学习模块

系统化学习LLM技术，全面提升面试竞争力

🏗️
01

大模型基础与原理

深入理解大语言模型的核心原理和基础架构

Transformer 原理与机制 训练目标 & 参数 模型优化与量化 涌现能力 & LLM差异
✅ 内容已完善
🔧
02

微调与对齐

掌握现代化的模型微调和对齐技术

PEFT技术 LoRA方法 RLHF对齐 指令微调
🚧 即将推出
📝
03

提示工程

掌握高效的提示设计和优化技巧

思维链CoT 少样本学习 提示注入防御 Template设计
🚧 即将推出
🧠
04

Agent 与多Agent系统

构建智能Agent和多Agent协作系统

ReAct框架 工具使用 记忆模块 多Agent协作
🚧 即将推出
📚
05

RAG 与相关技术

检索增强生成技术的理论与实践

文档分块 向量检索 高级RAG 评估方法
🚧 即将推出
🚀
06

应用开发与架构

构建生产级的LLM应用系统

系统架构 API设计 性能优化 部署方案
🚧 即将推出
📊
07

模型评估与监控

建立完善的模型质量保证体系

幻觉检测 基准测试 安全评估 性能监控
🚧 即将推出
🎯
08

难点与专题

探索前沿技术和解决复杂挑战

前沿研究 技术难点 解决方案 实战案例
🚧 即将推出

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