课程目录：

├── Neo4j实战P7-1Windows和Mac本地安装Neo4j数据库-陈华编程.mp4 [63.33 MB]
├── Neo4j实战P7-2Windows和Mac本地安装Neo4j数据库-陈华编程.mp4 [44.28 MB]
├── 大模型实战P10LangChain简介与初体验-陈华编程.mp4 [35.60 MB]
├── 大模型实战P11LangChain之Prompt和LLMChain-陈华编程.mp4 [26.25 MB]
├── 大模型实战P12LangChain之多参数与LCEL-陈华编程.mp4 [32.68 MB]
├── 大模型实战P13LangChain之FewShotPrompt-陈华编程.mp4 [36.39 MB]
├── 大模型实战P14LangChain之SequentialChain-陈华编程.mp4 [38.73 MB]
├── 大模型实战P15LangChain之ConversationChain-陈华编程.mp4 [49.91 MB]
├── 大模型实战P16LangChain之Memory-陈华编程.mp4 [55.07 MB]
├── 大模型实战P17LangChain之LLMRequestsChain-陈华编程.mp4 [44.53 MB]
├── 大模型实战P18LangChain之问答QAChain-陈华编程.mp4 [66.60 MB]
├── 大模型实战P19LangChain之FAISS文档召回-陈华编程.mp4 [50.11 MB]
├── 大模型实战P1LangChain与知识图谱问答机器人项目-陈华编程.mp4 [21.31 MB]
├── 大模型实战P20LangChain之文档加载和分割-陈华编程.mp4 [57.65 MB]
├── 大模型实战P21LangChain之文档检索问答-陈华编程.mp4 [35.55 MB]
├── 大模型实战P22LangChain之向量保存和加载-陈华编程.mp4 [27.44 MB]
├── 大模型实战P23LangChain之Agent和自定义Tool-陈华编程.mp4 [33.32 MB]
├── 大模型实战P24LangChain之多Agent协作-陈华编程.mp4 [37.58 MB]
├── 大模型实战P25LangChain之给Agent加Memory-陈华编程.mp4 [40.58 MB]
├── 大模型实战P26LangChain之命名实体识别-陈华编程.mp4 [65.05 MB]
├── 大模型实战P27LangChain之输出提示词重写-陈华编程.mp4 [35.75 MB]
├── 大模型实战P28LangChain之GraphCypherQAChain-陈华编程.mp4 [30.74 MB]
├── 大模型实战P29Gradio简介与初体验-陈华编程.mp4 [26.50 MB]
├── 大模型实战P2基础课和项目课的内容概述-陈华编程.mp4 [10.65 MB]
├── 大模型实战P30Gradio之ChatInterface对话界面-陈华编程.mp4 [46.45 MB]
├── 大模型实战P31项目LangChainAgent架构简介-陈华编程.mp4 [13.77 MB]
├── 大模型实战P32定义环境变量和模型获取函数-陈华编程.mp4 [29.37 MB]
├── 大模型实战P33公司相关文档向量化和存储-陈华编程.mp4 [55.62 MB]
├── 大模型实战P34通用大模型回答日常交际问题-陈华编程.mp4 [18.46 MB]
├── 大模型实战P35Chroma召回数据回答公司相关问题-陈华编程.mp4 [43.17 MB]
├── 大模型实战P36从用户问题中抽取命名实体词槽-陈华编程.mp4 [23.34 MB]
├── 大模型实战P37CQL词槽填充和相关问题筛选-陈华编程.mp4 [62.17 MB]
├── 大模型实战P38查询Neo4j回答医疗相关问题-陈华编程.mp4 [45.54 MB]
├── 大模型实战P39Google搜索回答非在库问题-陈华编程.mp4 [22.83 MB]
├── 大模型实战P3大语言模型通识和课前准备-陈华编程.mp4 [26.84 MB]
├── 大模型实战P40用Agent串联业务处理函数-陈华编程.mp4 [85.41 MB]
├── 大模型实战P41用户消息的补全和归纳总结-陈华编程.mp4 [43.49 MB]
├── 大模型实战P42Gradio对话窗口修改和测试-陈华编程.mp4 [17.99 MB]
├── 大模型实战P43LangSmith监控大模型应用程序-陈华编程.mp4 [31.17 MB]
├── 大模型实战P44LangChain框架版本升级-陈华编程.mp4 [95.57 MB]
├── 大模型实战P45问答机器人项目面试考点总结-陈华编程.mp4 [24.26 MB]
├── 大模型实战P46共性问题修复和统一答疑-陈华编程.mp4 [52.64 MB]
