知识索引

按系列顺序、分类与标签汇总全部笔记。

  1. 李宏毅 AI 课程:生成式人工智能与基础模型总览从自回归生成、Transformer 和 Mamba 到预训练、对齐、推理与 AI Agent 的课程总览。
  2. 李宏毅 AI 课程:预训练与能力来源整理预训练、指令微调、数据质量、合成数据和基础模型能力来源。
  3. 李宏毅 AI 课程:后训练与持续学习整理监督微调、强化学习、灾难性遗忘、回放和安全能力保持方法。
  4. 李宏毅 AI 课程:深度推理与搜索整理思维链、自洽性、验证器、树搜索、过程奖励和 DeepSeek-R1 推理训练。
  5. 李宏毅 AI 课程:高效推理与长度控制整理过度思考、Chain of Draft、隐式思维链、最短正确轨迹和动态推理预算。
  6. 李宏毅 AI 课程:推理评估与指标偏差整理基准污染、模板记忆、ARC-AGI、Chatbot Arena、成本评估和 Goodhart 定律。
  7. 李宏毅 AI Agent:目标、行动、观察与规划整理 AI Agent 的循环、应用、记忆、工具调用、自动构建工具和规划研究。
  8. 李宏毅 AI 课程:模型内部与可解释性整理神经元、表示方向、稀疏自编码器、激活补丁、电路和 Patchscope。
  9. 李宏毅 AI 课程:模型编辑整理 IKE、ROME、MEND 等模型编辑方法,以及可靠性、泛化性和局部性评估。
  10. 李宏毅 AI 课程:模型合并与任务向量整理任务向量、Task Arithmetic、TIES、DARE 和模型能力合并中的参数干扰。
  11. 李宏毅 AI 课程:Mamba 与状态空间模型整理 Transformer 长序列瓶颈、线性注意力、RetNet、Mamba 和混合架构。
  12. 李宏毅 AI 课程:语音基础模型整理语音 token、神经 codec、分层生成、文本模型初始化和全双工交互。
  1. LangChain:框架概述梳理 LangChain 生态、包结构与开发环境,比较 Prompt、Agent、RAG 和微调的适用场景。
  2. LangChain:模型的创建与调用介绍云端与本地模型接入、参数配置,以及同步、流式、批量和异步调用。
  3. LangChain:LangSmith 的使用从调用追踪与运行分析入手,介绍大模型应用的调试、数据集和实验评测。
  4. LangChain:Message 与提示词模板理解消息角色、工具响应配对、多轮历史、内容块与提示词模板的组合方式。
  5. LangChain:Tools 工具调用掌握工具定义、参数 Schema、模型工具调用循环与执行控制。
  6. LangChain:结构化输出使用 Schema 定义模型输出,理解结构化结果的生成、校验和解析方式。
  7. LangChain:智能体介绍 Agent 创建、工具循环、结构化结果、错误处理与流式输出。
  8. LangChain:中间件通过摘要、人工审核、调用限制、重试和自定义钩子管理 Agent 的运行过程。
  9. LangChain:上下文与记忆区分 State、检查点、Store 和运行时 Context,理解短期记忆、长期记忆与消息治理。
  10. LangChain:RAG 检索增强生成从文档加载、切分、嵌入和向量检索出发,构建基于 Milvus 的知识库问答。

独立笔记

分类与标签

人工智能 · 23 说说 · 4 项目 · 6 友链 · 4 书单 · 3

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