企业官网建设流程全解析

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Deepseek-R1 训练的四个阶段DeepSeek-R1 的训练流程分为四个核心阶段通过**两轮有监督微调SFT和两轮强化学习RL**的交替优化逐步提升模型的推理能力、通用性及安全性。第一阶段冷启动监督微调Cold Start SFT方法使用数千条人工标注的高质量思维链CoT数据包含多语言对齐的规范格式如reasoning与/reasoning标签对基础模型DeepSeek-V3-Base进行轻量微调。作用激发模型遵循人类偏好输出逻辑连贯的推理过程为后续RL提供稳定起点显著缩短收敛时间并提升可读性。第二阶段面向推理的强化学习Reasoning-Oriented RL方法混合奖励函数包括规则奖励答案正确性如代码测试通过、格式规范性语言一致性奖励惩罚中英文混杂提升目标语言占比。采用 GRPO 算法训练至模型在推理任务上收敛如 AIME 2024 准确率从 15.6% 提升到 71.0%。作用专攻数学、编程、科学等复杂推理任务优化多步逻辑严谨性。第三阶段拒绝采样与监督微调Rejection Sampling SFT方法推理数据采用拒绝采样方法从 RL 模型中生成响应筛选高质量答案约 60 万条推理数据。通用数据复用 DeepSeek-V3 的 SFT 数据集约 20 万条覆盖写作、问答、角色扮演等任务。两轮监督微调第一轮仅使用 60 万条拒绝采样数据微调模型第二轮用全部的 80 万条数据微调模型平衡推理与非推理能力。作用扩展多领域能力解决 RL 过拟合问题。第四阶段全场景强化学习RL for All Scenarios方法多样化奖励机制推理任务沿用规则奖励如数学答案验证。通用任务如对话、写作使用神经奖励模型评估无害性和实用性。多提示分布训练融合用户查询、长文本理解等场景确保模型适应复杂需求。目标对齐人类偏好提升安全性与开放域泛化能力最终输出兼具推理严谨性与自然交互能力的DeepSeek-R1模型。4. 大模型自适应推理的方法都有哪些分别展开说说自适应推理都是通过大模型的后训练技术来实现的代表方法如下Qwen3阿里基本思想是让用户来控制模型是否进行思考以及思考的深度而不是模型自适应决定。基础模型已经经过一轮 SFT 一轮 RL 微调过的、具有推理能力的 Qwen3 模型。训练方法在 Qwen3 训练的第三阶段。聊天模板对聊天模板进行了改进在用户输入之后引入特殊 token - /think 和 /no_think 来控制模型是否进行思考有监督训练混合推理模型自己生成的推理数据和人工收集的无推理数据然后对推理模型做有监督微调。AdaCoT字节基本思想是平衡思考开销和模型性能即建模帕累托多目标优化问题最大化模型的性能同时最小化 CoT 思考触发率。基座模型基础模型仅预训练豆包 1.515B/150B MoE 架构。有监督训练使用一个 15B 的模型标注哪些数据是复杂问题构造为think reasoning_steps /think answer的形式以及哪些数据是简单问题构造为think /think answer的形式然后对模型做有监督训练预热训练。无监督训练奖励函数四方面评分加权求和分别是回答质量分数推理遗漏惩罚0 或 -1思考过度惩罚0 或 -1以及格式惩罚0 或 -1训练过程使用 PPO 强化学习算法计算损失时不计算think之后第一个 token 决策 token的损失该方法叫做选择性损失掩模Selective Loss MaskingSLMAdaptThink清华基本思路也是训练模型根据问题的难度选择是否思考实现的方法主要是约束优化和重要性采样。其中约束优化是说模型在不做思考的情况下响应的质量不能比思考后响应的质量差重要性采样是指因为参考模型是个推理大模型他不可能不输出思考过程因此对响应 y 输入为 x think的第一个 token以 50% 的概率将其替换为/think。基座模型推理大模型DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 和 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B。5. PPO 和 DPO 的主要思想是什么DPO 相比 PPO 的 RLHF 做了哪些改进答PPO 算法的核心思想是在约束策略更新幅度的前提下最大化奖励而 DPO 的核心思想是将强化学习转化为偏好分类问题。DPO 相比 PPO-RLHF 实现了四大改进训练流程简化消除强化学习循环PPO 需要四个模型策略模型Actor、参考模型Reference、奖励模型Reward Model、价值网络Critic用于计算优势函数。DPO 只需要两个模型策略模型和参考模型。此外DPO 将 PPO 的迭代采样-评分-参数更新简化为单阶段的有监督训练。