├── 大模型实战P47一种解决Agent响应慢的方法-陈华编程.mp4 [63.27 MB]
├── 大模型实战P48快速接入百川和Claude大模型-陈华编程.mp4 [50.04 MB]
├── 大模型实战P4OpenAI对话接口简单使用方法-陈华编程.mp4 [62.00 MB]
├── 大模型实战P5OpenAI对话接口代码优化-陈华编程.mp4 [49.10 MB]
├── 大模型实战P6OpenAI接口调用Token计算-陈华编程.mp4 [37.81 MB]
├── 大模型实战P7OpenAI接口实现多轮对话-陈华编程.mp4 [36.09 MB]
├── 大模型实战P8OpenAI接口实现TextEmbeddings-陈华编程.mp4 [37.47 MB]
├── 大模型实战P9根据OpenAI句向量召回相似文本-陈华编程.mp4 [39.10 MB]
└── 医疗问答P7CSV文件导入到Neo4j数据库-陈华编程.mp4 [37.06 MB]
├── 资料-面试笔记书籍
│ ├── 大模型论文
│ │ ├── 100篇大模型必读论文
│ │ ├── 20篇llm必读
│ │ ├── 50篇大型语言模型提示工程必读
│ │ ├── AAAI 2024 111篇
│ │ ├── Code Llama论文（5月最新+内含24篇）
│ │ │ ├── 1 Code Llama 论文&源码
│ │ │ ├── 2 LLaMA 1、2 论文&源码
│ │ │ └── 3 Code Llama 其他相关论文
│ │ ├── CVPR 2024 (持续更新）
│ │ │ ├── 1 CVPR’24 获奖论文
│ │ │ ├── 2 CVPR’24 最佳论文提名（更新完毕）
│ │ │ ├── 3 CVPR’24 oral论文（更新完毕）
│ │ │ └── 4 CVPR’24 highlight论文（更新中）
│ │ ├── CVPR 2024 (最佳+oral+highlight）(持续更新）
│ │ │ ├── 1 CVPR’24 获奖论文
│ │ │ ├── 2 CVPR’24 最佳论文提名（更新完毕）
│ │ │ ├── 3 CVPR’24 oral论文（更新完毕）
│ │ │ └── 4 CVPR’24 highlight论文（更新中）
│ │ ├── ECCV24 收录论文83篇（更新中）
│ │ ├── EMNLP 19篇
│ │ │ ├── IMTLab：用于构建、评估和诊断交互式机器翻译系统的开源平台.pdf [887.34 KB]
│ │ │ ├── RAPL：一种用于少样本文档级关系提取的关系感知原型学习方法.pdf [577.12 KB]
│ │ │ ├── ROBBIE：大型生成语言模型的鲁棒偏差评估.pdf [1.02 MB]
│ │ │ ├── SODA：具有社会常识语境化的百万级对话提炼.pdf [1.27 MB]
│ │ │ ├── TopWORDS-Poetry：基于贝叶斯推理的中国古典诗歌同步文本分割和单词发现.pdf [2.45 MB]
│ │ │ ├── 大型语言模型可以自我改进.pdf [419.54 KB]
│ │ │ ├── 混合倒挂索引是用于密集检索的鲁棒加速器.pdf [649.79 KB]
│ │ │ ├── 驾驭灰色地带：不确定性和过度自信的表达如何影响语言模型.pdf [944.19 KB]
│ │ │ ├── 具有 Wasserstein 独立性的公平文本分类.pdf [618.97 KB]
│ │ │ ├── 了解模型压缩对大型语言模型中社会偏见的影响.pdf [5.48 MB]
│ │ │ ├── 凝聚力：生成文本连贯性的增量与整体评估的新基准.pdf [742.19 KB]
│ │ │ ├── 使用大型语言模型进行可解释的心理健康分析.pdf [1000.32 KB]
│ │ │ ├── 视觉、机器人技术及其他领域的语言基础.pdf [7.41 MB]
│ │ │ ├── 通过对NLP领域学术写作的对比分析来解决语言偏见.pdf [417.80 KB]
│ │ │ ├── 通过概念化来解释嵌入空间.pdf [560.32 KB]
│ │ │ ├── 学习用于多模态失语症类型检测的共同语音手势.pdf [2.14 MB]
│ │ │ ├── 用语言模型进行推理就是用世界模型进行规划.pdf [714.83 KB]
│ │ │ ├── 重新审视机器翻译的跨语言分类.pdf [295.85 KB]
│ │ │ └── 自然语言生成的主动学习.pdf [2.12 MB]
│ │ ├── ICLR 2024
│ │ │ └── 【时间检验奖】Auto-Encoding Variational Bayes.pdf [3.74 MB]
│ │ ├── ICLR 2024
│ │ ├── ICML 2024 67篇
│ │ │ ├── ICML’23
│ │ │ ├── ICML’24 oral
│ │ │ └── ICML’24 最佳论文+时间检验奖
