TL学院新-2025年全“薪”AI大模型全栈工程师【2.0】【VIP】

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——/TL学院新-2025年全“薪”AI大模型全栈工程师【2.0】/
├──0、资料以及文档  
|   ├──AI大模型Agent智能体开发篇  
|   |   ├──1-llamaIndex框架-1-2025-7-9-初见  
|   |   ├──10-langgraph框架-2025-7-30-初见  
|   |   ├──11-langgraph框架2-2025-8-1-初见  
|   |   ├──12-langgraph框架3-2025-8-3-初见  
|   |   ├──13-langgraph框架4-2025-8-6-初见  
|   |   ├──14-项目讲解和应用平台介绍-2025-8-8-初见  
|   |   ├──15-初认MCP-2025-8-10-托比  
|   |   ├──16-MCP进阶-2025-8-13-托比  
|   |   ├──2-llamaIndex-2-2025-7-11-初见  
|   |   ├──3-llamaIndex-3-2025-7-13-初见  
|   |   ├──4-llamaIndex-4-2025-7-16-初见  
|   |   ├──5-llamaIndex-5-2025-7-18-初见  
|   |   ├──6-llamaIndex-5&Agent初识-2025-7-20-初见  
|   |   ├──7-Agent智能体1-2025-7-23-初见  
|   |   ├──8-Agent智能体-2-2025-7-25-初见  
|   |   └──9-Agent智能体-3-2025-7-27-初见  
|   ├──AI大模型RAG应用开发篇  
|   |   ├──1-RAG基础-2025-5-25-柏汌  
|   |   ├──10-RAG评估和应用平台-2025-6-29-柏汌  
|   |   ├──11-实战项目：智能文档检索助手-2025-7-2-柏汌  
|   |   ├──12-实战项目：智能文档检索助手-2-2025-7-6-柏汌  
|   |   ├──2-LangChain框架2025-5-28-柏汌  
|   |   ├──3-LangChain框架-2-2025-6-4-柏汌  
|   |   ├──4-LangChain框架-3-2025-6-8-柏汌  
|   |   ├──5-LangChain框架-4-2025-6-11-柏汌  
|   |   ├──6-RAG进阶-2025-6-15-柏汌  
|   |   ├──7-Advanced RAG-2025-6-18-柏汌  
|   |   ├──8-Advanced RAG-2-2025-6-22-柏汌  
|   |   └──9-Advanced RAG-3-2025-6-25-柏汌  
|   ├──AI大模型rag应用开发篇第二期  
|   |   ├──1-RAG基础-2025-10-8-柏汌  
|   |   ├──10-RAG评估和应用平台-2025-10-29-柏汌  
|   |   ├──11-实战项目：智能文档检索助手-2025-10-31-柏汌  
|   |   ├──12-实战项目：智能文档检索助手-2-2025-11-3-柏汌  
|   |   ├──2-RAG基础-2-2025-10-10-柏汌  
|   |   ├──3-LangChain框架-2025-10-13-柏汌  
|   |   ├──4-LangChain框架-2-2025-10-15-柏汌  
|   |   ├──5-LangChain框架-3-2025-10-17-柏汌  
|   |   ├──6-LangChain框架-4-2025-10-20-柏汌  
|   |   ├──7-RAG进阶-2025-10-22-柏汌_20251022_223331  
|   |   ├──8-Advanced RAG-2025-10-24-柏汌  
|   |   └──9-Advanced RAG-2-2025-10-27-柏汌  
|   ├──AI大模型基础篇  
|   |   ├──3-Prompt Engineering原理-2025-5-14-初见  
|   |   ├──5-prompt提示词项目实战-2025-5-21-初见  
|   |   ├──1-大语言模型基础认知-2025-5-7-初见.zip  548.50M
|   |   ├──2-大模型核心原理-2025-05-11-初见.zip  6.70M