数据效率优化PPO 的迭代训练需要将同批次数据复用 20~50 次而 DPO 只需一次训练。训练速度提升同数据集、同硬件条件下PPO-RLHF 的收敛速度是 DPO 的 ~10 倍PPO-RLHF 的单步训练耗时是 DPO 的 ~4.5 倍因此DPO 的训练速度相比 PPO 提升 ~45 倍。DeepSeek 提出的 GRPO 仅用 2 个模型Actor Reward省去 Critic 和 Reference显存降低 50%。但其可行性依赖强基座模型如 DeepSeek-V3通用性仍需验证。6. RAG 的基本流程是什么Naive RAG四步chunk - index - retrieval - generation。Advanced RAG五步chunk - index - retrieval - re-rank - generation。Agentic RAGAgentic RAG RAG × AI Agent通过动态代理协调 多跳推理 自我优化将 RAG 从静态工具升级为主动问题解决者成为处理开放域复杂任务的下一代范式。7. 在检索增强生成RAG框架中为什么要引入重排序步骤重排序的原理是什么答在检索增强生成RAG框架中重排序Re-ranking是关键的后处理步骤用于优化初步检索结果的质量从而提升大语言模型LLM生成答案的准确性和相关性。作用初步检索采样向量检索如余弦相似度或关键词匹配如 BM25检索语料库仅关注文本表层特征忽略了深层语义关联。例如查询糖尿病治疗方案可能匹配到提及糖尿病但内容无关的文档因此初步检索返回的 Top-K 文档如 Top-50常包含低相关文本直接输入LLM会导致生成答案偏离主题或包含错误信息。重排序通过精细化排序将真正相关的文档置于前列使 LLM 优先使用高质量上下文生成答案的准确率提升 20%~50%。一种常见的做法为先用快速检索如 BM25召回 100 篇文档再用重排序精炼 Top-5。原理交互式语义建模Cross-Encoder架构将查询Query和文档Document拼接后输入 Transformer 模型通过全注意力机制直接生成相关性分数。公式表示Score Transformer([CLS] Query [SEP] Document [SEP])。重排序模型能够捕捉 Query 和 Document 之间的多维度特征包括语义相似度、上下文一致性、领域特征等。主流重排序方法基于 PLM如BGE-Reranker、BERT-Reranker、ColBERT 等利用预训练语言模型PLM对 Query 和 Document 进行编码计算相似度分数。基于 LLM如RankGPT、Zero-Shot Prompting 等利用大语言模型的强大语义理解能力通过零样本提示Zero-Shot Prompting直接对 Query 和 Document 进行相关性评分。混合策略结合传统检索方法如 BM25和深度学习模型如 Cross-Encoder先进行初步检索召回 Top-100再通过重排序模型优化结果召回 Top-10。8. Embedding Model 和 ReRanker 的异同答Embedding Model 和 ReRanker 在 RAG 框架中扮演不同的角色。Embedding 快速找候选Reranker 精准确定排名二者协同构成 RAG 的黄金管道Embedding 扩大搜索范围Reranker 提炼核心信息共同提升LLM生成质量。典型应用场景9. 介绍你知道的图 RAG 算法答我知道的图 RAG 算法主要有 LightRAG 和 GraphRAG。1LightRAG具体实现方式步骤如下分块Chunk 索引Indexing将文本分割成小块并构建出基于图的索引结构。文本分割将文档分割成小块。实体、关系提取利用 LLM 识别并提取每块文本中的实体如名称、日期、地点、事件等和它们之间的关系形成知识图谱中的节点和边。生成键值对对每个实体节点和关系边使用 LLM 配置文件函数生成文本键值对其中键是单词或短语用于高效检索值是总结相关片段的文本段落辅助文本生成。图去重与优化识别并合并来自不同文本段的相同实体和关系减小图的大小提高数据处理效率得到最终的知识图谱。检索Retrieval双层检索。查询关键词提取对于给定查询 q提取局部查询关键词和全局查询关键词。关键词匹配利用向量数据库匹配本地查询关键词与候选实体全局查询关键词与链接到全局键的关系。高阶相关性增强收集检索到的图元素的邻接节点以增强查询的高阶相关性实现高效检索相关实体和关系提高结果的全面性。生成Generation将检索到的信息包括相关实体和关系的值等和初始查询一起输入通用 LLM生成与用户需求对齐的全面答案。2GraphRAG具体实现方式步骤如下分块Chunk将源文档提取的文本按一定粒度分割成文本块确定合适的块大小以平衡 LLM 调用次数和长文本上下文窗口的召回率。索引IndexingGraphRAG 的建立文本块索引的步骤比较复杂包括图元素抽取、图元素摘要、图社区构建和图社区摘要等 4 个步骤。