资源简介
《小哲讲大模型》面试笔试通关秘籍是一套专为准备大模型相关岗位面试和笔试的学习者打造的视频课程。课程内容系统覆盖了AI Agent、大语言模型（LLM）、提示词工程（Prompt Engineering）、Agent架构设计以及检索增强生成（RAG）五大核心模块，共79个视频，每个视频聚焦一个关键知识点，以问答形式讲解，帮助学习者快速掌握大模型领域的核心概念、原理和实战技巧。
内容亮点
- 全面覆盖面试高频考点：从Agent与传统AI的区别、LLM训练原理，到RAG的优化策略，课程内容紧密贴合当前大模型岗位面试笔试的常见问题，帮助学习者精准复习。
- 深入浅出的讲解方式：每个视频围绕一个具体问题展开，例如“什么是幻觉？”“如何设计稳定的Prompt？”，讲解清晰，适合不同基础的学习者。
- 理论与实践结合：不仅讲解概念，还涉及实际应用，如如何选择向量数据库、如何优化RAG召回率，让学习者既能理解原理，也能应对实际工作中的问题。
适用人群
本课程适合正在准备大模型相关岗位（如算法工程师、AI开发工程师、Prompt工程师等）面试和笔试的求职者，也适合希望系统学习大模型核心知识的学生和从业者。无论你是刚入门还是有一定基础，都能从中获得实用的知识补充。
🎯 资源目录结构
📂 【小哲讲大模型】 面试通关秘籍 （80个项目，总大小 1.09 GB）
- 📄 1.01_什么是 AI Agent 它与传统 AI 有什么区别.mp4 – 19.94 MB
- 📄 2.02_什么是 Agentic AI.mp4 – 14.25 MB
- 📄 3.03_LLM 与 Agent 有什么区别.mp4 – 13.87 MB
- 📄 4.04_为什么从 LLM 应用转向 Agent.mp4 – 16.91 MB
- 📄 5.05_Agent 的核心组件有哪些.mp4 – 15.86 MB
- 📄 6.06_Agent 和 Chatbot 的区别.mp4 – 12.44 MB
- 📄 7.07_什么是自主 Agent.mp4 – 15.18 MB
- 📄 8.08_什么是目标驱动型 Agent_.mp4 – 16.69 MB
- 📄 9.09_什么是多步推理_ Agent 如何实现_.mp4 – 16.32 MB
- 📄 10.10_为什么 Agent 需要记忆_.mp4 – 14.85 MB
- ……
🔗 网盘下载链接
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