AI大模型开发是当前人工智能领域的前沿方向，其核心在于构建参数量达数十亿甚至万亿级的深度神经网络。与传统针对特定任务的判别式模型不同，大模型遵循“大规模预训练+任务微调”的范式：首先在海量、无标注的互联网文本或图像数据上进行自监督学习，使模型掌握深层的语言语法、逻辑推理或视觉表征能力，这一过程极度依赖由数千张GPU卡组成的计算集群与并行训练策略（如数据并行、流水线并行）；随后，开发者通过少量高质量的标注数据对预训练模型进行指令微调或基于人类反馈的强化学习，使其能够精准响应复杂、开放的下游任务。
在实际开发工程中，开发者需要驾驭PyTorch等主流深度学习框架，结合分布式训练技术，并引入LoRA等参数高效微调方法以降低部署门槛。同时，推理优化、幻觉抑制以及安全对齐（如RLHF）是保障模型可用性与可控性的关键环节。目前，这一领域已从纯文本的LLaMA、ChatGLM系列，扩展至多模态（如CLIP、Flamingo）与AI Agent自主决策系统。对于开发者而言，掌握大模型的训练、压缩与部署，意味着具备构建新一代智能应用的核心竞争力。
01 课程介绍.mp4
02 LangGrpah基础之Agent智能体开发当今的尬尴局面.mp4
03 LangGrpah基础之Agent智能体开发框架哪个好?.mp4
04 LangGrpah基础之如何学习一个Agent智能体框架?.mp4
05 LangGrpah基础之LangGprah结构-Graph类设计.mp4
06 LangGrpah基础之LangGprah结构-GraphState类设计.mp4
07 LangGrpah基础之LangGprah结构-Nodes和Edges类设计.mp4
08 LangGrpah基础之LangGraph快速入门案例实践.mp4
09 LangGraph进阶之State核心-State状态模式.mp4
10 LangGraph进阶之State核心-Graph可视化.mp4
11 LangGraph进阶之State核心-Reducer函数机制.mp4
12 LangGraph进阶之State核心-基于State构建消息传递机制.mp4
13 LangGraph进阶之State核心-MessageGraph实践 .mp4
14 LangGraph进阶之State核心-LangSmith监控神器.mp4
15 LangGraph进阶之State核心-LangGraph与LangSmith整合.mp4
16 LangGraph进阶之单代理-Router Agent-LangGraph四大代理架构.mp4
17 LangGraph进阶之单代理-Router Agent-逻辑初探.mp4
18 LangGraph进阶之单代理-Router Agent-应用程序构建.mp4
19 LangGraph进阶之单代理-Router Agent-结构化输出-提示词工程.mp4
20 LangGraph进阶之单代理-Router Agent-结构化输出-基于内置工具.mp4
21 LangGraph进阶之单代理-Router Agent-基于结构化输出构建Router图.mp
22 LangGraph进阶之单代理-Tool Calling Agent-核心原理.mp4
23 LangGraph进阶之单代理-Tool Calling Agent-完整案例演示.mp4
24 LangGraph进阶之单代理-Tool Calling Agent-手动构建Tool Calling Agent
25 LangGraph进阶之单代理-ReAct Agent-运行流程回顾.mp4
26 LangGraph进阶之单代理-ReAct Agent-LangChain实现方式.mp4
27 LangGraph进阶之单代理-ReAct Agent-LangGraph实现方式.mp4
28 LangGraph进阶之单代理-ReAct Agent-实操-工具准备(1).mp4
29 LangGraph进阶之单代理-ReAct Agent-实操-原理剖析(2).mp4
30 LangGraph进阶之单代理-ReAct Agent-实操-效果测试(3).mp4
31 LangGraph进阶之事件流-流输出模式.mp4
32 LangGraph进阶之事件流-流输出模式测试.mp4
01GraphRAG原理篇之传统RAG流程回顾.mp4
02GraphRAG原理篇之传统RAG流程痛点分析.mp4
03GraphRAG原理篇之什么是知识图谱?.mp4
04GraphRAG原理篇之GraphRAG产品对比.mp4
05GraphRAG原理篇之GraphRAG环境部署.mp4
06GraphRAG原理篇之GraphRAG核心参数配置.mp4
08 GraphRAG原理篇之Microsoft GraphRAG原理.mp4
09GraphRAGIndex源码篇之源码环境准备.mp4
10GraphRAG Index源码篇之index初始化动作.mp4
11GraphRAGIndex源码篇之文档加载格式.mp4
12GraphRAGIndex源码篇之文档加载策略.mp4
13GraphRAGIndex源码篇之文档切分策略.mp4
15 GraphRAGIndex源码篇之文档切分内容.mp4
16 GraphRAG Index源码篇之文档实体和关系抽取.mp4
17GraphRAG Index源码篇之实体和关系摘要生成.mp4
18GraphRAGIndex源码篇之实体和关系内容窥探.mp4
19 GraphRAG index源码篇之finalize_graph结果查看.mp4
