小哲讲大模型面试通过秘籍|1.01什么是 AI Agent？它与传统 AI 有什么区别？

小哲讲大模型面试通过秘籍

1.01什么是 AI Agent？它与传统 AI 有什么区别？.mp4 19.9MB

10.10为什么 Agent 需要记忆.mp4 14.9MB

11.11什么是推理引擎.mp4 15.7MB

12.12工具使用在 Agent 中的作用.mp4 13.5MB

13.13什么是环境交互.mp4 13.9MB

14.14感知与行动在 Agent 中如何体现.mp4 16.3MB

15.15单 Agent 与多 Agent 系统的区别.mp4 18.3MB

16.16Agent 的能力边界在哪里.mp4 14.1MB

17.01什么是大语言模型LLM.mp4 13.3MB

18.02LLM 是如何训练的.mp4 13.0MB

19.03什么是 Token.mp4 12.6MB

2.02什么是 Agentic AI？.mp4 14.3MB

20.04什么是下一个 Token 预测.mp4 13.2MB

21.05Transformer 的核心机制是什么.mp4 15.6MB

22.06注意力机制Attention是怎么工作的.mp4 15.5MB

23.07Temperature 参数对生成结果有什么影响.mp4 11.9MB

24.08Top-K 和 Top-P 采样是什么.mp4 12.6MB

25.09什么是幻觉Hallucination.mp4 14.6MB

26.10LLM 为什么会产生幻觉.mp4 12.5MB

27.11如何评估 LLM 的质量.mp4 13.6MB

28.12开源模型 vs API 模型如何选择.mp4 16.2MB

29.13如何为项目选择合适的 LLM.mp4 14.2MB

3.03LLM 与 Agent 有什么区别？.mp4 13.9MB

30.14Prompt 对 LLM 输出有什么影响.mp4 14.0MB

31.15什么是指令微调Instruction Tuning.mp4 12.3MB

32.16RLHF 在 LLM 中起什么作用.mp4 15.7MB

33.01什么是提示词工程Prompt Engineering？.mp4 9.5MB

34.02Zero-Shot 和 Few-Shot 有什么区别？.mp4 11.0MB

35.03什么是思维链Chain of Thought？.mp4 10.5MB

36.04为什么 CoT 能提升推理能力？.mp4 13.8MB

37.05什么是自洽性Self-Consistency？.mp4 11.5MB

38.06什么是 ReAct 提示策略？.mp4 11.0MB

39.07如何设计稳定可靠的 Prompt？.mp4 13.8MB

4.04为什么从 LLM 应用转向 Agent？.mp4 16.9MB

40.08什么是 Prompt 注入攻击？.mp4 15.3MB

41.09如何防御 Prompt 注入？.mp4 11.9MB

42.10如何设计高质量的 Prompt 模板？.mp4 10.4MB

43.11System Prompt 和 User Prompt 有什么区别？.mp4 12.0MB

44.12如何控制 LLM 的输出格式？.mp4 11.6MB

45.13如何提升 Prompt 的鲁棒性？.mp4 11.2MB

46.14如何为多步骤任务设计 Prompt？.mp4 13.1MB

47.15Prompt 对 Agent 行为有什么影响？.mp4 14.1MB

48.01一个完整的 Agent 架构包含哪些部分？.mp4 13.3MB

49.02Agent 的规划Planning机制是什么？.mp4 22.6MB

5.05Agent 的核心组件有哪些？.mp4 15.9MB

50.03什么是任务分解？Agent 如何做任务分解？.mp4 16.2MB

51.04Agent 的决策机制是什么？.mp4 12.9MB

52.05工具调用和函数调用是什么？有什么区别？.mp4 13.3MB

53.06Agent 如何调用外部 API？.mp4 13.4MB

54.07什么是执行循环Execution Loop？.mp4 12.1MB

55.08Agent 如何处理重试和错误恢复？.mp4 13.3MB

56.09Agent 的记忆系统有哪些设计模式？.mp4 18.1MB

57.10短期记忆和长期记忆在 Agent 中如何实现？.mp4 13.7MB

58.11Agent 如何管理状态State Management？.mp4 12.6MB

59.12什么是 Agent 的自我反思Reflection？.mp4 12.3MB

6.06Agent 和 Chatbot 的区别？.mp4 12.4MB

60.13多 Agent 如何协作？.mp4 15.5MB

61.14Agent 如何进行任务优先级排序？.mp4 18.6MB

62.15如何设计一个通用 Agent 框架？.mp4 14.0MB

63.16如何设计一个垂直领域 Agent？.mp4 14.3MB

64.01什么是 RAG检索增强生成？.mp4 14.9MB

65.02RAG 的工作流程是什么？.mp4 13.8MB

66.03为什么 Agent 需要 RAG？.mp4 12.2MB

67.04什么是向量嵌入Embedding？.mp4 15.9MB

68.05什么是文档分块Chunking？.mp4 14.0MB

69.06如何选择合适的 Chunk Size？.mp4 14.8MB

7.07什么是自主 Agent？.mp4 15.2MB

70.07什么是向量数据库？.mp4 14.8MB

71.08常见向量数据库有哪些？如何选择？.mp4 15.7MB

72.09向量相似度搜索是如何实现的？.mp4 14.0MB

73.10如何优化 RAG 的召回率？.mp4 15.5MB

74.11如何优化 RAG 的精确率？.mp4 12.3MB

75.12Rerank 在 RAG 中起什么作用？.mp4 16.4MB

76.13RAG 如何解决长上下文问题？.mp4 15.2MB

77.14RAG 如何减少幻觉？.mp4 13.4MB

78.15RAG 和微调如何选择？.mp4 14.4MB

79.16RAG 落地最难的问题是什么？.mp4 16.0MB

8.08什么是目标驱动型 Agent.mp4 16.7MB

9.09什么是多步推理 Agent 如何实现.mp4 16.3MB

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