❓ 【知乎】AI大模型应用开发实战训练营-第24期（新课首发，请勿二搬）
❓ 【知乎】AI大模型应用开发实战训练营-第24期是什么资源？
这是一份编程开发资源。面向开发者的系统性技术资源，涵盖从基础到进阶的完整知识体系，配套源码和实战案例，帮助开发者快速上手并应用到实际项目中。
| 参数 | 详情 |
|---|---|
| 文件数量 | 354个 |
| 资源格式 | 视频教程+源码 |
| 资源类型 | 编程开发 |
谁需要这份编程开发资源？
程序员、开发者、技术学习者、计算机专业学生
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这份资源包含哪些具体内容？
该资源为视频教程+源码，共354个文件
├── 1、提示词和RAG │ ├── MVastLog_20260718213225_10080_1.log │ ├── 笔记.md │ ├── 提示词和RAG.mp4 │ └── 提示词和RAG.pdf ├── 2、Agent：从可控性到自主反思 │ ├── Agent.pdf │ ├── Agent：从可控性到自主反思.mp4 │ ├── realtime-subtitle.log │ └── 笔记.md ├── 3、多模态前沿从Agent构建到视频AIGC │ ├── 第3节 多模态.pdf │ ├── 笔记.md │ └── 多模态前沿从Agent构建到视频AIGC.mp4 ├── 4、AI大模型原理与API使用 │ ├── 1-AI大模型原理与API使用.pdf │ ├── AI大模型原理与API使用.mp4 │ ├── CASE-API使用 │ │ ├── 1-情感分析-Qwen.ipynb │ │ ├── 1-情感分析-Qwen.py │ │ ├── 2-天气Function-Qwen.ipynb │ │ ├── 2-天气Function-Qwen.py │ │ ├── 3-表格提取-Qwen.ipynb │ │ ├── 3-表格提取-Qwen.py │ │ ├── 4-运维事件处置-Qwen.ipynb │ │ ├── 4-运维事件处置-Qwen.py │ │ ├── 5-情感分析-Deepseek-阿里代理.ipynb │ │ ├── 5-情感分析-Deepseek-阿里代理.py │ │ ├── 6-联网搜索.ipynb │ │ ├── 6-联网搜索.py │ │ └── requirements.txt │ ├── 笔记.md │ └── 笔记20260721.txt ├── 5、AI编程-从入门到精通 │ ├── 1-AI编程.pdf │ ├── AI编程-从入门到精通 2.mp4 │ ├── AI编程-从入门到精通.mp4 │ ├── 笔记.md │ ├── 资料.zip │ ├── 【补充】CASE-病床使用情况.pdf │ └── 【课前准备】AI编程工具安装.pdf ├── 6、【追新】2026一人公司掘金地图：案例·趋势·工具 │ ├── 2026一人公司掘金地图：案例·趋势·工具.mp4 │ └── 笔记.md ├── 7、【追新】Kimi k3模型原理和量化 │ ├── Kimi k3模型原理和量化_ev.mp4 │ └── 笔记.md ├── 8、LangChain：多任务应用开发 │ ├── 1-LangChain：多任务应用开发.pdf │ ├── CASE-LangChain使用 │ │ ├── 1-LLMChain.ipynb │ │ ├── 1-LLMChain.py │ │ ├── 2-LLMChain.ipynb │ │ ├── 2-LLMChain.py │ │ ├── 3-LLMChain.ipynb │ │ ├── 3-LLMChain.py │ │ ├── 4-ConversationChain.ipynb │ │ ├── 4-ConversationChain.py │ │ ├── 5-product_llm.py │ │ └── requirements.txt │ ├── CASE-工具链组合 │ │ ├── 1-simple_toolchain.py │ │ ├── 2-simple_toolchain.py │ │ ├── 3-lcel-demo.py │ │ └── requirements.txt │ ├── CASE-搭建故障诊断Agent │ │ ├── 2-network_diagnosis_agent.py │ │ └── requirements.txt │ ├── LangChain：多任务应用开发.mp4 │ ├── 笔记.md │ └── 笔记20260727.txt ├── 9、AI框架设计与选型 │ ├── AI框架设计与选型.mp4 │ ├── AI框架设计与选型.pdf │ ├── 笔记.md │ ├── 资料.zip │ └── 笔记20260801.txt ├── 10、HuggingFace生态实战：从模型应用到高效微调 │ ├── CASE-huggingface_cases │ │ ├── 1-情感分析.ipynb │ │ ├── 1-情感分析.py │ │ ├── 2-文本生成.ipynb │ │ ├── 2-文本生成.py │ │ ├── 3-零样本分类.ipynb │ │ ├── 3-零样本分类.py │ │ ├── 4-tokenizer使用.ipynb │ │ ├── 4-tokenizer使用.py │ │ ├── 5-model使用.ipynb │ │ ├── 5-model使用.py │ │ ├── 6-实现pipeline.ipynb │ │ ├── 6-实现pipeline.py │ │ ├── 7-垃圾邮件分类器.ipynb │ │ ├── 7-垃圾邮件分类器.py │ │ ├── 8-垃圾邮件分类器-Qwen.ipynb │ │ ├── 8-垃圾邮件分类器-Qwen.py │ │ ├── requirements.txt │ │ └── spam-bert-finetuned │ ├── HuggingFace生态实战：从模型应用到高效微调.mp4 │ ├── HuggingFace生态实战：从模型应用到高效微调.pdf │ ├── 笔记.md │ └── 笔记20260803.txt ├── 11、神经网络基础与Tensorflow实战 │ ├── 1-神经网络基础与Tensorflow实战.pdf │ ├── code │ │ ├── activation_function │ │ │ ├── relu1.py │ │ │ ├── sigmod1.py │ │ │ └── tanh1.py │ │ ├── boston_model.keras │ │ ├── housing.csv │ │ ├── load_predict.py │ │ ├── numpy_boston.py │ │ ├── numpy_forward.py │ │ ├── numpy_model.py │ │ ├── pytorch_boston.py │ │ ├── requirements.txt │ │ ├── scaler.pkl │ │ ├── tensorflow_boston.py │ │ └── tensorflow_boston_dataparallel.py │ ├── 笔记.md │ ├── 笔记20260806.txt │ └── 神经网络基础与Tensorflow实战.mp4 ├── 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 │ └── 笔记.md ├── 13、Pytorch与视觉检测 │ ├── 1-Pytorch与视觉检测.pdf │ ├── Pytorch与视觉检测.mp4 │ ├── 笔记.md │ ├── 资料.zip │ └── 笔记20260810.txt ├── 14、开发框架相关面试辅导 │ ├── 笔记.md │ ├── 资料.zip │ ├── 笔记20260813.txt │ ├── 开发框架相关面试辅导.mp4 │ └── 开发框架相关面试辅导.pdf ├── 15、LLM微调原理 │ ├── 1-LLM微调原理.pdf │ ├── LLM微调原理.mp4 │ ├── 笔记.md │ ├── 资料.zip │ └── 笔记20260817.txt ├── 16、高质量微调数据工程与评估 │ ├── 1-高质量微调数据工程与评估.pdf │ ├── 笔记.md │ ├── 资料.zip │ ├── 笔记20260823.txt │ └── 高质量微调数据工程与评估.mp4 ├── 17、LLM模型蒸馏与微调实操 │ ├── 1-LLM模型蒸馏与微调实操.pdf │ ├── LLM模型蒸馏与微调实操.mp4 │ ├── 笔记.md │ ├── 资料.zip │ └── 笔记20260824.txt ├── 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_ev.mp4 │ └── 笔记.md ├── 19、视觉大模型与多模态理解 │ ├── 笔记.md │ ├── 资料.zip │ ├── 笔记20260827.txt │ ├── 视觉大模型与多模态理解.mp4 │ └── 视觉大模型与多模态理解.pdf ├── 20、【追新】硬核拆解DeepSeek Harness核心能力 │ ├── 笔记.md │ └── 硬核拆解DeepSeek Harness核心能力_ev.mp4 ├── 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 │ └── AI自己造AI 时代：Agent递归自进化实战.mp4 ├── 