描述：《2024最新LLMs面试宝典》是一份全面覆盖大模型(LLMs)相关知识与面试题的资源，内容涵盖从基础理论到高级应用的各个方面。包括大模型的基础架构(如Layer Normalization、Attention机制、损失函数等)、进阶技术(如微调、强化学习、分布式训练)、实用工具(如LangChain、RAG优化策略)以及前沿研究方向(如多模态、MOE模型、幻觉问题)。此外，还涉及大模型的推理加速、显存优化、评测方法及实际部署框架对比。该宝典通过详细的面试题解析和技术文档，帮助读者深入理解大模型的核心技术，并为相关领域的面试提供全面准备。
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描述：《AI大模型应用开发实战营第7期》是一门全面深入的大模型应用开发课程，涵盖从大模型的基础理论到实际应用的完整知识体系。课程从大模型的起源与发展讲起，深入探讨GPT模型家族、提示学习、OpenAI API开发、多模态应用、LangChain框架等核心技术，并结合实战项目如OpenAI-Translator、AutoGPT、房产销售机器人等，帮助学员掌握大模型应用的开发与优化。课程还涉及数据隐私、开源生态、硬件选型等前沿话题，适合希望在大模型领域深入发展的开发者和研究者。
链接：https://pan.baidu.com/s/1Pu9_rJWGfm2mCSg5agERFg?pwd=4dym
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🏷 标签：#AI #大模型 #实战 #大模型开发 #LangChain #提示学习 #多模态应用 #JK #AI大模型应用开发实战营第7期 #极客 #baidu #quark
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描述：本课程是一门AI大模型开发实战课程，内容涵盖Python编程、深度学习、大模型核心技术及行业应用。学员将学习PyTorch、Transformer、LangChain等工具，掌握Prompt-Tuning、P-Tuning等微调方法，并通过金融、电商、物流、医疗等领域的实战项目(如ChatGLM、Stable Diffusion、GPT2等)提升开发能力。课程还涉及多模态模型、企业级平台应用(阿里PAI、腾讯云AI)及就业指导(简历优化、面试技巧)，帮助学员从理论到实战全面掌握大模型开发与落地能力，成为AI领域的实战型人才。
链接：https://pan.baidu.com/s/1_cZzpqO1LFTp5J5hprTa8w?pwd=epy3
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描述：AI Agent不仅仅是工具，它具备自主性、反应性和交互性，能够通过独立思考和调用工具来逐步完成给定目标。这使得它的应用方向和领域非常广泛。本套课程全面涵盖了大模型的基础知识、GPT模型家族的发展历程、以及AI大模型应用的最佳实践。课程从大模型的起源与注意力机制入手，深入探讨了Transformer、GPT、BERT等关键技术，并结合实际案例，如GitHubSentinel和LanguageMentor，讲解了Agent的开发与部署。学员将学习如何使用LangGraph构建生产级AI Agent，并掌握多模态输入、智能配图、容器化发布等高级功能。课程内容丰富，理论与实践结合紧密，适合希望深入理解并应用大模型技术的开发者。
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🏷 标签：#AI #Agents #大模型 #GPT #Agent开发 #LangGraph #多模态 #JK #极客 #baidu #quark
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描述：本课程是一门AI大模型开发实战课程，内容涵盖Python编程、深度学习、大模型核心技术及行业应用。学员将学习PyTorch、Transformer、LangChain等工具，掌握Prompt-Tuning、P-Tuning等微调方法，并通过金融、电商、物流、医疗等领域的实战项目(如ChatGLM、Stable Diffusion、GPT2等)提升开发能力。课程还涉及多模态模型、企业级平台应用(阿里PAI、腾讯云AI)及就业指导(简历优化、面试技巧)，帮助学员从理论到实战全面掌握大模型开发与落地能力，成为AI领域的实战型人才。
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🏷 标签：#黑马 #博学谷 #AI #大模型 #AI大模型 #实战项目 #多模态 #就业赋能 #2024最新黑马博学谷 #AI大模型应用开发训练营2期 #baidu #quark
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