《2024最新LLMs面试宝典》是一份全面覆盖大模型(LLMs)相关知识与面试题的资源，内容涵盖从基础理论到高级应用的各个方面。包括大模型的基础架构(如Layer Normalization、Attention机制、损失函数等)、进阶技术(如微调、强化学习、分布式训练)、实用工具(如LangChain、RAG优化策略)以及前沿研究方向(如多模态、MOE模型、幻觉问题)。此外，还涉及大模型的推理加速、显存优化、评测方法及实际部署框架对比。该宝典通过详细的面试题解析和技术文档，帮助读者深入理解大模型的核心技术，并为相关领域的面试提供全面准备。
本课程结合SpringBoot框架与AI技术，带领学员从零开始构建一个AI面试官项目。课程从项目效果和技术栈介绍开始，逐步讲解开发工具配置、脚手架改造、数据库设计、小程序登录与认证、AI大模型集成等核心内容。学员将学习如何调用国产AI大模型(如ERNIE-Speed)，实现AI面试功能，包括出题、答题、面试记录管理等。此外，课程还涵盖后台管理系统的开发，如Banner管理、科目管理、模型管理等，并深入探讨AI智能体(AIAgent)和工作流的构建与应用，帮助学员掌握AI与SpringBoot结合的实战技能。
这个版本除了提示词以外，更多探讨了如何通过DeepSeek做可视化图表、设计海报、生成视频，甚至生成AI应用。
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LM studio本地一键包部署，一键包本身默认包含1.5b R1蒸馏模型，令附7b,8b,14b,32b,70b蒸馏模型和8b,14b,32b,70b的无限制蒸馏模型，高阶用法（真正玩透官方大模型，含越狱提示词;-），本地部署，无需联网，畅所欲言，做你想做的任何事情！
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