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知乎-AI大模型应用开发实战训练营-第22期

AI
课程简介

它解决什么工作场景,又适合谁 这门课的定位并非“调参工程师速成”,而是填补“会用大模型”与“理解模型原理”之间的认知鸿沟。当前职场中,很多开发者或产品经理虽然能调用 API,但在遇到幻觉、输出不稳定、或者需要选择合适模型架构时,往往缺乏底层判断力。本课程试图通过解析 Transformer、MoE、RLHF 以及视觉/多模态模型的核心机制,帮助你建立技术直…

已有 0 人浏览 发布 2026-10-15 更新 2026-10-15

它解决什么工作场景,又适合谁

这门课的定位并非“调参工程师速成”,而是填补“会用大模型”与“理解模型原理”之间的认知鸿沟。当前职场中,很多开发者或产品经理虽然能调用 API,但在遇到幻觉、输出不稳定、或者需要选择合适模型架构时,往往缺乏底层判断力。本课程试图通过解析 Transformer、MoE、RLHF 以及视觉/多模态模型的核心机制,帮助你建立技术直觉。

它不适合完全零基础的纯小白,因为内容涉及注意力机制、稀疏注意力、GPU 计算逻辑等硬核概念;也不适合已经深入研究模型架构的算法专家,因为重点在于工程视角的原理贯通而非前沿推导。它最适合的受众是:具备 Python 基础,希望深入理解 LLM 工作原理,从而更精准地进行 Prompt 工程、RAG 构建或 Agent 设计的 AI 应用开发者、技术型产品经理及转行学习者。

资料如何使用,建议先看哪几块

资料包分为“基础原理”、“进阶原理”与“课件/视频”三大部分,内容密度较高,切忌泛读。建议的学习路径是:先观看视频课程建立整体框架,再对照 PDF 课件梳理细节,最后阅读 DeepSeek 等技术报告进行拓展。

入门阶段,请重点攻克《揭秘 Transformer 的真面目》系列、《语言模型训练范式》及《探索神经网络》的视频与课件。这是所有后续技术的基石,务必搞懂自注意力机制和预训练/微调的差异。进阶阶段,结合《DeepSeek R1 技术报告解读》及相关 PDF,深入理解推理模型(如 R1)与稠密模型(如 V3)在 MLA、MoE 架构上的设计权衡,这部分对优化推理成本极具参考价值。若你对多模态或 Agent 感兴趣,可单独选修视觉生成模型、智谱 AI 姿态识别及 AutoGLM 相关章节,了解智能体如何理解视觉输入并操控设备。

学完能独立做什么

完成核心模块学习后,你将不再局限于黑盒式调用。你能够独立分析不同大模型架构的适用边界,例如在需要极致推理能力的场景中合理选用思维链模型,或在资源受限环境下评估 MoE 架构的部署价值。同时,你将具备解读最新技术报告的能力,能基于 Transformer 及多模态原理,设计出更稳定的 RAG 检索策略或具备视觉感知能力的智能体应用。这门课的价值在于让你从“使用者”转变为“设计者”,在面对复杂 AI 落地场景时,拥有基于原理的工程决策能力。

