企业官网建设流程全解析

做业务需要知道哪些网站,查企业哪个免费,公司装修怎么做账,seo链接提交入口根据你提供的讲义内容#xff0c;我将 AIE1001 Introduction to AI Programming 课程中关于人工智能#xff08;AI#xff09; 的所有内容整理如下#xff0c;涵盖Week 11的LLM核心内容#xff0c;以及相关的编程基础#xff1a;#x1f916; 人工智能内容整理提纲 第一…根据你提供的讲义内容我将AIE1001 Introduction to AI Programming课程中关于人工智能AI的所有内容整理如下涵盖Week 11的LLM核心内容以及相关的编程基础人工智能内容整理提纲第一部分大语言模型Large Language Models, LLMsWeek 11Intro. to Large Language Models1. 什么是大语言模型定义基于Transformer架构通过大量文本训练的AI系统核心任务下一个词预测Next Token Prediction规模参数从几十亿到万亿3B, 7B, 36B, 480B, 1T等2. LLM如何工作输入处理将文本转换为token序列预测机制基于当前上下文预测下一个最可能的token概率分布输出所有可能token的概率分布3. 训练与学习过程预训练Pre-train海量无标签数据上训练微调Fine-tune有标签数据上调整RLHF基于人类反馈的强化学习根据人类反馈优化输出4. LLM的能力范围文本理解与生成问答、写作、翻译、总结多模态能力通过编码器-解码器处理图像、语音代码生成Tetris游戏只需一条指令推理能力DeepSeek-R1等模型的深度思考5. 上下文工程Context Engineering系统提示System Prompt定义模型角色和行为如Claude的2516词系统提示用户提示User Prompt任务描述、细节、规则、输出风格示例学习In-context Learning通过提供示例让模型学习外部资源整合检索增强生成RAG工具使用Tool Use搜索、日历、计算机操作记忆管理长对话历史处理6. AI智能体AI Agent定义能够自主执行任务的AI系统工作流程观察→思考→行动→反馈循环多智能体协作多个Agent分工合作如ChatDev挑战长上下文处理、工具使用、规划能力7. 模型生态闭源模型ChatGPTOpenAI、ClaudeAnthropic、GeminiGoogle开源模型LLaMAMeta、Mistral、GemmaGoogle模型平台Hugging Face14万模型8. 技术挑战上下文窗口从2K到2M token但长上下文理解仍有限迷失在中间问题模型更关注开头和结尾内容幻觉Hallucination生成看似合理但不准确的内容第二部分AI编程基础Week 9 10Data Structure and Algorithm1. 算法分析时间复杂度大O表示法O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n²), O(2ⁿ)算法效率对比多项式时间 vs 指数时间实验分析运行时间测量与可视化2. 核心算法搜索算法二分查找O(log n)排序算法冒泡排序O(n²)快速排序O(n log n)- 分治法递归算法幂函数计算、二分查找实现3. 数据结构栈StackLIFO用于括号匹配、HTML标签检查队列QueueFIFO用于任务调度、网页服务模拟链表Linked List单链表、双向链表、循环链表树Tree层次结构用于组织架构、表达式表示、路径搜索4. 数据结构应用栈应用表达式求值、回溯算法队列应用缓冲区管理、广度优先搜索链表应用实现栈和队列、动态内存管理树应用决策树、文件系统、游戏AI第三部分面向对象编程与AIWeek 7 8Object Oriented Programming1. 封装与抽象类抽象隐藏实现细节提供清晰接口数据封装私有数据字段、getter/setter方法设计模式模板、蓝图、契约概念2. 可重用性与扩展性继承代码复用is-a关系建模多态同一接口不同实现模块化设计便于AI系统集成和维护第四部分实践建议与学习资源Week 11学习指导1. 基础技能掌握数据结构、算法、线性代数、机器学习基础持续编程实践参与项目开发学习使用LLM辅助编程和学习2. 资源推荐在线课程Hung-yi Lee的生成式AI课程学术平台arXiv论文、GitHub开源项目社区关注AI领域专家和公司动态实践平台Hugging Face、Google Colab、本地部署3. 未来趋势更长上下文从百万到千万级token多模态融合文本、图像、音频、视频统一处理智能体普及自主执行复杂任务的AI助手开源vs闭源两者并存各有优势核心要点总结LLM是当前AI的核心基于Transformer和下一个词预测上下文工程是关键技能决定AI应用的效果数据结构与算法是基础影响AI系统效率AI智能体是发展方向能自主使用工具执行任务持续学习和实践是跟上AI快速发展的唯一途径如果需要我针对某一部分提供更详细的解释或示例请告诉我