解读最新不同创业公司和互联网大厂发布的大模型算法。例如重点解读以 Meta 的 Llama 系列,Llama-3 在架构上进行的多项优化。因为,多模态融合成为重要趋势,语言塔与视觉塔的协同架构在图文理解任务中表现突出,因此也会重点进行算法解读。同时,强化学习被引入模型训练,如OpenAI 的 o1 模型通过强化学习和思维链技术提升了逻辑推理能力。

【大模型算法】新算法解读
共10节 已有3人学过
主讲老师ZOMI
更新时间2025-12-30 18:22:37
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ZOMI
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AI课程导读
这门课程以 2024—2025 大模型关键节点为线索,从 Sora、GPT-4o 到 Llama 3.1、Gemma/Nemotron,再到 API 降价潮、Kimi 长序列、Kimi K1.5 与 MoBA,系统串联多模态、开源闭源、长上下文、MoE、强化学习、稀疏注意力和推理优化。它不只讲模型结构,更把数据工程、训练工程、后训练、推理成本、算力集群与商业竞争放在一起,帮助你理解技术如何转化为产品与产业格局。适合算法工程师、AI 产品经理、创业者、投资人和希望跟进大模型前沿的开发者与学生。学完后,你能说清 Sora 与 DiT、GPT-4o 端到端多模态、Llama 3.1 训练路线、开源闭源之争、Token 计费与降价逻辑,以及 Kimi 长文本、R1/K1.5 推理模型和 MoBA/NSA 稀疏注意力等核心议题,形成一套可讨论、可判断、可落地的趋势分析框架。
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