│ │ ├── LISA：大模型微调40篇
│ │ │ ├── CaMML：适用于大型模型的情境感知多模态学习器.pdf [7.85 MB]
│ │ │ ├── Compacter：高效的低秩超复杂适配器层.pdf [705.05 KB]
│ │ │ ├── DoRA- Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation.pdf [589.92 KB]
│ │ │ ├── Genixer：将多模态大型语言模型赋能为强大的数据生成器提供支持.pdf [4.34 MB]
│ │ │ ├── GlitchBench：大型多模态模型可以检测视频游戏故障吗？.pdf [6.88 MB]
│ │ │ ├── HyperPELT：针对语言和视觉与语言任务的统一参数高效语言模型调优.pdf [494.94 KB]
│ │ │ ├── InfMLLM：可视化语言任务的统一框架.pdf [3.25 MB]
│ │ │ ├── InstructBLIP：通过指令调整实现通用视觉语言模型.pdf [3.60 MB]
│ │ │ ├── LISA： Layerwise Importance Sampling for Memory-efficient Large Language Model Fine-Tuning.pdf [1.12 MB]
│ │ │ ├── LLaMA-VID：在大型语言模型中，一个图像值 2 个令牌.pdf [4.17 MB]
│ │ │ ├── LST：用于参数和内存高效迁移学习的梯形图侧调.pdf [606.69 KB]
│ │ │ ├── Lyrics-通过语义感知视觉对象促进细粒度语言-视觉对齐和理解.pdf [14.83 MB]
│ │ │ ├── MiniGPT-4：使用高级大型语言模型增强视觉语言理解.pdf [3.53 MB]
│ │ │ ├── MiniGPT-v2：大型语言模型作为视觉语言多任务学习的统一接口.pdf [4.25 MB]
│ │ │ ├── MM-Vet：评估大型多模态模型的集成能力.pdf [9.28 MB]
│ │ │ ├── MMBench：你的多模态模型是一个全能的玩家吗？.pdf [5.47 MB]
│ │ │ ├── mPLUG-Owl2：通过模态协作彻底改变多模态大型语言模型.pdf [2.48 MB]
│ │ │ ├── OtterHD：高分辨率多模态模型.pdf [7.23 MB]
│ │ │ ├── Qwen-VL：用于理解、定位、文本阅读等的多功能视觉语言模型.pdf [6.04 MB]
│ │ │ ├── ReForm-Eval：通过统一重新制定面向任务的基准来评估大型视觉语言模型.pdf [2.89 MB]
│ │ │ ├── SEED-Bench：对多模态LLMs进行生成式理解的基准测试.pdf [6.96 MB]
│ │ │ ├── ShareGPT4V：使用更好的字幕改进大型多模态模型.pdf [6.54 MB]
│ │ │ ├── Shikra：释放多模态LLM的参照对话魔力.pdf [6.99 MB]
│ │ │ ├── SPHINX：多模态大型语言模型的权重、任务和视觉嵌入的联合混合.pdf [8.50 MB]
│ │ │ ├── SVIT：扩展可视化指令调优.pdf [1.50 MB]
│ │ │ ├── UniPT：具有高效参数和存储器的迁移学习通用并行调优.pdf [2.68 MB]
│ │ │ ├── Video-LLaVA：通过投影前的对齐来学习统一的视觉表示.pdf [3.80 MB]
│ │ │ ├── Visual Instruction Tuning with Polite Flamingo.pdf [1.70 MB]
│ │ │ ├── VL-ADAPTER：用于视觉和语言任务的参数高效迁移学习.pdf [735.74 KB]
│ │ │ ├── VL-PET：通过粒度控制进行视觉和语言参数高效调整.pdf [3.86 MB]
│ │ │ ├── Ziya-Visual：通过多任务指令调优的双语大型视觉语言模型.pdf [5.18 MB]
│ │ │ ├── 对比视觉-语言对齐使教学成为学习者的高效.pdf [4.62 MB]
│ │ │ ├── 关于多模态语言模型的性能.pdf [536.16 KB]
│ │ │ ├── 可视化指令调优.pdf [5.63 MB]
│ │ │ ├── 利用显式推理链和可视化问题生成推进大型多模态模型.pdf [2.02 MB]
│ │ │ ├── 视觉语言预训练模型的近似提示调整.pdf [3.83 MB]
│ │ │ ├── 通过视觉指令调整改进基线.pdf [977.45 KB]
│ │ │ ├── 眼见为实：提示 GPT-4V 进行更好的视觉指令调整.pdf [1.83 MB]
│ │ │ ├── 在大型视觉语言模型中评估物体幻觉.pdf [885.47 KB]
│ │ │ └── 睁大眼睛？探索多模态LLMs的视觉缺陷.pdf [2.49 MB]