22、项目实战：AI质检 │ ├── 1-项目实战：AI质检.pdf │ ├── CASE-AI质检.zip │ ├── 笔记.md │ ├── 笔记20260831.txt │ └── 项目实战：AI质检.mp4 ├── 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 │ └── 笔记.md ├── 24、模型训练与微调相关面试辅导 │ ├── 1-模型训练与微调相关面试辅导.pdf │ ├── CASE-API使用 │ │ ├── 1-表格提取-Qwen.ipynb │ │ ├── 1-表格提取-Qwen.py │ │ ├── 2-GUI操作-Qwen.ipynb │ │ ├── 2-GUI操作-Qwen.py │ │ └── 携程页面.png │ ├── 笔记.md │ ├── 笔记20260903.txt │ └── 模型训练与微调相关面试辅导.mp4 ├── 25、Embeddings和向量数据库 │ ├── 1-Embedding与向量数据库.pdf │ ├── Embeddings和向量数据库.mp4 │ ├── 笔记.md │ ├── 资料.zip │ └── 笔记20260907.txt ├── 26、RAG技术与应用 │ ├── 1-RAG技术与应用.pdf │ ├── RAG技术与应用.mp4 │ ├── 笔记.md │ ├── 资料.zip │ └── 笔记20260910.txt ├── 27、【追新】让AI项目从“ demo 惊艳”到“商业成立”的30个评测指标 │ ├── 让AI项目从“ demo 惊艳”到“商业成立”的30个评测指标.mp4 │ └── 笔记.md ├── 28、【追新】GPT-6拆解：新模型时代赋予的新机会、新蓝海 │ ├── 笔记.md │ └── 【追新】GPT-6拆解：新模型时代赋予的新机会、新蓝海.mp4 ├── 29、RAG多模态数据处理 │ ├── 1-RAG多模态数据处理.pdf │ ├── 2-NotebookLM使用.pdf │ ├── RAG多模态数据处理.mp4 │ ├── 笔记.md │ └── 资料.zip ├── 30、RAG高级技术与调优 │ ├── 1-RAG高级技术与调优.pdf │ ├── RAG高级技术与调优.mp4 │ ├── 笔记.md │ ├── 资料.zip │ └── 笔记20260917.txt └── 31、项目实战：企业知识库 ├── 1-项目实战：企业知识库.pdf ├── 笔记.md ├── 资料.zip ├── 笔记20260921.txt └── 项目实战：企业知识库.mp4 ├── 1、提示词和RAG │ ├── MVastLog_20260718213225_10080_1.log │ ├── 笔记.md │ ├── 提示词和RAG.mp4 │ └── 提示词和RAG.pdf ├── 2、Agent：从可控性到自主反思 │ ├── Agent.pdf │ ├── Agent：从可控性到自主反思.mp4 │ ├── realtime-subtitle.log │ └── 笔记.md ├── 3、多模态前沿从Agent构建到视频AIGC │ ├── 第3节 多模态.pdf │ ├── 笔记.md │ └── 多模态前沿从Agent构建到视频AIGC.mp4 ├── 4、AI大模型原理与API使用 │ ├── 1-AI大模型原理与API使用.pdf │ ├── AI大模型原理与API使用.mp4 │ ├── CASE-API使用 │ │ ├── 1-情感分析-Qwen.ipynb │ │ ├── 1-情感分析-Qwen.py │ │ ├── 2-天气Function-Qwen.ipynb │ │ ├── 2-天气Function-Qwen.py │ │ ├── 3-表格提取-Qwen.ipynb │ │ ├── 3-表格提取-Qwen.py │ │ ├── 4-运维事件处置-Qwen.ipynb │ │ ├── 4-运维事件处置-Qwen.py │ │ ├── 5-情感分析-Deepseek-阿里代理.ipynb │ │ ├── 5-情感分析-Deepseek-阿里代理.py │ │ ├── 6-联网搜索.ipynb │ │ ├── 6-联网搜索.py │ │ └── requirements.txt │ ├── 笔记.md │ └── 笔记20260721.txt ├── 5、AI编程-从入门到精通 │ ├── 1-AI编程.pdf │ ├── AI编程-从入门到精通 2.mp4 │ ├── AI编程-从入门到精通.mp4 │ ├── 笔记.md │ ├── 资料.zip │ ├── 【补充】CASE-病床使用情况.pdf │ └── 【课前准备】AI编程工具安装.pdf ├── 6、【追新】2026一人公司掘金地图：案例·趋势·工具 │ ├── 2026一人公司掘金地图：案例·趋势·工具.mp4 │ └── 笔记.md ├── 7、【追新】Kimi k3模型原理和量化 │ ├── Kimi k3模型原理和量化_ev.mp4 │ └── 笔记.md ├── 8、LangChain：多任务应用开发 │ ├── 1-LangChain：多任务应用开发.pdf │ ├── CASE-LangChain使用 │ │ ├── 1-LLMChain.ipynb │ │ ├── 1-LLMChain.py │ │ ├── 2-LLMChain.ipynb │ │ ├── 2-LLMChain.py │ │ ├── 3-LLMChain.ipynb │ │ ├── 3-LLMChain.py │ │ ├── 4-ConversationChain.ipynb │ │ ├── 4-ConversationChain.py │ │ ├── 5-product_llm.py │ │ └── requirements.txt │ ├── CASE-工具链组合 │ │ ├── 1-simple_toolchain.py │ │ ├── 2-simple_toolchain.py │ │ ├── 3-lcel-demo.py │ │ └── requirements.txt │ ├── CASE-搭建故障诊断Agent │ │ ├── 2-network_diagnosis_agent.py │ │ └── requirements.txt │ ├── LangChain：多任务应用开发.mp4 │ ├── 笔记.md │ └── 笔记20260727.txt ├── 9、AI框架设计与选型 │ ├── AI框架设计与选型.mp4 │ ├── AI框架设计与选型.pdf │ ├── 笔记.md │ ├── 资料.zip │ └── 笔记20260801.txt ├── 10、HuggingFace生态实战：从模型应用到高效微调 │ ├── CASE-huggingface_cases │ │ ├── 1-情感分析.ipynb │ │ ├── 1-情感分析.py │ │ ├── 2-文本生成.ipynb │ │ ├── 2-文本生成.py │ │ ├── 3-零样本分类.ipynb │ │ ├── 3-零样本分类.py │ │ ├── 4-tokenizer使用.ipynb │ │ ├── 4-tokenizer使用.py │ │ ├── 5-model使用.ipynb │ │ ├── 5-model使用.py │ │ ├── 6-实现pipeline.ipynb │ │ ├── 6-实现pipeline.py │ │ ├── 7-垃圾邮件分类器.ipynb │ │ ├── 7-垃圾邮件分类器.py │ │ ├── 8-垃圾邮件分类器-Qwen.ipynb │ │ ├── 8-垃圾邮件分类器-Qwen.py │ │ ├── requirements.txt │ │ └── spam-bert-finetuned │ ├── HuggingFace生态实战：从模型应用到高效微调.mp4 │ ├── HuggingFace生态实战：从模型应用到高效微调.pdf │ ├── 笔记.md │ └── 笔记20260803.txt ├── 11、神经网络基础与Tensorflow实战 │ ├── 1-神经网络基础与Tensorflow实战.pdf │ ├── code │ │ ├── activation_function │ │ │ ├── relu1.py │ │ │ ├── sigmod1.py │ │ │ └── tanh1.py │ │ ├── boston_model.keras │ │ ├── housing.csv │ │ ├── load_predict.py │ │ ├── numpy_boston.py │ │ ├── numpy_forward.py │ │ ├── numpy_model.py │ │ ├── pytorch_boston.py │ │ ├── requirements.txt │ │ ├── scaler.pkl │ │ ├── tensorflow_boston.py │ │ └── tensorflow_boston_dataparallel.py │ ├── 笔记.md │ ├── 笔记20260806.txt │ └── 神经网络基础与Tensorflow实战.mp4 ├── 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 │ └── 笔记.md ├── 13、Pytorch与视觉检测 │ ├── 1-Pytorch与视觉检测.pdf │ ├── Pytorch与视觉
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