大模型公开课
本系列课程专为希望全面掌握大模型相关技术的学习者设计，涵盖当前AI领域最前沿的核心技术和应用场景，包括大型语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）以及AI Agent智能体。课程内容由浅入深，从理论讲解到项目实战，帮助你快速构建完整的技术知识体系，获得落地项目开发能力。
课程内容持续更新，敬请关注。
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课程目录
OpenAI Agents 多智能体框架
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AI Agent LLM智能体轻量级开发框架 lagent 项目
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前沿论文与最新技术趋势洞察
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- Google发表最新推理Scaling研究，从 DRAG 到 IterDRAG，大模型 RAG 性能更上一层楼 (33:21)
- 北大发布多模态大模型LLaVA-o1（已更名为LLaVA-CoT）推理计算Scaling新思路 (21:45)
- 英伟达发布MM-Embed：融合文本和图像的跨模态信息检索新模型 (28:38)
- 月之暗面发布面向大模型的MoBA（混合块注意力）架构 结合MoE和稀疏注意力 算法原理详解 (18:44)
- 微软首个多模态语言模型Phi-4 模型详解｜模型架构｜模型训练Pipeline (12:17)
- 微软多模态语言模型Phi-4 案例实战：8个Demo案例演示 (21:23)
DeepSeek 大模型实战
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- 大模型落地最佳实践：DeepSeek R1 + Ollama + OpenWebUI本地RAG实战 (16:52)
- 基于Langchain+Faiss+Ollama+Gradio+Docker 从0到1实现RAG私有化部署 简易版实现 (9:54)
- 深入浅出RAG技术实战：整合DeepSeek R1 、Ollama、FAISS、Gradio 和 Docker 搭建智能问答系统 (17:49)
- 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 (20:07)
- 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 (17:14)
- 原创项目 基于PyTorch QLoRA PEFT vLLM 实现R1蒸馏版大模型微调与部署 源码讲解与实现思路 (23:46)
大模型LLM与RAG研究利器 FlashRAG
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LoRA大模型微调 原理与实战
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QLoRA大模型微调 原理与实践
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OpenAI o1模型系列
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大模型Llama 原理与实战
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深入解析LLaMA架构的核心模块，覆盖理论和实践，全方位解析模型构建。
大语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）理论与实战。
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。
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