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小哲讲大模型面试通过秘籍|1.01什么是 AI Agent？它与传统 AI 有什么区别？
小哲讲大模型面试通过秘籍|1.01什么是 AI Agent？它与传统 AI 有什么区别？ 大模型面试核心知识解析 ⭐ 编辑推荐 本课程深入解析大模型面试必备知识，涵盖AI Agent、LLM、Prompt Engineering等多个关键领域。 ✨ 课程亮点 ✦ AI Agent原理与区别 ✦ LL
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小哲讲大模型面试通过秘籍|1.01什么是 AI Agent？它与传统 AI 有什么区别？
大模型面试核心知识解析
⭐ 编辑推荐
本课程深入解析大模型面试必备知识，涵盖AI Agent、LLM、Prompt Engineering等多个关键领域。
✨ 课程亮点
✦AI Agent原理与区别
✦LLM核心机制与训练
✦Prompt Engineering实战技巧
✦Agent架构与设计
课程目录
课程目录73 集
- 小哲讲大模型面试通过秘籍
- 1.01什么是 AI Agent？它与传统 AI 有什么区别？.mp4
- 10.10为什么 Agent 需要记忆.mp4
- 11.11什么是推理引擎.mp4
- 12.12工具使用在 Agent 中的作用.mp4
- 13.13什么是环境交互.mp4
- 14.14感知与行动在 Agent 中如何体现.mp4
- 15.15单 Agent 与多 Agent 系统的区别.mp4
- 16.16Agent 的能力边界在哪里.mp4
- 17.01什么是大语言模型LLM.mp4
- 18.02LLM 是如何训练的.mp4
- 20.04什么是下一个 Token 预测.mp4
- 21.05Transformer 的核心机制是什么.mp4
- 22.06注意力机制Attention是怎么工作的.mp4
- 23.07Temperature 参数对生成结果有什么影响.mp4
- 24.08Top-K 和 Top-P 采样是什么.mp4
- 25.09浠€涔堟槸骞昏Hallucination.mp4
- 26.10LLM 为什么会产生幻觉.mp4
- 27.11如何评估 LLM 的质量.mp4
- 28.12开源模型 vs API 模型如何选择.mp4
- 29.13如何为项目选择合适的 LLM.mp4
- 3.03LLM 与 Agent 有什么区别？.mp4
- 30.14Prompt 对 LLM 输出有什么影响.mp4
- 31.15什么是指令微调Instruction Tuning.mp4
- 32.16RLHF 在 LLM 中起什么作用.mp4
- 33.01什么是提示词工程Prompt Engineering？.mp4
- 34.02Zero-Shot 和 Few-Shot 有什么区别？.mp4
- 35.03什么是思维链Chain of Thought？.mp4
- 36.04为什么 CoT 能提升推理能力？.mp4
- 37.05什么是自洽性Self-Consistency？.mp4
- 38.06什么是 ReAct 提示策略？.mp4
- 39.07如何设计稳定可靠的 Prompt？.mp4
- 4.04为什么从 LLM 应用转向 Agent？.mp4
- 40.08什么是 Prompt 注入攻击？.mp4
- 41.09如何防御 Prompt 注入？.mp4
- 42.10如何设计高质量的 Prompt 模板？.mp4
- 43.11System Prompt 和 User Prompt 有什么区别？.mp4
- 44.12如何控制 LLM 的输出格式？.mp4
- 45.13如何提升 Prompt 的鲁棒性？.mp4
- 46.14如何为多步骤任务设计 Prompt？.mp4
- 47.15Prompt 对 Agent 行为有什么影响？.mp4
- 48.01一个完整的 Agent 架构包含哪些部分？.mp4
- 49.02Agent 的规划Planning机制是什么？.mp4
- 5.05Agent 的核心组件有哪些？.mp4
- 50.03什么是任务分解？Agent 如何做任务分解？.mp4
- 51.04Agent 的决策机制是什么？.mp4
- 52.05工具调用和函数调用是什么？有什么区别？.mp4
- 53.06Agent 如何调用外部 API？.mp4
- 54.07什么是执行循环Execution Loop？.mp4
- 55.08Agent 如何处理重试和错误恢复？.mp4
- 56.09Agent 的记忆系统有哪些设计模式？.mp4
- 57.10短期记忆和长期记忆在 Agent 中如何实现？.mp4
- 58.11Agent 如何管理状态State Management？.mp4
- 59.12什么是 Agent 的自我反思Reflection？.mp4
- 61.14Agent 如何进行任务优先级排序？.mp4
- 62.15如何设计一个通用 Agent 框架？.mp4
- 63.16如何设计一个垂直领域 Agent？.mp4
- 64.01什么是 RAG检索增强生成？.mp4
- 65.02RAG 的工作流程是什么？.mp4
- 67.04什么是向量嵌入Embedding？.mp4
- 68.05什么是文档分块Chunking？.mp4
- 69.06如何选择合适的 Chunk Size？.mp4
- 70.07什么是向量数据库？.mp4
- 71.08常见向量数据库有哪些？如何选择？.mp4
- 72.09向量相似度搜索是如何实现的？.mp4
- 73.10如何优化 RAG 的召回率？.mp4
- 74.11如何优化 RAG 的精确率？.mp4
- 75.12Rerank 在 RAG 中起什么作用？.mp4
- 76.13RAG 如何解决长上下文问题？.mp4
- 77.14RAG 如何减少幻觉？.mp4
- 78.15RAG 和微调如何选择？.mp4
- 79.16RAG 落地最难的问题是什么？.mp4
- 8.08什么是目标驱动型 Agent.mp4
- 9.09什么是多步推理 Agent 如何实现.mp4
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- 了解LLM训练与使用
- 精通Prompt Engineering方法
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