人工智能AI大模型科普 通俗课程
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人工智能AI大模型科普 通俗课程 这套人工智能课程非常好，大模型泛化能力的技术架构已经确立为RAG,后面在此基础上做细化了,看哪家先搞出靠谱的成品上做细化了。
01.RAG增强检索是如何工作的.mp4
02.RAG实战中常见的问题.mp4
03.通俗易懂理解全量微调和LoRA微调.mp4
04.理解向量数据库与文本向量检索效率.mp4
05.通俗易懂理解大模型预训练和微调.mp4
06.什么是灾难性遗忘？为什么要重视它.mp4
07.最近火爆的GraphRAG是什么？ 真的那么有用吗.mp4
08.通俗易懂理解提示工程、RAG和微调.mp4
09.模型微调中最不需要关注的应该是GPU成本.mp4
10.当前大模型技术能否走向AGI.mp4
11.在大模型项目中构造好Benchmark的重要性.mp4
12.大模型是如何生成回复的？背后逻辑又是怎样.mp4
13.使用大模型时可调节的TopK、TopP到底是什么意思.mp4
14.大模型项目选择RAG还是微调：八个判断依据.mp4
15.大模型项目选择RAG还是微调：三个案例.mp4
16.微调一个模型需要多少GPU显存.mp4
17.大模型成功背后的RLHF到底是什么.mp4
18.什么是混合专家模型（MoE).mp4
19.通俗易懂理解自注意力机制（Self-Attention）.mp4
20.什么是生成式AI？生成AI不等于大模型，判别模型和生成模型.mp4
21.关于Llama3.1模型简要总结&启示.mp4
22.经典RAG结构的问题以及几点解决思路.mp4
23.什么是知识图谱？与大模型的关系是什么.mp4
24.如何把RAG和知识图谱结合.mp4
25.什么是大模型量化和蒸馏.mp4
26.什么是模型的泛化能力.mp4
27.什么是大模型幻觉？为什么会产生幻.mp4
28.大模型项目落地中的五个坑.mp4
29.什么是端到端（End-to-End）模型.mp4
30.从技术可行性剖析AI搜索场景的可落地性.mp4
31.传统AI与基于大模型AI之间的区别.mp4
32.选择大于一切：AI项目技术可行性与商业价值的双重解析.mp4
33.从Scaling laws来分析GPT5是否会远超GPT4.mp4
34.未来一年大模型发展的八大趋势.mp4
35.通俗理解大模型领域关键术语以及它们之间的关系.mp4
36.适合与不适合用生成式AI的场景.mp4
37.经典RAG很难解决的问题以及Agent思路.mp4
38.什么是In-context learning.mp4
39.什么是Continue Pretraining(增量预训练).mp4
40.In-context learning微调和增量预训练之间的区别.mp4
41.为什么需要智能体 Agent.mp4
42.个性化教育系统的核心要素以及设计理念.mp4
43.RAG、In-context learning微调之间的选择.mp4
44.通俗理解OpenAI O1的技术和应用.mp4
45.模型推理时所需的GPU显存.mp4
46.如何对AI项目做优先级排序.mp4
47.大模型项目失败的十大原因（一）.mp4
48.大模型项目失败的十大原因（二）.mp4
《AI大模型基础》教材完整版.pdf
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