图元素抽取对于每个文本块使用 LLM 识别并提取图节点和边的实例包括实体的名称、类型、描述以及实体之间的关系等并输出为带分隔符的元组列表。也可以根据需要提取与节点实例相关联的额外协变量。图元素摘要使用 LLM 对图中的元素实例进行总结将每个图元素实体节点、关系边和声明协变量的实例级摘要转换为单块描述性文本以消除重复节点并提高总结质量。图社区构建将元素摘要表示为同质无向加权图使用 Leiden 算法等社区检测算法将图划分为节点之间连接更紧密的社区得到不同层次的社区划分。图社区摘要为每个社区生成报告式的摘要。对于叶级社区按优先级将元素摘要添加到 LLM 上下文窗口直至达到令牌限制对于更高级别的社区根据需要替换子社区摘要以适应上下文窗口。检索Retrieval准备社区摘要对于用户查询随机打乱社区摘要并按预设令牌大小分成块确保相关信息分散在不同的块中。映射社区答案并行生成每个块的中间答案并让 LLM 生成一个表示答案对目标问题帮助程度的分数过滤掉得分为 0 的答案。生成Generation将中间社区答案按帮助分数降序排列并迭代添加到新的上下文窗口直至达到令牌限制使用此最终上下文生成返回给用户的全局答案。10. 你认为好的大模型提示词应该是什么样的答好提示词的黄金公式 清晰角色 结构化任务 强约束 可验证。角色明确模型身份如编程助手结构使用 TAG(Task Action Goal) / COS(Context Objective Steps) 框架分步拆解约束指定格式、长度、安全红线验证通过人工评审及指标量化效果提示词优化工具11. 为什么现在 Decoder-only 成为大模型的主流架构相比于 Encoder-Decoder 的架构好在哪里答主要有三方面的原因包括工程实现、计算效率、以及任务适配度。1工程实现优势Decoder-only 简化了 Transformer 的工程实现仅需要实现 Masked Attention 机制无需考虑无 Mask 的 Attention以及 Cross-Attention 的复杂性。2计算效率优势节省参数在同等深度层数设定下并且假设超参数设置相同如头数、隐层维数Decoder-only 的参数量是 Encoder-Decoder 的一半。节省算力Encoder-Decoder 架构的 Encoder 部分采用无掩模的注意力机制只有 Decoder 部分采用 Masked AttentionMasked Attention 计算量是无掩模 Attention 的一半。推理加速在推理阶段Decoder-only 可以利用 KV-Cache 复用机制显著降低多轮对话的延迟而 Encoder-Decoder 则需要重新计算编码器输出缓存效率较低这个问题在多轮对话场景中尤为突出。3任务适配度优势CLM 因果语言建模预训练目标在文本生成方面的先进性已经被广泛证明Decoder-only 天然适配 CLM并且进一步方便了 Prompting、In-Context Learning 的实现。特别说明实验证明在语言建模类任务文本生成、故事创作、代码补全中Decoder-only 的困惑度PPL显著低于 Encoder-Decoder。而类似 T5 这样 Encoder-Decoder 架构的 Transformer 在各种 Seq2Seq 任务如机器翻译、文本摘要、代码生成等中表现优秀。虽在翻译任务表现优异但因参数量翻倍11B T5≈5.5B GPT公平比较下无优势。12. Decoder-only 架构的注意力矩阵为什么是满秩的满秩注意力矩阵有什么优势答Decoder-only 架构的核心是因果注意力Causal Attention其注意力矩阵是严格的下三角矩阵因为三角矩阵的行列式 对角线元素之积又 Softmax 保证了注意力矩阵中所有元素均为正因此对角线元素也均为正 - 行列式恒为正 - 矩阵满秩。满秩注意力矩阵的优势包括完全的位置关系建模满秩矩阵的行/列向量线性无关能精确表示序列中任意位置的依赖关系。更大的模型容量注意力矩阵中没有冗余参数因为行/列向量线性无关彼此无法线性表示能够更好地利用参数空间提升模型的表达能力。工程实践优势相比与 Encoder-Decoder 模型Decoder-only 的泛化能力更强GPT 的 Zero-shot 能力强于 T5微调时收敛更快。13. 大模型的灾难性遗忘问题是什么怎么解決释义大模型的灾难性遗忘Catastrophic Forgetting是指模型在适应新任务或新数据时对先前学到的知识出现大面积遗忘导致其在旧任务上的性能急剧下降的现象宏观表现为大模型微调后变傻了。原因造成灾难性遗忘的根本原因是由于在训练微调过程中反向传播优化新任务损失时全局权重更新会破坏旧任务对应的参数模式解决方案至少有四种参数结构隔离法为不同任务分配独立参数路径避免共享参数的冲突更新。