小哲讲大模型 面试通关秘籍xn

资源名称：小哲讲大模型 面试通关秘籍xn

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资源描述：
【小哲讲大模型】 面试通关秘籍
├── 1.01_什么是 AI Agent 它与传统 AI 有什么区别.mp4
├── 10.10_为什么 Agent 需要记忆_.mp4
├── 11.11_什么是推理引擎_.mp4
├── 12.12_工具使用在 Agent 中的作用_.mp4
├── 13.13_什么是环境交互_.mp4
├── 14.14_感知与行动在 Agent 中如何体现_.mp4
├── 15.15_单 Agent 与多 Agent 系统的区别_.mp4
├── 16.16_Agent 的能力边界在哪里_.mp4
├── 17.01_什么是大语言模型(LLM)_.mp4
├── 18.02_LLM 是如何训练的_.mp4
├── 19.03_什么是 Token_.mp4
├── 2.02_什么是 Agentic AI.mp4
├── 20.04_什么是下一个 Token 预测_.mp4
├── 21.05_Transformer 的核心机制是什么_.mp4
├── 22.06_注意力机制(Attention)是怎么工作的_.mp4
├── 23.07_Temperature 参数对生成结果有什么影响_.mp4
├── 24.08_Top-K 和 Top-P 采样是什么_.mp4
├── 25.09_什么是幻觉(Hallucination)_.mp4
├── 26.10_LLM 为什么会产生幻觉_.mp4
├── 27.11_如何评估 LLM 的质量_.mp4
├── 28.12_开源模型 vs API 模型，如何选择_.mp4
├── 29.13_如何为项目选择合适的 LLM_.mp4
├── 3.03_LLM 与 Agent 有什么区别.mp4
├── 30.14_Prompt 对 LLM 输出有什么影响_.mp4
├── 31.15_什么是指令微调(Instruction Tuning)_.mp4
├── 32.16_RLHF 在 LLM 中起什么作用_.mp4
├── 33.01_什么是提示词工程（Prompt Engineering）.mp4
├── 34.02_Zero-