20GraphRAG index源码篇之社区检测流程.mp4
01智能客服之需求分析.mp4
02智能客服之全景架构设计.mp4
03智能客服之技术选型.mp4
04智能客服之资源评估.mp4
05智能客服之模型能力测试-平台推荐(1).mp4
06智能客服之模型能力测试-测评环境构建(2).mp4
08智能客服之模型能力测试-模型能力测试对比演练(4).mp4
09智能客服之模型部署-部署工具安装(1).mp4
10智能客服之模型部署-核心参数配置(2).mp4
11 智能客服之模型部署-GPU负载均衡设计(3).mp4
12智能客服之模型压力测试-API实践(上).mp4
13智能客服之模型压力测试-API实践(中).mp4
18智能客服版本1之项目部署-项目文件和功能展示.mp4
19智能客服版本1之项目部署-模型私有化部署.mp4
20智能客服版本1之项目部署-MySQQL数据库安装.mp4
21智能客服版本1之项目部署-Redis数据库安装.mp4
22智能客服版本1之项目部署-项目启动与功能测试.mp4
23智能客服版本1之技术方案-前后端分离.mp4
01 LangChain开发基础之生态介绍(上).mp4
02 LangChain开发基础之生态介绍(下).mp4
03 LangChain开发基础之接入大模型.mp4
04 LangChain开发基础之构建最简单的Chain .mp4
05 LangChain开发基础之构建复杂Chain.mp4
06 LangChain开发基础之构建复合Chain.mp4
07LanaChain开发基础之ICFl语言.mp4
08 LangChain开发基础之智能问答系统案例实践.mp4
09 LangChain智能体Agent之Function Call流程回顾.mp4
10 LangChain智能体Agent之Agent智能体构建.mp4
11 LangChain智能体Agent之多工具并联串联调用.mp4
12 LangChain智能体Agent之浏览器机器人.mp4
13 LangChain大模型协议MCP之MCP原理.mp4
Agent大型项目实战1:百亿级智能数据分析平台
Agent大型项目实战2:智能客服
Agent实战基础之Agent架构与落地方案
Agent实战基础之MCP进阶实战
Agent实战基础之MCP快速实践
Agent实战基础之ReAct架构实战
Aaent实战基础之大模型基础
Agent实战技能之Dify智能应用实战
Agent实战技能之GraphRAG深度剖析
Agent实战技能之LangChain全面剖析
Agent实战技能之LangGraph深度剖析
大模型技术前沿文档资料
科学上网的工具
第1章多模型强应用:AI2.0时代应用开发者机会
第2章Agent核心与实践:初窥未来机器人，学Agent基本开发，让大模型不止于聊天
第3章AlAgent智能体开发:工善其事，必利其器，一步步教:%
第4章AI Agent智能体开发:API层的实现以及智能体性格和行为设计
第5章AIAgent智能体开发:快速掌握tool以及向量数据库使用
第6章AI Agent智能体开发:让Agent具备语音能力
002-1-Agent要解决的问题分析.mp4
003-2-Agent需要具备的基本能力.mp4
004-3-与大模型的关系分析.mp4
005-4-多智能体定义分析.mp4
006-5-框架的作用和能解决的问题.mp4
013-4-完成指令与脚本并生成.mp4
014-1-DEMO演示与整体架构分析.mp4
015-2-后端GPT项目部署启动.mp4
016-3-前端助手API与流程图配置.mp4
017-4-接入外部API的方法与流程.mp4
018-5-GPT中加入外部APl调用方法.mp4
029-0-基本Agent的组成.mp4
030-1-Agent要完成的任务和业务逻辑定义.mp4
031-2-问题拆解与执行流程.mp4
032-3-检索得到重要的URL.mp4
033-4-子问题生成总结结果.mp4
034-5-总结与结果输出.mp4
035-1-RAG要完成的任务解读.mp4
DialoGPT-微软开源对话gpt项目.zip
gpt2的训练-中文.zip
gpt2+3 tensorflow版 .zip
GPT2-pytorch .zip
gpt2-Pytorch版 .zip
GPT2-tensorflow复现.zip
Transformer理论讲解.mp4
1 深入剖析PyTorch中的Transformer API源码.mp4
2 Transformer模型Encoder原理精讲及其PyTorch逐行实现.mp4
3 Transformer Decoder原理精讲及其PyTorch逐行实现.mp4
4 Transformer Masked loss原理精讲及其PyTorch逐行实现.mp4
第01套AI Agent实战训练营COZE工作流+剪映插件+飞书联动[71节】
第02套Al视频+绘图全栈实战课-更新大模型微调+RAG+Agent开发掌握核心技术…
第03套Coze扣子工作流Ai Agent教程，一站解锁扣子工作流[74节】
第04套AI智能体开发课程[176节】
第05套Coze扣子智能体Agent入门基础课，理论讲解与实操案例结合[5节]
第06套Al大模型爆火agent打造专属的LLM智能体[10节】
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