文档详情 ID: cmmp5tpmx1cx6zr88oxk01q97 后台管理 知乎知学堂《AI解决方案课程 (附资料) 》 网盘资源 | 影盘社 file:行业课1 概述.mp4 file:demo3 自动化市场调研.mp4 file:9 Function call & RAG.mp4 file:7 LLM产品架构.mp4 file:6 GPU.mp4 file:4 从GPT 到GPT 3.5的华丽升级.mp4 file:3 Transformer架构.mp4 file:5 Fine tuning.mp4 file:14. 视频生成 sora.mp4 file:12 视觉识别和处理模型原理.mp4 file:10 Agent.mp4 file:行业课1 大模型与各垂直行业部门落地情况概述.pdf file:第2节 探索神经网络的奥秘.pdf file:工程数学:线性代数(第七版).pdf file:大语言模型.pdf file:第8节 Prompt GPTs与Assistants API 学生版.pdf file:第5节 Fine-tuning 微调艺术-学生版.pdf file:第6节 GPU的必备知识点-学生版.pdf file:第7节 基于LLM开发完整AI产品-学生版.pdf file:第3节 揭秘Transformer的真面目 (学生版).pdf file:第1节 课程综述+以Llama 和GLM 为首的开源生态追赶OpenAI的真实进程.pdf file:第11节 多模态领域的Transformer(4).pdf file:第10节 利用Agent技术让AI像人类一样拆解任务并逐一完成 -学生版.pdf file:第13节 视觉生成模型.pdf file:InstructGPT.pdf file:1.xlsx file:7,Photorealistic Video Generation with Diffusion Models(2023年12月).pdf file:6,Align your Latents(2023年10月).pdf file:5,Imagen Video(2022年10月).pdf file:4,Video Diffusion Models(2022年6月).pdf file:3,MAE(2021年12月).pdf file:6,Diffusion Models Beat GANs(2021年5月).pdf folder:知学堂《AI解决方案课程 (附资料) 》[先保存后观看,避免丢失] folder:课程资料[先保存后观看,避免丢失] folder:第2节课demo拆解实操资料 folder:第14节课学习资料 分享时间 2026-01-11 入库时间 2026-03-13 资源类型 UC网盘 分享用户 02*9 扫码获取资源 复制链接 进入网盘 分享资源