│ │ └── 大模型MoE必读论文
│ │ └── 【直播课原文】Pushing Mixture of Experts to the Limit Extremely Parameter Efficient MoE for Instruction Tuning.pdf [858.28 KB]
│ ├── 大模型面试题
│ │ ├── 31-LLM-Interview-Plus
│ │ │ ├── 大模型 RAG 检索增强生成面.pdf [1.23 MB]
│ │ │ ├── 大模型（LLMs）Tokenizer篇.pdf [302.50 KB]
│ │ │ ├── 大模型（LLMs）分布式训练面.pdf [414.74 KB]
│ │ │ ├── 大模型（LLMs）幻觉面.pdf [742.66 KB]
│ │ │ ├── 大模型（LLMs）面试题答案Plus.pdf [1.85 MB]
│ │ │ ├── 大模型（LLMs）推理加速篇.pdf [215.37 KB]
│ │ │ ├── 大模型（LLMs）显存问题面.pdf [274.24 KB]
│ │ │ ├── 大模型（LLMs）增量预训练篇.pdf [858.27 KB]
│ │ │ ├── 大模型（LLMs）蒸馏面.pdf [174.78 KB]
│ │ │ ├── 大模型校招面试题.pdf [552.33 KB]
│ │ │ └── 多模态常见面试题.pdf [328.92 KB]
│ │ ├── 大模型（LLMs）langchain面
│ │ │ ├── 大模型（LLMs）langchain面.pdf [303.91 KB]
│ │ │ └── 基于LLM+向量库的文档对话经验面.pdf [288.07 KB]
│ │ ├── 大模型（LLMs）参数高效微调(PEFT)面
│ │ │ ├── LoRA篇.pdf [658.76 KB]
│ │ │ ├── 参数高效微调篇PRFT.pdf [1.31 MB]
│ │ │ ├── 适配器微调（Adapter-tuning）篇.pdf [90.58 KB]
│ │ │ └── 提示学习（Prompting）篇.pdf [193.71 KB]
│ │ ├── 大模型（LLMs）agent 面.pdf [1.10 MB]
│ │ ├── 大模型（LLMs）幻觉面.pdf [742.66 KB]
│ │ ├── 大模型（LLMs）基础面.pdf [386.31 KB]
│ │ ├── 大模型（LLMs）进阶面.pdf [850.65 KB]
│ │ ├── 大模型（LLMs）评测面.pdf [192.57 KB]
│ │ ├── 大模型（LLMs）强化学习—— PPO 面.pdf [195.41 KB]
│ │ ├── 大模型（LLMs）强化学习——RLHF及其变种面.pdf [2.27 MB]
│ │ ├── 大模型（LLMs）推理面.pdf [538.24 KB]
│ │ ├── 大模型（LLMs）微调面.pdf [2.64 MB]
│ │ └── 大模型（LLMs）训练集面.pdf [230.19 KB]
│ ├── 大模型书籍
│ │ ├── BERT基础教程：Transformer大模型实战 (苏达哈尔桑·拉维昌迪兰) .azw3 [22.96 MB]
│ │ ├── BERT基础教程：Transformer大模型实战_2023.zip [9.89 MB]
│ │ ├── Building LLM Apps Create Intelligent Apps and Agents with Large Language Models_2024 .pdf [22.18 MB]
│ │ ├── Generative AI with LangChain_ Build large language model.pdf [13.58 MB]
│ │ ├── Getting Started with Google BERT_ Build and train .pdf [12.73 MB]
│ │ ├── HuggingFace自然语言处理详解：基于BERT中文模型的任务实战.epub [5.11 MB]
│ │ ├── HuggingFace自然语言处理详解：基于BERT中文模型的任务实战.pdf [7.46 MB]
│ │ ├── LLM Prompt Engineering For Developers The Art and Science of Unlocking LLMs True Potential_2024 .epub [9.60 MB]
│ │ ├── Mastering Large Language Models Advanced techniques, applications, cutting-edge methods, and top LLMs_2024 .epub [5.90 MB]
