提升索引准确率
07:40
27.让问题更好理解
05:58
28. 改造信息抽取途径
03:47
29.AI Agent 导论篇
03:28
30.Agent概念、组成与决策
09:08
31..Agent决策应用场景分析
07:58
32.Agent规划子任务拆解_COT与TOT_
13:21
33.思维树24点拓展与react框架
16:42
34.Agent记忆(memory)
11:20
35.Agent工具使用介绍
03:26
36.Agent代码初体验、工具使用、记忆添加
20:52
37.Agent认知框架之Plan-and-Execute
11:55
38.self-Ask
10:16
39. Thinking and Self-Refection
07:58
40.ReAct框架案例实现
09:57
41. ReAct RAG Agent
11:20
42. Agent个性化定制数字人项目1
13:58
43.Agent个性化定制数字人项目2
09:25
44.StandfordAlpaca的介绍
17:41
45.selfinstruct的代码解读
15:38
46.AlpacaB的微调过程
11:14
47.selfinstruct代码的详细过程
10:59
48.StandfordAlpaca微调代码拆解：微调方式
07:57
49.StandfordAlpaca微调代码拆解：train
09:09
50.垂直领域微调的方式
05:00
51.Huggingface的Transformer库
09:32
52.AlpacaLoRA消费级显卡的Lora微调
09:54
53.DeepSpeedChat的LoRA源码解读
09:17
54.基于Huggingface的Peft框架的Lora微调方式
05:25
55.Alpaca所用的selfinstruct的影响力
06:33
56.AlpacaLoRA微调过程
18:32
57.LLaMA相比LLaMA的改进
07:31
58.LLaMA的分组查询注意力（GQA）
07:49
59.LLaMAChat中的RLHF：三阶段训练方式
11:51
60.ChatGLMB的数据处理及文件准备
19:10
61.ChatGLMB的部署及微调过程
16:31
62.微调方法—Freeze方法
04:45
63.微调方法—prefixtuning与prompttuning方
10:51
64.微调方法—PtuningV方法
08:07
65. 微调方法—P-tuning V2方法
06:04
66.微调方法—Lora方法
11:22
67.微调方法—QLora方法
13:49
68.LLM微调经验分享
03:39
69..评估基准CEVAL及ChatGLMB的改进
08:20
70..ChatGLMB的部署推理过程
08:40
71.基于PTuningV微调ChatGLMB
16:30
72.通义千问—QwenB模型的特点
09:17
73.QwenBChat模型的微调数据构成
04:27
74.QwenBChat模型的ReActProm
03:23
75.ReAct代码示例
18:01
76.大模型之LangChain-虚拟环境(上)
10:06
77.大模型之LangChain-虚拟环境(下)
05:51
78.大模型之LangChain-LangChain的基本介绍
09:21
79.大模型之LangChain-基本和提示词模板
09:40
80.大模型之LangChain-输出结果解析器
10:52
81.大模型之LangChain-RAG+LangChain实现
10:51
82.大模型之LangChain-Model-介绍
04:30
83.大模型之LangChain-Model-提示词模板-基本使用
10:57
84.大模型之LangChain-Model-提示词模版-ChatPromptTemplate(上)
07:18
85.大模型之LangChain-Model-提示词模版-ChatPromptTemplate(下)
06:05
86.大模型之LangChain-Model-提示词模版-少样本案例模版
08:58
87.大模型之LangChain：Model-语言模型-介绍
06:47
88.大模型之LangChain：Model-语言模型-智普大模型接入
04:17
89. 大模型之LangChain：Model-语言模型-MoonShot和通义千问集成
08:21
90.大模型之LangChain：Model-聊天模型
05:00
91.大模型之LangChain：Model-输出解析器
05:01
92.大模型之LangChain：Model-文本嵌入模型
06:38
93.大模型之LangChain-Chain链-基本应用
09:26
94.大模型之LangChain-Chain链-案例介绍
05:35
95.大模型之LangChain-chain链-链的调用
06:46
96.大模型之LangChain-chain链-官方工具链介绍(上)
15:09
97.大模型之LangChain-chain链-官方工具链介绍(下)
09:47
98.大模型之LangChain-RAG-文档加载和文档切割
09:42
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