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RAG / Agent / 微调 / 推理优化,每题附详细解析。
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各厂考核重点 + 各模块复习优先级。
LoRA / FlashAttention / KV Cache 公式速记版。
围绕大模型从基础到进阶的真实学习路径,覆盖 RAG、AI Agent、模型微调与 LLM 应用开发等核心方向。按主题灵活拆分,支持按需选学,帮你由点及面地搭建完整的大模型知识体系。

覆盖 LLM 基础到推理优化六大模块,配 200+ 高频题精讲、2 次简历优化与 1 次模拟面试。
查看课程详情 →从向量库到评估闭环,搞定真实业务里的 RAG 落地与面试压轴题。
查看课程详情 →ReAct / LangGraph / 多智能体协作,做出能自主干活的 Agent。
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查看课程详情 →3 次 1v1 简历诊断 + 模拟面试,把「有内容」讲成「能拿 offer」。
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开创性地提出用人类偏好替代手工设计奖励函数的强化学习范式。通过让人类比较模型输出,隐式定义目标函数,为后来 ChatGPT 等模型的对齐训练奠定了核心方法论基础。
小红书看详解 →提出 Self-Attention 机制,摒弃 RNN/CNN,成为现代大语言模型的基石。理解 Transformer 是理解 LLM 一切后续发展的起点。
小红书看详解 →通过 Masked Language Model 和 Next Sentence Prediction,展示了双向上下文表示的强大能力,引领了 NLU 任务的浪潮。
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覆盖架构、数据、训练、推理、RAG、对齐、评测与 Agent 等核心模块。题目按难度递进,可按模块拆分刷题,也可按路线系统学习,形成完整的知识版图。
聚焦真实工程中的关键决策与常见坑点。每道题强调「为什么这样做」,帮助理解方案选择的利弊权衡,从「会用」进阶到「会优化」。
每题配完整解析与关键点总结,不只给答案,更给思考路径。模块化结构配合梯度难度设计,把「知识点」变成「决策力」。
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市面上大模型课程不少。我们和"知识整理型"课程的区别,看这一张表就懂。
| 对比项 | 免费资料 / 八股文 | 其他付费课程 | 兔老板 |
|---|---|---|---|
| 内容来源 | 互相拼接的笔记 | 讲师团队整理 | 100+ 真实面试沉淀 |
| 面试题讲解 | 只给答案 | 给答案+部分解析 | 面试官视角:讲「为什么问」+ 踩分点在哪 |
| 简历指导 | ✗ | ✗ | 2 次 1v1 优化 |
| 模拟面试 | ✗ | ✗ | 全真 1v1 模拟 |
| 持续更新 | 看作者心情 | 半年度更新 | 月度更新,跟上 2026 趋势 |
| 讲师身份 | 学生 / 自学博主 | 在职工程师 | 资深算法工程师 · 真实面试过 100+ 人 |
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真实反馈是我们最看重的资产。每一份评价都是学员授权后公开的。
之前自学了半年 LLM,看啥都会,一面试就崩。互老师的真题精讲帮我把零散知识点串成体系,尤其「为什么这么设计」这部分,面试官问深了也能接住。两个月拿到 3 个 offer,顺利入职大厂 LLM 算法岗。
作为传统算法工程师想转 Agent 方向,看了很多教程都偏理论。这门课的工业级实战案例帮我理解了真正落地的工程权衡,面试时讲了一个 RAG 评估闭环的项目,对面直接给了 SP。
最值的是 1v1 简历优化和模拟面试。互老师一眼看出我项目描述里"看起来漂亮但面试官会减分"的几个点,改完之后简历通过率从 1/10 提升到 4/10,年包也有明显提升。
既是行业一线资深算法工程师,也是上百次面试官。你的老师就是真正坐在面试桌对面的人。

著作《快速部署大模型 LLM 策略实践》《图深度学习从理论到实践》,公众号「松鼠NLP」作者,长期为大厂与创业公司招聘做技术面试。
上百次真实面试经验,深知什么样的候选人能拿到 offer、什么样的回答会减分。把这些"实战信号"系统化沉淀进课程里。
按你的目标自由组合,单点突破 or 系统学习都可以。
Transformer / Attention / 预训练范式 / 主流开源模型家族。1-2 周搞定高频 80% 基础题。
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微调对齐 / 推理优化 / 分布式训练。算法岗核心,准备冲击大厂 / 头部创业公司 offer。
简历优化 + 真题精讲 + 模拟面试,把「知道」变成「讲得好」,拿下心仪 offer。
大多数顾虑,提前说清楚。
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