樱, 花 知乎AI大模型第24期
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——/AI大模型第24期更新中 ├──1、提示词和RAG | ├──MVastLog_20260718213225_10080_1.log 0.20kb | ├──提示词和RAG.mp4 462.61M | ├──提示词和RAG.pdf 801.54kb | └──笔记.md 0.40kb ├──2、Agent：从可控性到自主反思 | ├──Agent.pdf 1.87M | ├──Agent：从可控性到自主反思.mp4 502.43M | ├──realtime-subtitle.log 2.84kb | └──笔记.md 0.20kb ├──3、多模态前沿从Agent构建到视频AIGC | ├──多模态前沿从Agent构建到视频AIGC.mp4 368.19M | ├──笔记.md 0.19kb | └──第3节 多模态.pdf 11.54M ├──4、AI大模型原理与API使用 | ├──CASE-API使用 | | ├──.claude | | ├──.ipynb_checkpoints | | ├──requirements.txt 0.03kb | | ├──1-情感分析-Qwen.ipynb 2.43kb | | ├──1-情感分析-Qwen.py 0.86kb | | ├──2-天气Function-Qwen.ipynb 7.38kb | | ├──2-天气Function-Qwen.py 3.55kb | | ├──3-表格提取-Qwen.ipynb 7.69kb | | ├──3-表格提取-Qwen.py 0.84kb | | ├──4-运维事件处置-Qwen.ipynb 6.35kb | | ├──4-运维事件处置-Qwen.py 3.32kb | | ├──5-情感分析-Deepseek-阿里代理.ipynb 1.79kb | | ├──5-情感分析-Deepseek-阿里代理.py 0.77kb | | ├──6-联网搜索.ipynb 2.36kb | | └──6-联网搜索.py 0.88kb | ├──AI大模型原理与API使用.mp4 509.48M | ├──笔记.md 0.82kb | ├──笔记20260721.txt 8.12kb | └──1-AI大模型原理与API使用.pdf 2.53M ├──4、AI大模型原理与API使用_0828124842 | ├──CASE-API使用 | | ├──.claude | | ├──.ipynb_checkpoints | | ├──requirements.txt 0.03kb | | ├──1-情感分析-Qwen.ipynb 2.43kb | | ├──1-情感分析-Qwen.py 0.86kb | | ├──2-天气Function-Qwen.ipynb 7.38kb | | ├──2-天气Function-Qwen.py 3.55kb | | ├──3-表格提取-Qwen.ipynb 7.69kb | | ├──3-表格提取-Qwen.py 0.84kb | | ├──4-运维事件处置-Qwen.ipynb 6.35kb | | ├──4-运维事件处置-Qwen.py 3.32kb | | ├──5-情感分析-Deepseek-阿里代理.ipynb 1.79kb | | ├──5-情感分析-Deepseek-阿里代理.py 0.77kb | | ├──6-联网搜索.ipynb 2.36kb | | └──6-联网搜索.py 0.88kb | ├──AI大模型原理与API使用.mp4 509.48M | ├──笔记.md 0.82kb | ├──笔记20260721.txt 8.12kb | ├──笔记20260721(1).txt 8.12kb | └──1-AI大模型原理与API使用.pdf 2.53M ├──5、AI编程-从入门到精通 | ├──【完成参考】bed_usage | | ├──.qodo | | ├──charts | | ├──data_cache | | ├──templates | | ├──.gitignore 0.01kb | | ├──app.py 20.70kb | | ├──hospital_bed_usage_data.xlsx 3.07M | | ├──precompute_data.py 8.07kb | | ├──README.md 1.45kb | | ├──requirements.txt 0.06kb | | └──view_excel_data.py 7.18kb | ├──【完成参考】dashboard_epidemic | | ├──static | | ├──templates | | ├──.gitignore 0.01kb | | ├──app.py 7.53kb | | ├──read_excel.py 7.98kb | | ├──README.md 1.70kb | | ├──requirements.txt 0.06kb | | ├──各地区确诊病例对比图.png 