|   |   └──4-提示词prompt的原理和优化-2025-5-18-初见.zip  4.50M
|   ├──AI大模型基础篇第二期  
|   |   ├──1-大模型基础认知-2025-9-10-初见  
|   |   ├──4-提示词prompt的原理和优化-2025-9-17-初见  
|   |   ├──5-提示词prompt的原理和优化-2-2025-9-19-初见  
|   |   ├──6-提示词实战案例-2025-9-22-初见  
|   |   ├──7-FastAPI-2025-9-24-初见  
|   |   └──8-fastapi项目讲解-2025-9-26-初见  
|   ├──AI大模型私有化微调篇  
|   |   ├──1-⼤模型微调 101-2025-8-15-陈钢  
|   |   ├──10-实战项⽬之个⼈健康助理（上）-2025-9-5陈钢  
|   |   ├──11-实战项⽬之个⼈健康助理（下）-2025-9-7-陈钢  
|   |   ├──12-15两个项目资料  
|   |   ├──16-商业需求与就业发展-2025-9-19-宋永柱  
|   |   ├──2-⼤模型微调 PEFT-2025-8-17-陈钢  
|   |   ├──3-⼤模型微调 量化-2025-8-20-陈钢  
|   |   ├──4-⼤模型微调 量化-2025-8-20-陈钢  
|   |   ├──5-多模态⼤模型（上）基于 CNN 的模型-2025-8-24-陈钢  
|   |   ├──6-多模态⼤模型（下）基于 Transformers 的模型-2025-8-27-陈钢  
|   |   ├──7-⼤模型微调 最佳实践-2025-8-29-陈钢  
|   |   ├──8-实战项⽬之视频转码⽇志报警平台（上）-2025-8-31-陈钢  
|   |   └──9-实战项⽬之视频转码⽇志报警平台（下）-2025-9-3-陈钢  
|   └──资料.zip  20.81M
├──10、预习专栏四【提示工程原理】  
|   ├──1、提示工程原理解释.mp4  95.71M
|   ├──2、提示工程组成要素和示例.mp4  74.20M
|   ├──3、提示工程调优进阶.mp4  132.27M
|   └──4、提示工程攻击和防范.mp4  54.33M
├──11、预习专栏五【提示工程项目实战】  
|   └──提示工程项目实战.mp4  160.94M
├──12.21新更新部分  
|   ├──2、AI大模型RAG应用开发篇（第二期）  
|   |   ├──1-RAG基础-2025-10-8-柏汌.mp4  1.42G
|   |   ├──10-RAG评估和应用平台-2025-10-29-柏汌.mp4  1.64G
|   |   ├──11-实战项目：智能文档检索助手-2025-10-31-柏汌.mp4  934.08M
|   |   ├──12-实战项目：智能文档检索助手-2-2025-11-3-柏汌.mp4  1.41G
|   |   ├──2-RAG基础-2-2025-10-10-柏汌.mp4  2.00G
|   |   ├──3-LangChain框架-2025-10-13-柏汌.mp4  1.49G
|   |   ├──4-LangChain框架-2-2025-10-15-柏汌.mp4  1.67G
|   |   ├──5-LangChain框架-3-2025-10-17-柏汌.mp4  1.47G
|   |   ├──6-LangChain框架-4-2025-10-20-柏汌.mp4  1.22G
|   |   ├──7-RAG进阶-2025-10-22-柏汌.mp4  1.25G
|   |   ├──8-Advanced RAG-2025-10-24-柏汌.mp4  1.74G
|   |   └──9-Advanced RAG-2-2025-10-27-柏汌.mp4  1.75G
|   └──3、AI大模型Agent智能体开发篇（第二期）  
|   |   ├──1-初始llamaindex框架-2025-11-10-初见.mp4  1.20G
|   |   ├──10-多智能体langgraph-2025-12-1-初见.mp4  1.23G
|   |   ├──11-langgraph框架-2025-12-5-初见.mp4  1.06G
|   |   ├──12-Langgraph-2-2025-12-8-初见.mp4  1.35G
|   |   ├──13-Langgrapg-3-2025-12-10-初见.mp4  1.28G
|   |   ├──2-llamaindex-2-2025-11-12-初见.mp4  1.39G
