AI大模型项目落地实战

共 29 讲。

目录

• AI大模型项目落地实战
• 开篇词-普通开发者遇上AI时代，如何破局？
• 01- 原理：一个例子讲清楚Transformer原理
• 02-工程：ChatGPT有哪些核心工程创新点？
• 03-初体验：Ollama 本地大模型与多模态大模型
• 04- 大模型AI智能体开发的3个层次：应用，微调和专有模型
• 05-提示词：为什么说提示词工程是一切应用的基础？
• 06-核心：如何打造C语言自动判题系统里的核心提示词？
• 07-应用：为什么说控制逻辑才是C语言自动判题系统的核心
• 08-起点：如何开发一个微信AI满足客户营销的需求？
• 09-微调：向量数据库+微调+规则引擎，定制营销文章内容生成
• 10-转型：如何在Agent平台上构建一个AI营销智能体？
• 11-Agent底层：带你拆解、实现一套Agent底层框架
• 12-Agent架构：创建一个Agent智能体应用架构需要考虑哪些要素？
• 13-回顾：一个营销AI项目里有哪些商业经验和教训
• 14-设计：为什么要在电商客服项目开发专有模型及其设计方案
• 15-数据：如何基于数字孪生自动生成电商客服的百万语料？
• 16-训练：真实的电商客服模型训练过程藏有哪些魔鬼细节？
• 17-评估：如何对电商客服模型专有训练进行能力测评？
• 18-实战升级：如何提升电商客服模型理解JSON等数据协议的能力
• 19-奖励模型：为什么要用评估专家及其设计方案
• 20-评估策略：如何解决数字孪生在评估专家场景下的缺陷？
• 21-正反馈和负反馈：如何将评估专家应用到大模型测评中？
• 22-从一个建筑行业的AI设计需求看待行业大模型创业的前期分析
• 23-从一个建筑行业的AI分析来看构建行业大模型的挑战和成本
• 24-跟踪分析了100个AI创业项目，我看到了什么？
• 阶段自测题（一）
• 阶段自测题（二）
• 结束语-融入AI技术革命浪潮，实现人生百倍提升