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SUMMARY:100天掌握大语言模型-第三周
DESCRIPTION:主题介绍： \n100天学会大语言模型，从 Transformer 到 GPT \n一场真正“讲透 LLM 核心算法”的技术讲座 \n在今天这个大语言模型的时代，GPT、Claude、Gemini、LLaMA，所有主流大语言模型，背后都有同一个核心架构：Transformer \n但问题是—— \n❗ 很多人“听说过 Attention”\n❗ 看过公式，却始终没真正理解 \n甚至在面试中： \n👉 讲不清 Multi-Head Attention\n👉 解释不出 √d_k 为什么存在\n👉 无法从系统角度说明 Encoder / Decoder \n为什么你必须真正理解 Transformer？因为Transformer = LLM 工程师的“地基能力”。你可以不会训练模型，但你不能不理解： \n\nAttention 是如何工作的？\n为什么Transformer 可以替代 RNN？\nGPT 和BERT 本质上有什么区别？\nLLM 的“推理能力”从哪里来？\n\n这不仅是知识问题，而是是否具备 AI 工程师思维的问题。本讲座基于经典论文“Attention Is All You Need（NeurIPS 2017）”结合完整教学系列“100天掌握大语言模型”，将带你从“听说过”到“真正理解” \n\n 为什么Transformer 会颠覆整个AI 领域？\n\n你将理解： \n\nRNN / LSTM 的三大致命瓶颈\n为什么“并行计算”改变了一切\nTransformer 如何实现O(1) 路径建模长依赖\n从“历史演进”看懂架构设计哲学\n\n\n Attention 机制（核心中的核心）\n\n深入讲透： \n\nScaled Dot-Product Attention\n为什么要除以√d_k（面试高频点🔥）\nAttention 的四步计算流程\n\n你将真正理解， 模型是如何“决定关注谁”的 \n\n Multi-Head Attention（面试必考）\n\n很多人只会背公式，但不会解释本质。本讲座将帮你搞懂： \n\n为什么必须是“多头”？\n每个head 在学什么？\n为什么计算量没有增加？\n\n\n Positional Encoding（最容易被忽略的关键点）\n\n深入拆解： \n\n正弦/ 余弦编码的数学意义\n为什么不用线性位置编码？\nRoPE / Learned PE 的演进\n\n\n Encoder & Decoder 架构全拆解\n\n你将彻底搞懂： \n\nSelf-Attention vs Cross-Attention\nMasked Attention（GPT核心）\nFFN 在模型中的真正作用\n残差连接+ LayerNorm 的工程意义\n\n\n 从Transformer 到GPT / BERT（关键过渡）\n\n讲座最后会帮你建立： \n\nGPT（Decoder-only）的本质\nBERT（Encoder-only）的设计逻辑\n现代LLM 的统一架构视角\n\n适合人群 \n\n想成为LLM Engineer / AI Engineer 的开发者\n正在准备LLM / AI 面试 的求职者\n学过Transformer，但理解不深入的人\n想从“会用API”升级到“理解模型本质”的工程师\n\n————————————- \n主办方：AI聘 — 北美数据类、软件类求职服务一站式服务。 \n三大项目为你全程解除求职困扰： \n1. 找到工作再付费的Career VIP项目，为全职岗位求职者提供最专业的支持；\n2. Career Plus项目，为全职求职者提供短期强化训练，低成本一站式求职服务；\n3. Intern VIP项目，为短期实习求职者提供内推、全程面试辅导支持。 \n可登录 www.aipin.io了解更多项目信息和成功案例。\n邮箱: info@aipin.io\n电话: +1 (626) 566 1822
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SUMMARY:OpenClaw开源LLM项目深度解析
DESCRIPTION:在过去两年，大语言模型（LLM）已经从“聊天工具”演进为真正具备行动能力的智能体（AI Agent）。但一个核心问题正在成为行业瓶颈：当AI开始“执行操作”时，我们如何确保它是安全的、可控的、可信的？ \n讲座主题：OpenClaw：开源 LLM Agent 架构的革命性探索 \n本次技术讲座将深入解析当前最前沿的开源项目 OpenClaw，它代表了一种全新的 AI 系统设计范式： 不只是“生成内容”，而是能够安全执行任务的智能体系统（Secure Autonomous Agents） \n为什么OpenClaw值得关注？ \n在传统LLM应用中： \n模型只负责“回答问题”\n人类负责执行操作\n风险由人为控制 \n而OpenClaw正在改变这一切： \n– 1. 从LLM到Agent \n· 支持 AI 自动调用工具（Tool Use）\n· 多步骤推理 + 行动（ReAct / Plan-Execute）\n· 任务级别自动化（Task Automation） \n– 2. 