|   |   ├──3-llamaindex-3-2025-11-14-初见.mp4  1.35G
|   |   ├──4-llamaIndex-4-2025-11-17-初见.mp4  1.23G
|   |   ├──5-llamaIndex-5-2025-11-19-初见.mp4  1.24G
|   |   ├──6-llamaindex-6-2025-11-21-初见.mp4  1.29G
|   |   ├──7-llamaindex项目-2025-11-24-初见.mp4  1.28G
|   |   ├──8-Agent1-2025-11-26-初见.mp4  1.27G
|   |   └──9-Agent-2-2025-11-28-初见.mp4  1.48G
├──12、预习专栏六【huggingface专题】  
|   ├──1_huggingface-1.mp4  43.52M
|   ├──2_huggingface-2.mp4  56.94M
|   ├──3_huggingface-3.mp4  26.36M
|   └──4_huggingfacce-4.mp4  58.79M
├──13、预习专栏七【私有化部署】  
|   └──私有化部署.mp4  32.34M
├──1、AI大模型基础篇（第一期）  
|   └──AI大模型基础篇（第一期）  
|   |   ├──1、开发环境安装.mp4  51.36M
|   |   ├──2、MySQL安装.mp4  31.95M
|   |   ├──3、大语言模型基础认知-2025-5-7-初见.mp4  811.01M
|   |   ├──4、大模型的核心原理-2025-5-11-初见.mp4  662.39M
|   |   ├──5、Prompt Engineering原理-2025-5-14-初见.mp4  534.06M
|   |   ├──6、提示词prompt的原理和优化-2025-5-18-初见.mp4  522.36M
|   |   └──7、prompt提示词项目实战-2025-5-21-初见.mp4  750.52M
├──2、AI大模型RAG应用开发篇（第一期）  
|   ├──1-RAG基础-2025-5-25-柏汌.mp4  850.01M
|   ├──10-RAG评估和应用平台-2025-6-29-柏汌.mp4  842.88M
|   ├──11-实战项目：智能文档检索助手-2025-7-2-柏汌.mp4  800.32M
|   ├──12-实战项目：智能文档检索助手-2-2025-7-6-柏汌.mp4  833.49M
|   ├──2-LangChain框架-2025-5-28-柏汌.mp4  1.05G
|   ├──3-LangChain框架-2-2025-6-4-柏汌.mp4  955.24M
|   ├──4-LangChain框架-3-2025-6-8-柏汌.mp4  996.48M
|   ├──5-LangChain框架-4-2025-6-11-柏汌.mp4  760.36M
|   ├──6-RAG进阶-2025-6-15-柏汌.mp4  897.20M
|   ├──7-Advanced RAG-2025-6-18-柏汌.mp4  1.45G
|   ├──8-Advanced RAG-2-2025-6-22-柏汌.mp4  1.36G
|   └──9-Advanced RAG-3-2025-6-25-柏汌.mp4  1.07G
├──3、AI大模型Agent智能体开发篇（第一期）  
|   ├──0-mcp和fastapi.mp4  276.52M
|   ├──1-llamaIndex框架-1-2025_7-9-初见.mp4  997.23M
|   ├──10-langgraph框架-2025-7-30-初见.mp4  1.21G
|   ├──11-langgraph框架2-2025-8-1-初见.mp4  1.34G
|   ├──12-langgraph框架3-2025-8-3-初见.mp4  1.32G
|   ├──14-项目讲解和应用平台介绍-2025-8-8-初见.mp4  1.21G
|   ├──15-初认MCP-2025-8-10-托比.mp4  983.44M
|   ├──16-MCP进阶-2025-8-13-托比.mp4  1.25G
|   ├──2-llamaIndex-2-2025-7-11-初见.mp4  906.43M
|   ├──3-llamaIndex-3-2025-7-13-初见.mp4  887.19M
|   ├──4-llamaIndex-4-2025-7-16-初见.mp4  885.03M
