大模型前沿技术免费公开课
本页面收录了我长期分享的部分免费大模型公开课，内容围绕大语言模型、RAG 检索增强生成、AI Agent、多模态大模型、模型微调与部署等前沿方向展开。
这些公开课并不是简单的技术科普，而是希望帮助学习者建立对大模型技术体系的整体认知，理解不同技术模块之间的关系，并判断自己后续应该如何选择学习路径。
如果你是刚刚关注到我的技术的学习者，可以先从这些免费内容开始，逐步了解我的讲解方式、课程深度和技术路线。
如果你希望进一步系统学习大模型、RAG、Agent、多模态等方向的核心技术，并通过算法原理、源码解析和项目实战逐步提升自己的技术能力，欢迎继续学习我的精品课程。
课程目录
大模型公开课（持续更新）
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Agent 记忆系统
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OpenClaw 架构解析
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- 让AI拥有记忆：拆解OpenClaw开源记忆系统的架构设计 (5:57)
- OpenClaw Gateway如何让 AI Agent 稳定运转，AI助手同时接入多个平台，消息怎么调度？ (5:03)
- 拆解 OpenClaw Agent Runtime：工业级 AI Agent 执行引擎到底怎么跑起来的？ (6:57)
- OpenClaw 开源生态全景解读：14 个 AI Agent 项目，从 56 万行到 888KB (12:28)
- OpenClaw 任务调度系统是怎么设计的？如何编排 Agent 的定时任务？ (9:48)
- OpenClaw生态16个开源项目深度拆解： AI Agent之间怎么组队协作？（第二期） (29:17)
Agent Skills 原理与实战
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阿里 AgentEvolver
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AWorld 多智能体框架
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微软Agent Lightning 理论与实战
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- 微软Agent Lightning框架概览 (2:16)
- 统一数据接口：让AI Agent执行与强化学习训练无缝衔接 (6:54)
- 马尔可夫决策过程(MDP)详解：AI Agent与RL训练的理论基石 (8:22)
- LightningRL详解：将多轮Agent训练转化为单轮RL任务 (8:18)
- RL训练与Agent执行分离：AI Agent优化的新范式 (8:39)
- Agent Lightning分布式训练架构设计模式 (7:17)
- 四个典型AI Agent案例：Calc-X数学、Spider SQL、APO提示优化、RAG检索增强 (4:11)
- 【会员专享】SQL Agent实战 Agent Lightning 项目：LangChain + LangGraph + 强化学习
- 【会员专享】强化学习训练 Text-to-SQL Agent：AgentLightning + LangGraph 的 Spider SQL Agent 核心源码解析
- 智能计算Agent项目概述｜AutoGen + MCP + 强化学习 + Qwen大模型 (6:58)
- 【会员专享】手把手教你搭建智能计算Agent｜从环境配置到模型推理一步到位｜强化学习算法+全流程实操
- 【会员专享】RAG Agent RL实战指南（上）：数据准备、模型下载与知识库构建
- 【会员专享】RAG Agent RL实战指南（下）：从0到1部署检索服务，启动分布式强化学习训练
- 【会员专享】RAG Agent RL源码深度解析｜从数据到推理的源码级拆解与实现
- 【会员专享】APO实战 Agent-Lightning 提示词自动优化：智能会议室预订Agent
- 【会员专享】APO算法 Debug讲解 Agent-Lightning 会议室预订Agent案例 核心源码讲解：数据流、Beam Search、LLM Judge
阿里多模态VRAG-RL 原理与实战
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- VRAG-RL研究背景详解 (7:14)
- VRAG-RL方法论全拆解：多专家采样 × 细粒度奖励 (24:19)
- VRAG项目全流程解析：构建视觉增强问答系统（Agent+RAG+Qwen2.5） (18:59)
- 【会员专享】从零构建自定义多模态VRAG Agent助手｜ColQwen2 嵌入+FastAPI 部署+Streamlit 可视化 全流程实战
- 【会员专享】本地知识库+开源框架(Ollama/Qwen/LlamaIndex)实战教程｜多模态RAG检索增强生成 训练数据集构建全流程
- 【会员专享】强化学习实战 VRAG-RL全流程：基于Qwen2.5-VL和GRPO实现强化学习在多模态RAG中的应用
- 【会员专享】VRAG项目架构全解析 多模态RAG与强化学习智能体的系统设计与实现
- 【会员专享】VRAG-RL核心源码精讲｜多模态检索增强生成与多步推理实现原理｜从0到1构建多模态视觉RAG Agent系统 (LlamaIndex/Ollama)
DeepSeek R1 大模型实战
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- 实战-1：DeepSeek R1 + Ollama + OpenWebUI本地RAG实战 (17:01)
- 实战-2（上）入门版：基于Langchain+Faiss+Ollama+Gradio+Docker 从0到1实现RAG私有化部署 简易版实现 (10:04)
- 实战-2（下）进阶版：整合DeepSeek R1 、Ollama、FAISS、Gradio 和 Docker 搭建智能问答系统 (17:59)
- 实战-3：基于unsloth微调框架与LoRA以及CoT问答数据集 DeepSeek R1大模型微调与推理全流程实战 (20:17)
- 实战-5：原创项目 基于PyTorch QLoRA PEFT vLLM 实现R1蒸馏版大模型微调与部署 单卡/多卡两种方法 (17:24)
- 实战-5 原创项目 源码讲解与实现思路 (23:57)
清华UltraRAG 原理与实战
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Qwen3 Embedding 原理与实战
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Agentic RAG 原理与实战
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- 课程简介及RAG背景概述｜LLM面临的挑战｜RAG的作用｜LLM与RAG比较 (7:57)
- RAG原理详解：如何用检索增强生成技术提升大模型问答能力｜原理+挑战+解决方案全解析 (9:26)
- Agentic RAG原理详解：智能体驱动的检索增强新范式｜大模型+智能体融合应用 (6:36)
- Agent核心架构全解：四大设计模式＋五类工作流机制 (9:27)
- Agentic RAG架构全解析：7种典型系统设计与实战应用 (11:16)
- 原创案例 基于 Qwen3 + langchain + ollama + Faiss + agno 搭建完整RAG系统 (24:25)
- 源码解析 原创案例 Agentic RAG 本地智能问答系统 项目实现思路及核心源码讲解 (21:17)
MCP 模型上下文协议 多场景应用实战
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解锁完整的大模型学习路径
如果你想系统性地构建大模型知识体系、并深入掌握其核心技术，推荐你学习我的精品课程。我的精品课程专为 AI 技术领域的专业人才设计，所有内容都是我经过反复实践、反复打磨，最终呈现给大家的。无论你是 AI 技术从业者、还是毕业后打算从事 AI 技术行业的学生，我强烈推荐你学习我的精品课程，与前沿技术接轨，这将拓宽你的 AI 技术之路。
与免费公开课相比，精品课程不仅在内容体系和知识深度方面更具优势、更能满足 AI 从业者进行系统专业的进阶学习，同时课程内容结合了实际应用场景和案例分析，通过理论与实践相结合，帮助大家全面高效的掌握相关知识。
所有课程终身有效，你可以跟随我的课程终身学习，参与精品课程后，你可以加入由我亲自维护的 AI 技术学习圈（微信群或 Discord 社群），欢迎你的加入。
从奖励设计、信用分配到训练系统，全面掌握 Agent RL 的判断与落地方法。
一套系统化、生产级的 DeepSeek 大模型深度指南。
多模态大模型前沿算法及其应用，最新的研究成果与技术发展趋势。
订阅会员专享课程
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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