代表方法Adapter/LoRA 模块化扩展冻结原模型参数插入轻量级可训练模块如 AdapterLoRA仅更新新增参数。数据回放法混合新旧任务数据训练强制模型同时记忆历史与当前知识。真实数据回放存储少量旧任务典型样本1%~5%与新数据混合训练合成数据回放用大模型自身生成旧任务的合成数据替代真实数据。正则化约束参数更新幅度保护重要权重不被覆盖。弹性权重巩固Elastic Weight ConsolidationEWC计算参数重要性Fisher 信息矩阵损失函数中惩罚重要参数的大幅度更新。自我蒸馏Self-DistillationSDFT让微调后的模型模仿初始模型的输出分布缩小知识差距。训练新任务时使用旧任务的教师模型输出作为软标签指导新模型学习。工业实践推荐-优先 LoRA 合成回放如金融报告生成系统 - 高安全场景用 SDFT 蒸馏如医疗诊断模型 - 动态任务扩展选 Adapter 路由如多语言翻译引擎。14. 大模型生成内容的方法都有哪些它们的区别是什么答常用的文本生成策略包括 Top-p、Top-k、集束搜索Beam Search和贪婪解码Greedy Decoding四种。15. 造成大模型复读机问题的原因是什么怎么解决复读机问题简答版本复读机问题是 LLM 统计学习本质的映射当前工业界通过数据清洗 - 解码调参 - 后处理三级流水线可有效缓解参考阿里云、DeepSeek。以下是详细版本答造成大模型复读机问题的原因主要有三个方面。数据质量方面简而言之就是训练数据中包含大量重复的模式。比如用语重复性互联网训练数据中高频出现重复短语如新闻标题套路、社交媒体热词模型过度拟合这些模式。多样性缺失垂直领域数据不足时如电商标题模型只能复现有限表达。解码策略的局限性搜索策略贪婪解码与集束搜索会优先选择概率最高的词抑制低概率但合理的选项加剧重复。采样策略温度Temperature设置过低低温会强化高频词概率分布抑制多样性。注意力机制缺陷上下文窗口限制模型无法追踪长距离依赖如 2048 tokens遗忘前文内容导致重复生成相似段落。诱导头Induction Heads现象模型倾向于从已生成文本中复制局部模式如连续三个形容词结构。训练目标的局限性Next-Token Prediction 任务追求局部最优token 级别的生成而非全局最优完整句子的一致性生成保守文本。缺乏显式多样性约束传统的有监督训练损失函数交叉熵未惩罚重复行为。根据上述分析解决复读机问题的方法也主要可以从四个方面考虑数据清洗与增强删除重复语料加入多语言、多风格数据。解码策略调参Top-p 采样优先选用Top-p 采样方法动态选择累积概率≥p的最小词集避免固定 k 值的僵化。温度调节高温增强多样性低温保连贯性因此可以适当提高温度如 0.7~1.0增加低概率词的采样机会。重复惩罚降低已出现词的 logit 分值强制模型转向新词。架构与推理升级扩展位置编码如RoPE、窗口注意力Sliding Window突破长度限制。训练技术创新损失函数改进可选择Unlikelihood Training对重复 n-gram 施加负向损失主动抑制复制行为。对比学习Contrastive Loss拉大正负样本距离避免输出坍缩。**参数高效微调**LoRA/P-Tuning冻结主干参数仅微调适配器保留通用性并注入领域多样性。*. 后处理与人工干预。实时去重算法检测删除连续重复n-gram如no_repeat_ngram_size3。置信度加权评分对关键术语如医学术语赋予高权重降低通用短语重要性。人工反馈强化学习RHLF标注员对非重复文本奖励微调模型偏好。场景化解决方案推荐16. 对比 Deepspeed 和 Megatron 的区别答Deepspeed 和 Megatron 的差异主要体现在并行策略优化、硬件适配性和功能定位等方面。并行策略优化Deepspeed主要对****数据并行进行优化在各个 GPU 之间共享模型切片、梯度、优化器参数。Megatron主要针对****模型并行进行优化包括张量并行和流水线并行支持大规模模型的切分和分布式训练。硬件适配性Deepspeed支持多种硬件平台如 CPU 和 GPU并且可以将优化器状态卸载到 CPU 上适合资源受限的环境。Megatron深度优化 NVIDIA GPU特别是 Tensor Core 加速依赖 NCCL 通信库主要在高性能计算集群如 DGX/A100上表现优异。功能定位Deepspeed着眼于****降低显存占用从而赋能资源受限场景中的大规模模型训练适用于资源受限的场景。Megatron着眼于****硬件GPU性能压榨从而加速模型训练适用于硬件资源充足的场景进一步提升训练效率。实际上Megatron 才是在加速模型的训练过程而 Deepspeed 更多是降低硬件资源的占用。Megatron 才应该叫 DeepspeedDeepspeed 应该叫 Efficient-Memory两者可以结合使用Deepspeed 可以在 Megatron 的基础上进一步优化资源使用。