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大模型 Agent 强化学习实战
如果你正在关注大模型 Agent、强化学习后训练、RLHF、DPO、GRPO、RLVR 等前沿方向，欢迎学习我最新上线的精品课程：《大模型 Agent 强化学习实战》从奖励设计、信用分配到训练系统，全面掌握工业级 Agent RL 的判断与落地方法。
Agent RL 是当前大模型技术中非常关键的一条方向。它变化快、论文多、项目多，但也正因为如此，学习者更需要一套系统的学习框架。这门课程贯穿了当前大模型 Agent 强化学习的核心技术路线，围绕 Agent 架构、强化学习基础、Reward 设计、策略优化、工具调用、多轮任务执行、Agentic Workflow 以及前沿论文与实战案例展开，旨在帮助学习者少走弯路，建立完整框架，跟上大模型后训练与 Agent RL 的前沿发展。
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在过去 10 多年里，我持续专注于 AI 前沿技术的学习、研究与课程体系建设。从 LLM 算法原理、模型微调与部署、RAG 产品化落地、AI Agent、多模态大模型、强化学习，到 Agent Harness 系统工程，我始终关注的不只是技术本身，而是如何把复杂、分散、快速变化的前沿知识，沉淀为一条真正清晰、系统、可持续的学习路径。
如果你希望不只是会用 AI 工具，而是能够理解底层原理、写出关键代码、并具备将技术落地到真实项目中的能力，那么下面这些精品课程，将帮助你更高效、更扎实地进入前沿 AI 技术体系，并逐步建立属于自己的长期技术竞争力。
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DeepSeek 大模型
系统实战
如果你希望系统学习大模型，DeepSeek 是一个非常值得深入研究的技术样本。它不仅代表了当前推理模型、MoE 架构、MLA 注意力机制、GRPO 强化学习等方向的重要进展，也为我们理解大模型的训练、推理、部署和工程优化提供了一条非常清晰的学习主线。
《AI 大模型系统实战：架构·算法·工程·应用（DeepSeek 专题）》这门精品课程会从模型部署、微调、Agentic RAG，一直讲到 MLA、MoE、MTP、PPO、GRPO 和 DeepSeek-OCR 项目实战，帮助你真正建立大模型系统能力。
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多模态大模型
前沿算法与实战应用
（图文与视频理解）
如果你想系统学习多模态大模型相关技术，推荐你学习这门精品课程：《多模态大模型 前沿算法与实战应用》
课程覆盖通用/领域多模态架构、多模态数据范式、训练流程、评估与幻觉分析，并配套多项目实战：LLaVA、LLaVA-NeXT、Qwen2/3-VL、InternLM-XComposer（IXC）、TimeSearch-R等，包含算法讲解、服务部署、核心源码解析。本课程近期正在更新中，欢迎加入学习。
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LLM 与 RAG
原理、实现与应用
如果你正在做企业知识库、智能问答，但总觉得功能都拼起来了，效果却不稳定：有时召回不到关键资料，有时答案胡编乱造，有时上线后越用越乱——那你需要的往往不是再换一个框架，而是一套能复用的 RAG 全流程方法论。
《深入 LLM 与 RAG 原理、实现与应用》这门精品课程会从环境搭建开始，把 RAG 的每个核心模块（检索器、Embedding、重排、提示词与生成、评估与迭代）拆开讲透，并通过完整项目带你把链路跑通、把指标做起来、把系统做稳。
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如果你已经具备一定大模型基础，希望持续跟进前沿技术和实践项目，欢迎订阅 TGLTommy 会员专享课程（月度订阅）
AI 技术的发展速度很快，很多有价值的新项目、新框架、新方法，往往很形成一套完整的系统大课，但它们本身已经非常值得学习、拆解和实践。
精品课程更适合帮助你系统掌握一个完整技术方向；而会员专享课程更适合帮助你持续跟进 AI 技术的发展变化，在不同阶段按需学习最新内容，拓展技术视野，补充实践案例，不断更新自己的知识体系。
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