|   ├──5-llamaIndex-5-2025-7-18-初见.mp4  833.27M
|   ├──5_13-langgraph框架4-2025-8-6-初见.mp4  1.27G
|   ├──6-llamaIndex-5&Agent初识-2025-7-20-初见.mp4  770.98M
|   ├──7-Agent智能体1-2025-7-23-初见.mp4  1.23G
|   ├──8-Agent智能体-2-2025-7-25-初见.mp4  1.27G
|   └──9-Agent智能体-3-2025-7-27-初见.mp4  1.30G
├──4、AI大模型私有化微调篇（第一期）  
|   ├──1-模型微调 101-2025-8-15-陈钢.mp4  1.32G
|   ├──10-实战项..之个..健康助理（上）-2025-9-5陈钢.mp4  2.23G
|   ├──11-实战项..之个..健康助理（下）-2025-9-7-陈钢.mp4  1.30G
|   ├──12-实战项..之企业知识库项..（上）-2025-9-10-程建章.mp4  1.45G
|   ├──13-实战项..之企业知识库项..（下）-2025-9-12-程建章.mp4  1.46G
|   ├──14-实战项..之销冠智能体项..（上）-2025-9-14-程建章.mp4  1.42G
|   ├──15-实战项..之销冠智能体项..（下）-2025-9-17-程建章.mp4  1.16G
|   ├──16-商业需求与就业发展-2025-9-19-宋永柱.mp4  1.27G
|   ├──2-模型微调 PEFT-2025-8-17-陈钢.mp4  1.26G
|   ├──3-模型微调 量化-2025-8-20-陈钢.mp4  919.67M
|   ├──4-模型微调 量化2-2025-8-22-陈钢.mp4  1.07G
|   ├──5-多模态..模型（上）基于 CNN 的模型-2025-8-24-陈钢.mp4  1.14G
|   ├──6-多模态..模型（下）基于 Transformers 的模型-2025-8-27-陈钢.mp4  1.12G
|   ├──7-模型微调 最佳实践-2025-8-29-陈钢.mp4  1.49G
|   ├──8-实战项..之视频转码..志报警平台（上）-2025-8-31-陈钢.mp4  1.30G
|   └──9-实战项..之视频转码..志报警平台（下）-2025-9-3-陈钢.mp4  1.33G
├──5、AI大模型基础篇（第二期）  
|   ├──1-大模型基础认知-2025-9-10-初见2025-09-10.mp4  368.39M
|   ├──2-大语言模型底层原理解析-2025-9-12-初见.mp4  1.28G
|   ├──3-transformer架构详细解析-2025-9-15-初见.mp4  1009.33M
|   ├──4-提示词prompt的原理和优化-2025-9-17-初见.mp4  1.46G
|   ├──5-提示词prompt的原理和优化-2-2025-9-19-初见.mp4  1.33G
|   ├──6-提示词实战案例-2025-9-22-初见.mp4  1.32G
|   ├──7-FastAPI-2025-9-24-初见.mp4  1.23G
|   └──8-fastapi项目讲解-2025-9-26-初见.mp4  1.10G
├──6、面试专栏  
|   ├──10_Reward Hacking问题如何解决？.mp4  53.28M
|   ├──11_残差网络有什么作用.mp4  38.90M
|   ├──12_动态批处理如何提升推理吞吐量？.mp4  31.18M
|   ├──13_剪枝和蒸馏.mp4  40.84M
|   ├──14_解释大模型训练中的“缩放定律”.mp4  47.45M
|   ├──15_LoRI技术详解.mp4  35.03M
|   ├──16_正则化约束.mp4  59.87M
|   ├──17_怎么区分数据噪声与解码策略导致的幻觉.mp4  44.52M
|   ├──18_什么是稀疏微调.mp4  47.01M
|   ├──19_什么是LoRA.mp4  31.22M
|   ├──1_Transformer1整体介绍.mp4  44.80M
|   ├──20_如何通过模型微调，尽量解决提示词注入的问题？.mp4  25.27M
|   ├──21_如果有标注的训练数据很少，如何扩增训练数据的数量？.mp4  37.73M
|   ├──22_模型蒸馏时教师模型“黑暗知识”（Dark Knowledge）的提取技巧.mp4  59.72M