课程目录

📁 原理课
📁 原理课课件
📁 基础原理
揭秘Transformer的真面目1.pdf [3.2 MB]
揭秘Transformer的真面目2.pdf [3.5 MB]
语言模型训练范式.pdf [5.4 MB]
探索神经网络的奥秘.pdf [12.1 MB]
📁 进阶原理
📁 Deepseek R1 技术报告解读
DeepSeek-V2.pdf [1.5 MB]
Native Sparse Attention.pdf [1.4 MB]
deepseek-r1.pdf [1.4 MB]
kimi-k1.5.pdf [937.4 KB]
DeepSeek-V3.pdf [1.8 MB]
DeepSeekMath.pdf [1.8 MB]
GPU的必备知识点.pdf [5.3 MB]
视觉识别领域的模型和应用.pdf [4.1 MB]
sapiens.pdf [16.4 MB]
deepseek v3.pdf [1.8 MB]
多模态领域的Transformer.zip [17.8 MB]
解锁动态视觉艺术的密码①.zip [39.7 MB]
视觉生成模型.pdf [1.7 MB]
智谱Auto.txt [79.0 B]
解锁动态视觉艺术的密码②.zip [46.9 MB]
原理课课件说明.zip [1.8 MB]
原理课必看.png [493.5 KB]
06-揭开文字、人脸、精密零件、无人驾驶的智能识别面纱.mp4 [276.0 MB]
12-超级引擎 英伟达GPU与CUDA相关的必备知识点.mp4 [239.4 MB]
01-预训练 微调的训练范式 开源生态和OpenAl的差异详解.mp4 [263.7 MB]
03-揭秘Transformer的真面目-1.mp4 [244.8 MB]
14-如何训练自动操作电脑和手机的Agent-智谱AutoGLM.mp4 [266.0 MB]
11-MoE 架构在 Scaling Law 之后继续提升大模型能力.mp4 [232.1 MB]
08-类Sora模型 解锁动态视觉艺术的密码.mp4 [477.1 MB]
02-探索神经网络的奥秘.mp4 [337.7 MB]
09-人体姿态识别模型-Meta Sapiens.mp4 [543.3 MB]
04-揭秘Transformer的真面目-2.mp4 [360.1 MB]
10-Deepseek 性价比之王背后的极致压缩技术 MLA.mp4 [186.4 MB]
05-多模态领域的Transformer -- 创意生成的基座原理.mp4 [358.0 MB]
07-探索DALL·E、Stable Diffusion如何编织创意图像的魔法.mp4 [296.2 MB]
13-推理模型是如何训练出来的-Deepseek R1与V3.mp4 [248.4 MB]
📁 Demo案例
📁 课件资料
📁 教育行业资料
📁 拍照搜视频
📁 拍照识别知识点 视频
一元一次方程 系数含参的一元一次方程.mov [345.7 MB]
有理数 正数和负数.mov [210.9 MB]
整式的加减 同类项.mov [247.1 MB]
一元一次方程 去括号.mov [237.9 MB]
一元一次方程 与工程有关的一元一次方程.mov [261.1 MB]
一元一次方程 利用特殊概念化简求值.mov [158.2 MB]
整式的加减 整式的化简与求值.mov [294.9 MB]
一元一次方程 解决方案问题.mov [240.9 MB]
一元一次方程 简单的绝对值方程.mov [115.1 MB]
一元一次方程 解分母是小数的一次方程.mov [338.4 MB]
整式的加减 整式化简之与某项无关.mov [297.2 MB]
整式的加减 单项式.mov [309.3 MB]
一元一次方程 恒等式之特值法.mov [394.8 MB]
整式的加减 用含字母的式子表示数.mov [360.5 MB]
整式的加减 整式的加减.mov [307.3 MB]
有理数 四则混合运算.mov [265.0 MB]
一元一次方程 与行程有关的一元一次方程.mov [194.6 MB]
一元一次方程.mov [458.4 MB]
有理数 减法及加减混合运算.mov [280.6 MB]
一元一次方程 数轴上数的比较和运算.mov [239.2 MB]
一元一次方程 与经济有关的一元一次方程.mov [192.5 MB]
一元一次方程 与数字有关的一元一次方程.mov [387.7 MB]
一元一次方程 合并同类项与移项.mov [423.8 MB]
整式的加减 多项式.mov [435.6 MB]
一元一次方程 去分母.mov [422.2 MB]
一元一次方程 整体带入求值.mov [291.7 MB]
有理数 除法及乘除混合运算.mov [200.2 MB]
整式的加减 绝对值的化简.mov [348.6 MB]
一元一次方程 整数解问题.mov [310.0 MB]
一元一次方程 同解问题.mov [240.7 MB]
整式的加减 整式的概念与方程综合.mov [265.1 MB]
一元一次方程 已知方程的解求参数.mov [276.8 MB]
一元一次方程 恒等式的概念.mov [387.5 MB]
📁 测试图片
4.jpeg [26.7 KB]
5.jpeg [231.8 KB]
2.jpeg [25.4 KB]
1.jpeg [66.4 KB]
3.jpeg [30.6 KB]
video_search python代码.zip [165.2 MB]
题型分布.txt [11.7 KB]
中考知识点.TXT [5.5 KB]
测试知识库.docx [14.6 KB]
知识点讲解标准.txt [2.6 KB]
📁 AutoGPT
2.xlsx [13.8 KB]
1.xlsx [13.9 KB]
3.pdf [131.8 KB]
autogpt代码版本.zip [677.1 KB]
📁 财务行业资料
财务预算表 样例3.xlsx [198.9 KB]
产品线的总结文件.pdf [93.4 KB]
财务预算表 样例1.xlsx [21.6 KB]
财务预算表 样例2.xlsx [1.8 MB]
📁 支小助
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01文件自动处理AutoGPT_主Prompt.txt [8.2 KB]
Demo案例说明.png [493.5 KB]
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8.人力资源部门核心demo实战1 - 数字人培训视频.mp4 [121.9 MB]
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