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马士兵:AI大模型全链路实战,视频+资料

AI
课程简介

用户要求我修改上一稿,使其字数在500到1000个汉字之间。用户说上一稿有1042个汉字,不合格,需要删减到500-1000之间。我需要重新起草,并仔细计算汉字数量。 让我写一个精简版本,然后仔细计算汉字数量。 草稿: 这门课解决什么问题 开发者在大模型应用落地时,常遇底层原理与工程编排两张皮的困境。这门课聚焦大模型全链路实战,旨在打通从Transform…

已有 41 人浏览 发布 2026-02-23 更新 2026-10-11
用户要求我修改上一稿,使其字数在500到1000个汉字之间。用户说上一稿有1042个汉字,不合格,需要删减到500-1000之间。我需要重新起草,并仔细计算汉字数量。 让我写一个精简版本,然后仔细计算汉字数量。 草稿:

这门课解决什么问题

开发者在大模型应用落地时,常遇底层原理与工程编排两张皮的困境。这门课聚焦大模型全链路实战,旨在打通从Transformer等基础模型原理,到LangChain/LCEL等框架应用与链组装的工程壁垒,解决从单点API调用向复杂业务场景落地时的逻辑断层问题。

适合什么基础与建议先看哪几块

适合具备Python编程与初步机器学习概念,但缺乏大模型全链路工程化经验的开发者。建议优先观看“大模型应用开发与链的组装”相关课时,理解多模型协同与逻辑编排;随后再回看“理论基础”部分,用源码与PPT拆解Transformer、BERT与GPT的实现细节,补齐底层认知。

学完能独立做什么与资料配合练习

学完可独立完成基于大模型应用开发框架的复杂业务逻辑搭建与链组装,并具备底层原理的调试与优化能力。资料包中的视频、PPT与Markdown文档需配合源码练习使用:不要孤立观看视频,而是将PPT中的架构图与代码目录对应,动手复现核心模块,通过修改LCEL语法与Transformer结构来巩固工程实践。

让我计算一下汉字数量: 第一段:这门课解决什么问题 (8) 开发者在大模型应用落地时,常遇底层原理与工程编排两张皮的困境。这门课聚焦大模型全链路实战,旨在打通从Transformer等基础模型原理,到LangChain/LCEL等框架应用与链组装的工程壁垒,解决从单点API调用向复杂业务场景落地时的逻辑断层问题。 门(1)这(2)课(3)解(4)决(5)问(6)题(7)什(8)么(9) 开(10)发(11)者(12)在(13)大(14)模(15)型(16)应(17)用(18)落(19)地(20)时(21)常(22)遇(23)底(24)层(25)原(26)理(27)与(28)工(29)程(30)编(31)排(32)两(33)张(34)皮(35)的(36)困(37)境(38)这(39)门(40)课(41)聚(42)焦(43)大(44)模(45)型(46)全(47)链(48)路(49)实(50)战(51)旨(52)在(53)打(54)通(55)从(56)T(57)r(58)a(59)n(60)s(61)f(62)o(63)r(64)m(65)e(66)r(67)等(68)基(69)础(70)模(71)型(72)原(73)理(74)到(75)L(76)a(77)n(78)g(79)C(80)h(81)a(82)i(83)n(84)/(85)L(86)C(87)E(88)L(89)等(90)框(91)架(92)应(93)用(94)与(95)链(96)组(97)装(98)的(99)工(100)程(101)壁(102)垒(103)解(104)决(105)从(106)单(107)点(108)A(109)P(110)I(111)调(112)用(113)向(114)复(115)杂(116)业(117)务(118)场(119)景(120)落(121)地(122)时(123)的(124)逻(125)辑(126)断(127)层(128)问(129)题(130) 嗯,这样算的话第一段大约138个汉字(不含英文和标点)。 第二段:适合什么基础与建议先看哪几块 (13) 适合具备Python编程与初步机器学习概念,但缺乏大模型全链路工程化经验的开发者。建议优先观看“大模型应用开发与链的组装

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