|   ├──23_量化和二值化.mp4  40.51M
|   ├──24_损失函数和反向传播.mp4  11.10M
|   ├──25_神经网络简介.mp4  29.81M
|   ├──26_卷积运算公式.mp4  3.75M
|   ├──27_卷积神经网络原理.mp4  25.21M
|   ├──28_计算机怎么识别图片.mp4  32.76M
|   ├──29_激活函数.mp4  19.63M
|   ├──2_Transformer2词表.mp4  22.41M
|   ├──30_梯度和前向传播.mp4  17.45M
|   ├──31_旋转位置编码.mp4  38.60M
|   ├──32_位置编码.mp4  20.20M
|   ├──33_什么是MoE.mp4  21.14M
|   ├──34_什么是flashattention.mp4  25.93M
|   ├──35_常见的位置编码有哪些.mp4  30.89M
|   ├──36_残差网络有什么作用.mp4  38.91M
|   ├──37_KVcache是干什么的.mp4  13.66M
|   ├──38_encoder-only模型是什么.mp4  36.59M
|   ├──39_deepseek的MLA技术.mp4  25.35M
|   ├──3_Transformer3掩码.mp4  31.46M
|   ├──40_decoder-only模型是什么.mp4  31.19M
|   ├──41_clip是什么.mp4  44.51M
|   ├──42_bert和Transformer的有什么区别.mp4  23.97M
|   ├──43_以Transformer为例大模型面试题目学习方法.mp4  30.39M
|   ├──44_RAG 在多轮对话中表现不佳的原因.mp4  42.81M
|   ├──45_针对性优化RAG延迟的三个环节.mp4  33.94M
|   ├──46_长上下文窗口的技术实现难点.mp4  45.21M
|   ├──47_在RAG中，如何优化Embedding模型以提升检索质量？.mp4  45.20M
|   ├──48_在 RAG 系统中，知识检索和生成式模型分别扮演什么角色，两者如何协同工作？.mp4  108.42kb
|   ├──49_与纯生成式模型（如GPT）相比，RAG如何解决幻觉问题？.mp4  42.70M
|   ├──4_Transformer4多头注意力.mp4  66.47M
|   ├──50_向量数据库在RAG中的非必需场景举例及替代方案.mp4  32.10M
|   ├──51_文本分块（Chunking）有哪些常见策略？.mp4  47.97M
|   ├──52_如何设计一个高质量的检索语料库？.mp4  46.26M
|   ├──53_如何将RAG与微调（Fine-tuning）结合？.mp4  40.79M
|   ├──54_如何处理上下文溢出的问题.mp4  126.07kb
|   ├──55_如何避免 RAG 生成无关内容.mp4  37.06M
|   ├──56_归一化在rag中的作用.mp4  42.47M
|   ├──57_构建 RAG 系统时，如何选择合适的嵌入模型.mp4  33.99M
|   ├──58_多轮对话的优化方式.mp4  41.18M
|   ├──59_当用户查询与文档库差异较大时（如：口语化表达），如何提升检索的鲁棒性？.mp4  35.93M
|   ├──5_Transformer5前馈网络.mp4  65.00M
|   ├──60_rag在检索中的问题.mp4  49.01M
|   ├──61_rag稀疏检索和稠密检索.mp4  27.64M
|   ├──62_rag是什么 整体流程是怎么样的.mp4  33.47M
|   ├──63_rag生成答案和检索不一致可能的原因.mp4  48.14M
|   ├──64_RAG检索的方式和技术有哪些？.mp4  51.04M
|   ├──65_rag分块策略详解.mp4  48.13M
|   ├──66_RAG的延迟主要来自哪几个环节？ 如何针对性优化？.mp4  35.01M
|   ├──67_通过let's think step by step提示词触发的思维链模式，与推理模型.mp4  41.28M
|   ├──68_什么是模型的幻觉 该怎么解决.mp4  51.89M
|   ├──69_什么是过拟合 该怎么解决.mp4  67.74M
|   ├──6_Transformer6位置编码.mp4  39.02M
|   ├──70_如何设计 Agent 的目标函数，以确保其行为符合预期？.mp4  46.78M