│ │ ├── Mastering Large Language Models Advanced techniques, applications, cutting-edge methods, and top LLMs_2024 .pdf [7.33 MB]
│ │ ├── Mastering NLP from Foundations to LLMs_ Apply advanced.pdf [38.27 MB]
│ │ ├── Mastering Transformers_ Build state-of-the-art models from — .pdf [13.85 MB]
│ │ ├── Modern Generative AI with ChatGPT and OpenAI Models.pdf [25.47 MB]
│ │ ├── Natural Language Processing with Transformers Building Language Applications with Hugging Face.pdf [19.17 MB]
│ │ ├── Transformer, BERT, and GPT：Including ChatGPT and Prompt Engineering_2024.pdf [25.33 MB]
│ │ ├── Transformers for Natural Language Processing Build, train, and fine-tune deep neural network architectures for NLP with… (–).pdf [12.40 MB]
│ │ ├── Transformers in Action (MEAP v7) _2024 .pdf [10.27 MB]
│ │ ├── Transformers生成式AI实用指南（提前发售 GPT双语） _2023 .epub [1.55 MB]
│ │ ├── Transformer自然语言处理实战：使用Hugging-Face-Transformers库构建NLP应用_2024.pdf [25.74 MB]
│ │ ├── 大规模语言模型：从理论到实践_2023.pdf [26.46 MB]
│ │ ├── 大语言模型_2024.pdf [10.30 MB]
│ │ ├── 大语言模型：基础与前沿_2024.epub [27.22 MB]
│ │ ├── 大语言模型：基础与前沿_2024.pdf [11.07 MB]
│ │ ├── 精通Transformer：从零开始构建最先进的NLP模型_2023.epub [74.59 MB]
│ │ ├── 精通Transformer：从零开始构建最先进的NLP模型_2023.pdf [12.25 MB]
│ │ ├── 扩散模型从原理到实战.epub [4.51 MB]
│ │ ├── 面向开发者的 LLM 入门课.pdf [16.15 MB]
│ │ ├── 预训练语言模型 2021 (邵浩 刘一烽) .pdf [49.10 MB]
│ │ ├── 中国人工智能系列白皮书——大模型技术（2023 版）.pdf [3.84 MB]
│ │ ├── 自然语言处理：基于预训练模型的方法_2021.pdf [8.62 MB]
│ │ ├── 自然语言处理：原理、方法与应用 2023 (王志立 雷鹏斌 吴宇凡) .epub [23.77 MB]
│ │ ├── 自然语言处理：原理、方法与应用.zip [16.31 MB]
│ │ └── 自然语言处理导论 2023 张奇.pdf [35.10 MB]
│ ├── 面试八股文
│ │ ├── AI大模型面试题(102).pdf [3.48 MB]
│ │ ├── LLMs大模型面试问题和答案（97）.pdf [585.29 KB]
│ │ ├── 从零开始大模型开发与微调基于PyTorch与ChatGLM.pdf [6.57 MB]
│ │ ├── 大模型 LLM 最全八股和答案.pdf [868.36 KB]
│ │ ├── 大模型LLMS.pdf [1.61 MB]
│ │ ├── 大模型常见面试题3.pdf [493.96 KB]
│ │ ├── 大模型常见面试题及解答1.pdf [512.57 KB]
│ │ ├── 大模型常见面试题及解答2.pdf [663.63 KB]
│ │ ├── 大模型常考面试题总结（含答案）.pdf [493.88 KB]
│ │ ├── 大模型岗位面试全纪录.pdf [348.79 KB]
│ │ ├── 大模型落地应用案例集.pdf [6.57 MB]
│ │ └── 大模型校招面试题.pdf [402.83 KB]
│ └── 小黄搞AI大模型面试目录
│ ├── 小黄搞AI_大模型面试100问（PDF更新至107）.pdf [21.71 MB]
│ ├── 小黄搞AI_大模型面试100问（PDF更新至74）.pdf [15.22 MB]
│ └── 小黄搞AI_大模型面试100问（PDF更新至90）.pdf [17.97 MB]