17. [重点] 目前有一些专业领域知识比如医疗知识或者法律条文准备做一个智能助手要让你搭建一个 RAG 链路你会怎么做答我会分为 5 大核心模块实现全链路设计方案。1知识库构建Data Foundation数据来源医疗临床指南如UpToDate、药典、医学期刊PubMed、电子病历脱敏数据法律法律法规库、司法解释、判例文书、合同范本嵌入模型选型通用场景text-embedding-3-large领域优化微调BAAI/bge-large-zh法律/医疗语料存储方案向量数据库Pinecone高并发或 Milvus开源结构化元数据Elasticsearch支持法条编号、发布日期等字段过滤2查询理解模块Query Understanding意图识别医疗分类器识别咨询类型诊断/用药/预后法务分类器识别法律条款类型合同/法律/Policy查询改写首先建立标准术语表然后 prompting LLM 对查询进行改写。如法律场景扩展缩写“民法典第 584 条” - “《中华人民共和国民法典》第五百八十四条”医疗术语标准化“心梗” - “心肌梗死”3混合检索系统Hybrid Retrieval4证据增强生成Evidence-Augmented Generation提示词工程关键结构[系统指令] 你是一名专业律师基于以下法律条文解答问题 检索到的法律条文1... 相关判例2... [用户问题]{query} [输出要求] 1. 引用条文编号 2. 如涉及免责条款必须明确提示风险生成模型选型通用GPT-4-turbo128K上下文领域微调Llama 3 法律文书微调LoRA5安全与合规层Safety Compliance事实性校验医疗通过 UMLS统一医学语言系统校验术语一致性法律条文时效性检查对比发布日期与生效日期风险拦截生成响应的后处理def risk_detection(text): # 法律识别未授权法律建议 if (建议起诉 in text) and (not cite_law_article(text)): return 根据平台规则此问题需咨询执业律师 # 医疗拦截未经验证的疗法 if (推荐使用 in text) and (not has_clinical_trial_evidence(text)): return 该疗法尚未获得循证医学支持请咨询医生溯源展示输出时附带知识片段来源如《民法典》第XXX条2023 年修订版。6其他隐私性如患者隐私保护在知识库预处理中自动删除病历中的姓名/身份证号NER 模型正则。评估与迭代迭代策略错误案例分析构建误检样本回流系统持续训练每月用新数据微调检索/生成模型代码23.合并 K 个升序链表import heapq from typing import List # 定义链表节点 class ListNode: def __init__(self, val0, nextNone): self.val val self.next next # 定义小于比较逻辑用于堆 def __lt__(self, other): return self.val other.val class Solution: def mergeKLists(self, lists: List[ListNode]) - ListNode: if not lists: return None # 初始化堆 heap [] for l in lists: if l: heapq.heappush(heap, l) # 创建哑节点 dummy ListNode(0) current dummy # 处理堆 while heap: node heapq.heappop(heap) current.next node current current.next if node.next: heapq.heappush(heap, node.next) return dummy.next代码1143. 最长公共子序列动规经典题目直接秒def longestCommonSubsequence(text1: str, text2: str) - int: m, n len(text1), len(text2) dp [[0] * (n 1) for _ in range(m 1)] for i in range(1, m 1): for j in range(1, n 1): if text1[i - 1] text2[j - 1]: dp[i][j] dp[i - 1][j - 1] 1 else: dp[i][j] max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]) return dp[m][n]如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取