|   ├──71_描述Agent应用场景并详细说明.mp4  52.22M
|   ├──72_ReAct 框架是什么？.mp4  33.95M
|   ├──73_MCP和function call的异同.mp4  32.05M
|   ├──74_Few-Shot提示构建的关键技巧？.mp4  39.27M
|   ├──75_agent和workflow.mp4  31.09M
|   ├──76_Agent的自我反思机制设计.mp4  39.42M
|   ├──7_Transformer7encoder部分.mp4  62.29M
|   ├──8_Transformer8decoder部分.mp4  63.68M
|   └──9_PEFT是什么.mp4  27.26M
├──7、预习专栏一【python编程】  
|   ├──01_课程说明与大概介绍.mp4  14.44M
|   ├──02_认识Python变量类型与变量地址.mp4  43.66M
|   ├──03_余数与除操作详解.mp4  13.17M
|   ├──04_学习中的复利思维.mp4  32.54M
|   ├──05_位运算符操作.mp4  61.91M
|   ├──06_整数与浮点数的特性.mp4  27.72M
|   ├──07_原生字符串与字节字符串.mp4  22.13M
|   ├──08_输入与输出详解.mp4  15.05M
|   ├──09_容器类型之列表类型.mp4  36.60M
|   ├──10_容器类型之元组类型.mp4  9.30M
|   ├──11_容器类型之字典类型.mp4  16.89M
|   ├──12_容器类型之集合类型.mp4  15.53M
|   ├──13_分支结构.mp4  27.99M
|   ├──14_for循环与列表生成式.mp4  34.87M
|   ├──15_while循环与哨兵值.mp4  17.59M
|   ├──16_函数定义与lambda表达式.mp4  58.85M
|   ├──17_一个案例讲解完毕面向对象的四大特性.mp4  84.89M
|   ├──18_文件操作详解.mp4  75.37M
|   ├──19_自定义异常与异常处理.mp4  44.89M
|   ├──20_模块化编程之内置模块详解.mp4  59.86M
|   ├──21_模块化编程之自定义模块详解.mp4  29.91M
|   └──22_模块化编程之第三方模块.mp4  33.11M
├──8、预习专栏二【大模型的基础】  
|   ├──01-1大模型的基础认知-人工智能演进与大模型兴起 2025.04.16.mp4  127.38M
|   ├──01-2大模型的基础认知-大模型与通用人工智能.mp4  47.12M
|   ├──01-3大模型的基础认知-GPT模型的发展历程.mp4  38.93M
|   ├──01-4大模型的基础认知-国产大模型介绍.mp4  5.53M
|   └──01-5大模型的基础认知-大模型的趋势和挑战.mp4  28.67M
├──9、预习专栏三【大模型核心原理】  
|   ├──1_02_1大模型核心原理-理解大模型成功的背后.mp4  101.80M
|   ├──2_02_2大模型核心原理-理解生成式模型与大语言模型.mp4  52.49M
|   ├──3_02_3大模型核心原理-大模型应用实例与Prompt使用技巧.mp4  30.20M
|   ├──4_02_4大模型核心原理-Transformer架构解析.mp4  196.25M
|   ├──5_02_5大模型核心原理-运行基本机制.mp4  107.89M
|   ├──6_02_6大模型核心原理-关键技术解析：预训练、SFT、RLHF.mp4  24.93M
|   └──7_02_7大模型核心原理-实践中的大模型.mp4  31.56M
├──课程目录大纲.png  150.07kb
└──图灵-全“薪”AI大模型全栈工程师.png  124.30kb

kanpic

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俞陀

6666

wsx123

1111111111111

puzzlex

RE: TL学院新-2025年全“薪”AI大模型全栈工程师【2.0】【VIP】 [修改]

qqchun

我想看看。谢谢。

baboon

TL学院新-2025年全“薪”AI大模型全栈工程师【2.0】【VIP】

travelerly

1

laoda1229

[百度网盘] TL学院新-2025年全“薪”AI大模型全栈工程师【2.0】【VIP】 [复制链接] |主动推送

monkeyman

非常好的资源呀