264.18kb | | ├──每日确诊数据统计图.png 349.87kb | | ├──活跃病例数据统计图.png 202.23kb | | ├──疫情数据统计图 – 副本.png 179.12kb | | ├──疫情数据统计图.png 179.12kb | | └──香港各区疫情数据_20250322.xlsx 220.24kb | ├──【完成参考】Excel_merge | | ├──test1.py 1.25kb | | ├──员工信息与绩效合并表.xlsx 6.26kb | | ├──员工基本信息表.xlsx 9.48kb | | └──员工绩效表.xlsx 10.06kb | ├──CASE-bed_usage | | └──hospital_bed_usage_data.xlsx 3.07M | ├──CASE-dashboard_epidemic | | ├──__pycache__ | | ├──templates | | ├──app.py 2.04kb | | ├──flask.log 0.30kb | | ├──test_app.py 1.42kb | | └──香港各区疫情数据_20250322.xlsx 220.24kb | ├──CASE-Excel_merge | | ├──merge_excel.py 1.48kb | | ├──read_excel.py 0.98kb | | ├──员工信息及2024Q4绩效.xlsx 5.69kb | | ├──员工基本信息表.xlsx 9.48kb | | └──员工绩效表.xlsx 10.06kb | ├──【补充】CASE-病床使用情况.pdf 1.83M | ├──【课前准备】AI编程工具安装.pdf 136.31kb | ├──AI编程-从入门到精通.mp4 459.35M | ├──笔记.md 0.49kb | └──1-AI编程.pdf 4.10M ├──6、【追新】2026一人公司掘金地图：案例·趋势·工具 | ├──笔记.md 0.72kb | └──2026一人公司掘金地图：案例·趋势·工具.mp4 314.95M ├──7、【追新】Kimi k3模型原理和量化 | ├──Kimi k3模型原理和量化.mp4 405.97M | └──笔记.md 0.47kb ├──8、LangChain：多任务应用开发 | ├──CASE-LangChain使用 | | ├──.ipynb_checkpoints | | ├──requirements.txt 0.06kb | | ├──1-LLMChain.ipynb 5.63kb | | ├──1-LLMChain.py 0.80kb | | ├──2-LLMChain.ipynb 2.23kb | | ├──2-LLMChain.py 0.70kb | | ├──3-LLMChain.ipynb 2.38kb | | ├──3-LLMChain.py 1.30kb | | ├──4-ConversationChain.ipynb 2.94kb | | ├──4-ConversationChain.py 1.42kb | | └──5-product_llm.py 2.95kb | ├──CASE-工具链组合 | | ├──requirements.txt 0.08kb | | ├──1-simple_toolchain.py 6.66kb | | ├──2-simple_toolchain.py 9.91kb | | └──3-lcel-demo.py 1.22kb | ├──CASE-搭建故障诊断Agent | | ├──requirements.txt 0.06kb | | └──2-network_diagnosis_agent.py 8.40kb | ├──LangChain：多任务应用开发.mp4 445.17M | ├──笔记.md 0.63kb | ├──笔记20260727.txt 10.57kb | └──1-LangChain：多任务应用开发.pdf 3.00M ├──9、AI框架设计与选型 | ├──CASE-多文件智能问答Agent | | ├──docs | | ├──langchain-agent-multi-files.py 4.53kb | | ├──llamaindex-agent-multi-files.py 5.16kb | | ├──qwen-agent-multi-files.py 6.23kb | | └──requirements.txt 0.14kb | ├──AI框架设计与选型.mp4 600.92M | ├──AI框架设计与选型.pdf 1.53M | └──笔记20260801.txt 14.20kb ├──10、HuggingFace生态实战：从模型应用到高效微调 | ├──CASE-huggingface_cases | | ├──.ipynb_checkpoints | | ├──spam-bert-finetuned | | ├──requirements.txt 0.10kb | | ├──1-情感分析.ipynb 6.01kb | | ├──1-情感分析.py 0.95kb | | ├──2-文本生成.ipynb 3.86kb | | ├──2-文本生成.py 0.54kb | | ├──3-零样本分类.ipynb 6.18kb | | ├──3-零样本分类.py 0.89kb | | ├──4-tokenizer使用.ipynb 3.40kb | | ├──4-tokenizer使用.py 0.86kb | | ├──5-model使用.ipynb 9.06kb | | ├──5-model使用.py 0.67kb | | ├──6-实现pipeline.ipynb 4.79kb | | ├──6-实现pipeline.py 1.42kb | | ├──7-垃圾邮件分类器.ipynb 11.45kb | | ├──7-垃圾邮件分类器.py 3.85kb | | ├──8-垃圾邮件分类器-Qwen.ipynb 20.32kb | | └──8-垃圾邮件分类器-Qwen.py 7.55kb | ├──HuggingFace生态实战：从模型应用到高效微调.mp4 497.23M | ├──HuggingFace生态实战：从模型应用到高效微调.pdf 659.76kb | ├──笔记.md 0.24kb | └──笔记20260803.txt 11.55kb ├──11、神经网络基础与Tensorflow实战 | ├──code | | ├──activation_function | | ├──boston_model.keras 18.81kb | | ├──housing.csv 47.93kb | | ├──load_predict.py 1.01kb | | ├──numpy_boston.py 2.68kb | | ├──numpy_forward.py 1.18kb | | ├──numpy_model.py 2.38kb | | ├──pytorch_boston.py 2.02kb | | ├──requirements.txt 0.13kb | | ├──scaler.pkl 0.98kb | | ├──tensorflow_boston.py 2.07kb | | └──tensorflow_boston_dataparallel.py 1.89kb | ├──神经网络基础与Tensorflow实战.mp4 451.63M | ├──笔记.md 0.53kb | ├──笔记20260806.txt 6.18kb | └──1-神经网络基础与Tensorflow实战.pdf 1.87M ├──12、【追新】把A股当代码拆——矩阵分解、因子暴露、概率优势 | ├──把A股当代码拆——矩阵分解、因子暴露、概率优势.mp4 362.09M | └──笔记.md 0.48kb ├──13、Pytorch与视觉检测 | ├──Pytorch与视觉检测.mp4 459.48M | ├──笔记.md 0.86kb | ├──笔记20260810.txt 5.79kb | ├──资料.zip 112.27M | └──1-Pytorch与视觉检测.pdf 5.31M ├──14、开发框架相关面试辅导 | ├──开发框架相关面试辅导.mp4 507.75M | ├──开发框架相关面试辅导.pdf 1.94M | ├──笔记.md 1.07kb | ├──笔记20260813.txt 9.10kb | └──资料.zip 4.34M ├──15、LLM微调原理 | ├──image_svd | | ├──image_svd.py 0.91kb | | └──256.bmp 1.48M | ├──MovieLens | | ├──ALS.py 14.63kb | | ├──ratings_small.csv 2.33M | | └──ratings_small2.csv 2.13M | ├──LLM微调原理.mp4 416.39M | ├──笔记.md 0.50kb | ├──笔记20260817.txt 8.75kb | └──1-LLM微调原理.pdf 1.29M ├──16、高质量微调数据工程与评估 | ├──笔记20260823.txt 8.99kb | ├──资料.zip 142.88M | ├──高质量微调数据工程与评估.mp4 647.58M | └──1-高质量微调数据工程与评估.pdf 1.15M ├──17、LLM模型蒸馏与微调实操 | ├──LLM模型蒸馏与微调实操.mp4 524.97M | ├──笔记.md 0.36kb | ├──笔记20260824.txt 11.31kb | ├──资料.zip 23.91M | └──1-LLM模型蒸馏与微调实操.pdf 2.05M ├──18、【追新】DeepSeek Harness安装入门及原理拆解 | ├──DeepSeek Harness安装入门及原理拆解.mp4 408.12M | └──笔记.md 0.43kb ├──19、视觉大模型与多模态理解 | ├──笔记.md 0.36kb | ├──笔记20260827.txt 10.91kb | ├──视觉大模型与多模态理解.mp4 531.86M | ├──视觉大模型与多模态理解.pdf 7.01M | └──资料.zip 1.96G ├──20、【追新】硬核拆解DeepSeek Harness核心能力 | ├──硬核拆解DeepSeek Harness核心能力.mp4 240.34M | └──笔记.md 0.41kb ├──21、【追新】AI自己造AI 时代：Agent递归自进化实战 | ├──AI Self-Improvement & Recursive Self-Improvement.pdf 19.92M | └──AI自己造AI 时代：Agent递归自进化实战.mp4 392.41M ├──22、项目实战：AI质检 | ├──.openclaw | | ├──workspace | | └──openclaw.json 0.96kb | ├──CASE-AI质检.zip 101.43M | ├──笔记.md 0.51kb | ├──笔记20260831.txt 20.27kb | ├──项目实战：AI质检.mp4 583.82M | └──1-项目实战：AI质检.pdf 4.15M ├──23、【追新】Agent 发展史：从 Prompt 到 Context 再到 Harness | ├──Agent 发展史：从 Prompt 到 Context 再到 Harness.mp4 470.96M | └──笔记.md 0.70kb ├──24、模型训练与微调相关面试辅导 | ├──CASE-API使用 | | ├──.ipynb_checkpoints | | ├──携程页面.png 1.17M | | ├──1-表格提取-Qwen.ipynb 13.10kb | | ├──1-表格提取-Qwen.py 1.10kb | | ├──2-GUI操作-Qwen.ipynb 5.33kb | | └──2-GUI操作-Qwen.py 3.85kb | ├──模型训练与微调相关面试辅导.mp4 692.83M | ├──笔记.md 1.10kb | ├──笔记20260903.txt 17.25kb | └──1-模型训练与微调相关面试辅导.pdf 2.06M ├──25、Embeddings和向量数据库 | ├──Embeddings和向量数据库.mp4 764.87M | ├──笔记.md 0.57kb | ├──笔记20260907.txt 9.87kb | ├──资料.zip 9.95M | └──1-Embedding与向量数据库.pdf 1.60M ├──26、RAG技术与应用 | ├──RAG技术与应用.mp4 790.62M | ├──笔记.md 0.50kb | ├──笔记20260910.txt 11.07kb | ├──资料.zip 386.27kb | └──1-RAG技术与应用.pdf 2.17M ├──27、【追新】让AI项目从“ demo 惊艳”到“商业成立”的30个评测指标 | ├──笔记.md 0.52kb | └──让AI项目从“ demo 惊艳”到“商业成立”的30个评测指标.mp4 405.67M ├──28、【追新】GPT-6拆解：新模型时代赋予的新机会、新蓝海 | ├──【追新】GPT-6拆解：新模型时代赋予的新机会、新蓝海.mp4 583.71M | └──笔记.md 0.32kb ├──29、RAG多模态数据处理 | ├──RAG多模态数据处理.mp4 778.78M | ├──笔记.md 0.38kb | ├──资料.zip 74.65M | ├──1-RAG多模态数据处理.pdf 3.03M | └──2-NotebookLM使用.pdf 1.68M ├──30、RAG高级技术与调优 | ├──RAG高级技术与调优.mp4 811.73M | ├──笔记.md 0.54kb | ├──笔记20260917.txt 7.57kb | ├──资料.zip 486.39kb | └──1-RAG高级技术与调优.pdf 4.17M ├──31、项目实战：企业知识库 | ├──笔记.md 0.85kb | ├──笔记20260921.txt 15.88kb | ├──资料.zip 71.16M | ├──项目实战：企业知识库.mp4 1.09G | └──1-项目实战：企业知识库.pdf 2.82M ├──32、【追新】Agent运行的内核：ReAct Loop和自定义任务处理模式 | └──Agent运行的内核：ReAct Loop和自定义任务处理模式.mp4 666.15M ├──33、【追新】风靡全网的Jev模型是如何工作的 | ├──笔记.md 0.29kb | └──风靡全网的Jev模型是如何工作的.mp4 210.19M ├──34、部分场景中可以取代RAG的技术 | ├──Agentic Search Qwen.zip 882.08kb | ├──可能替代RAG的技术.pdf 2.32M | ├──笔记.md 0.44kb | └──部分场景中可以取代RAG的技术.mp4 403.80M └──35、LLM Wiki | ├──LLM Wiki.mp4 746.04M | ├──LLM Wiki.zip 2.76M | └──笔记.md 0.64kb |