安全架构设计（核心亮点） \n· 权限控制（Permission System）\n· 操作审计（Audit Trail）\n· 沙盒执行（Sandboxed Actions）\n· 防止 Prompt Injection / 数据泄露 \n– 这是 AI 从“玩具”走向“生产级系统”的关键一步 \n⚙️ 3. OpenClaw 技术架构拆解 \n本讲座将深入讲解： \n· Agent 控制层（Controller）\n· 工具调用机制（Tool Invocation）\n· Memory & Context 管理\n· 安全策略引擎（Policy Engine）\n· Execution Sandbox \n– 4. 商业与创业机会 \n基于 OpenClaw 架构，可以衍生出多个高价值方向： \n· AI 安全平台（AI Security SaaS）\n· 企业级自动化 Agent（Enterprise AI Copilot）\n· AI 渗透测试 / 安全审计系统\n· Web3 / Crypto 自动交易 Agent\n· DevOps / Security 自动化系统 \n本讲座特别适合： \n· LLM / AI 应用开发工程师\n· 想转型 AI Agent 方向的开发者\n· 网络安全 / AI Security 从业者\n· 创业者 / 技术负责人\n· 对“下一代 AI 系统架构”感兴趣的技术人员 \n– 你将获得： \n✔ OpenClaw 架构完整拆解\n✔ AI Agent 安全设计方法论\n✔ 可落地的系统设计思路\n✔ 未来 AI Agent 创业方向洞察\n✔ 一套可用于面试 / 项目的高级知识体系 \n————————————- \n主办方：数据应用学院 \n数据应用学院是北美首家集培训、项目实习和内推于一体的机构，我们的项目导向课程专注学员成果，并提供职业发展指导。感兴趣的小伙伴可以点击下面的链接，解锁更多专业技能： \n最新直播课程——大语言模型开发者训练营：https://study.dataapplab.com/course?courseid=llm-developer-bootcamp-2603 \n在售录播课程列表：https://study.dataapplab.com/pages/home \n数据科学家求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=dstraining \n商业分析师求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=ba-training
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SUMMARY:100天掌握大语言模型-第四周
DESCRIPTION:主题介绍： \n100天学会大语言模型，从 Transformer 到 GPT \n一场真正“讲透 LLM 核心算法”的技术讲座 \n在今天这个大语言模型的时代，GPT、Claude、Gemini、LLaMA，所有主流大语言模型，背后都有同一个核心架构：Transformer \n但问题是—— \n❗ 很多人“听说过 Attention”\n❗ 看过公式，却始终没真正理解 \n甚至在面试中： \n👉 讲不清 Multi-Head Attention\n👉 解释不出 √d_k 为什么存在\n👉 无法从系统角度说明 Encoder / Decoder \n为什么你必须真正理解 Transformer？因为Transformer = LLM 工程师的“地基能力”。你可以不会训练模型，但你不能不理解： \n\nAttention 是如何工作的？\n为什么Transformer 可以替代 RNN？\nGPT 和BERT 本质上有什么区别？\nLLM 的“推理能力”从哪里来？\n\n这不仅是知识问题，而是是否具备 AI 工程师思维的问题。本讲座基于经典论文“Attention Is All You Need（NeurIPS 2017）”结合完整教学系列“100天掌握大语言模型”，将带你从“听说过”到“真正理解” \n\n 为什么Transformer 会颠覆整个AI 领域？\n\n你将理解： \n\nRNN / LSTM 的三大致命瓶颈\n为什么“并行计算”改变了一切\nTransformer 如何实现O(1) 路径建模长依赖\n从“历史演进”看懂架构设计哲学\n\n\n Attention 机制（核心中的核心）\n\n深入讲透： \n\nScaled Dot-Product Attention\n为什么要除以√d_k（面试高频点🔥）\nAttention 的四步计算流程\n\n你将真正理解， 模型是如何“决定关注谁”的 \n\n Multi-Head Attention（面试必考）\n\n很多人只会背公式，但不会解释本质。本讲座将帮你搞懂： \n\n为什么必须是“多头”？\n每个head 在学什么？\n为什么计算量没有增加？\n\n\n Positional Encoding（最容易被忽略的关键点）\n\n深入拆解： \n\n正弦/ 余弦编码的数学意义\n为什么不用线性位置编码？\nRoPE / Learned PE 的演进\n\n\n Encoder & Decoder 架构全拆解\n\n你将彻底搞懂： \n\nSelf-Attention vs Cross-Attention\nMasked Attention（GPT核心）\nFFN 在模型中的真正作用\n残差连接+ LayerNorm 的工程意义\n\n\n 从Transformer 到GPT / BERT（关键过渡）\n\n讲座最后会帮你建立： \n\nGPT（Decoder-only）的本质\nBERT（Encoder-only）的设计逻辑\n现代LLM 的统一架构视角\n\n适合人群 \n\n想成为LLM Engineer / AI Engineer 的开发者\n正在准备LLM / AI 面试 的求职者\n学过Transformer，但理解不深入的人\n想从“会用API”升级到“理解模型本质”的工程师\n\n————————————- \n主办方：AI聘 — 北美数据类、软件类求职服务一站式服务。 \n三大项目为你全程解除求职困扰： \n1. 找到工作再付费的Career VIP项目，为全职岗位求职者提供最专业的支持；\n2. Career Plus项目，为全职求职者提供短期强化训练，低成本一站式求职服务；\n3. Intern VIP项目，为短期实习求职者提供内推、全程面试辅导支持。 \n可登录 www.aipin.io了解更多项目信息和成功案例。\n邮箱: info@aipin.io\n电话: +1 (626) 566 1822
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SUMMARY:如何拿下年薪$200K+的LLM开发工程师岗位？
DESCRIPTION:在过去两年，大语言模型（LLM）彻底改变了技术行业的招聘格局。从 OpenAI、Anthropic、Google DeepMind，到各类 AI 创业公司与独角兽企业： LLM 开发工程师 = 当前最稀缺、薪资最高的岗位之一。但现实是—— \n❗ 很多人学了 Transformer、RAG、Agent\n❗ 做过项目，却依然过不了面试 \n面试真正考的是什么？ \n很多人误以为： \n· 会用 LangChain 就够了\n· 会调 API 就能进大厂\n· 做过几个 demo 就能拿 offer \n但真实情况是：LLM 面试，本质考的是“系统能力 + 工程思维 + AI理解深度”\n企业真正关注的是： \n· 你是否能设计一个完整的 LLM 系统？\n· 你是否理解 RAG 的本质问题？\n· 你是否能解决 hallucination / latency / cost？\n· 你是否能把 AI 落地成产品？ \n本次讲座你将收获什么？ \n这不是一场“知识科普”，而是一次面试拆解 + 实战导向的深度分享： \n– 1. LLM 面试全景拆解 \n· 大厂 / 创业公司常见面试流程\n· 不同岗位（Application / Agent / Infra）的差异\n· 面试官到底在看什么？ \n– 2. 高频面试题（真实案例） \n你将看到真实级别的问题，例如： \n· 如何设计一个企业级 RAG 系统？\n· 如何减少 hallucination？\n· Agent 如何做 multi-step reasoning？\n· embedding vs fine-tuning 如何选择？\n· 如何优化 LLM inference cost？ \n每一道题，都会讲标准思路 + 加分点 \n– 3. 系统设计（最关键） \n重点突破： \n· LLM 系统的 4 大核心模块： \noControl（控制）\noMemory（记忆）\noRetrieval（检索）\noReasoning（推理） \n· 从 0 到 1 设计一个 AI 产品架构： \noRAG pipeline\noAgent workflow\noTool calling\no多模型协同 \n– 4. 项目如何讲，才能拿 offer？ \n很多人输在这里： \n❌ 只讲“我做了什么”\n✅ 应该讲“我解决了什么问题 + trade-off” \n你将学到： \n· 如何把普通项目讲成“工程亮点”\n· 如何展示你的系统设计能力\n· 如何应对追问（deep dive） \n– 5. LLM 求职路径 & 薪资地图 \n· 如何从 Data Scientist / SWE 转型 LLM Engineer？\n· 什么项目最有含金量？\n· 如何构建你的 AI portfolio？\n· 当前市场薪资趋势（$150K – $300K+） \n适合人群 \n· 想转型 LLM Engineer / AI Engineer 的开发者\n· 正在准备 AI / LLM 面试 的求职者\n· 有基础但缺乏“系统能力”的工程师\n· 想进入高薪 AI 领域的人 \n————————————- \n主办方：数据应用学院 \n数据应用学院是北美首家集培训、项目实习和内推于一体的机构，我们的项目导向课程专注学员成果，并提供职业发展指导。感兴趣的小伙伴可以点击下面的链接，解锁更多专业技能： \n最新直播课程——大语言模型开发者训练营：https://study.dataapplab.com/course?courseid=llm-developer-bootcamp-2603 \n在售录播课程列表：https://study.dataapplab.com/pages/home \n数据科学家求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=dstraining \n商业分析师求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=ba-training
URL:https://aipin.io/event/200k/
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SUMMARY:大语言模型在生物学中的应用
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