AI聘

数据科学家面试系列讲座 ， 助你成功迈向数据职业生涯 - 第四讲
2025-10-16 18:00 - 19:00 (America/Los_Angeles) | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/3317563526281/WN_vow4FNVGRuGhGsSdpyVXbw
主题介绍：
在数字化时代，数据科学家已成为最具需求的职业之一。然而，如何在激烈的竞争中脱颖而出，成功通过面试，是每位求职者都面临的巨大挑战。
本系列讲座通过10次讲座的学习，将为你详细解析数据科学家面试的各个环节，从技术考核、编程能力到案例分析与产品思维，助你全面提升面试竞争力。
无论你是初入职场的新人，还是正在寻求职业转型的专业人士，我们的讲座将提供实际的技巧和洞见，帮助你自信应对各类面试挑战。加入我们，一起为数据科学家的职业梦想开门。
讲座安排：
1.综述：数据科学家的面试形式内容和技巧
2.Database
3.Big data and big data
4.Data structure and algorithm
5.Probability
6.Statistics
7.Machine learning algorithm
8.Machine learning pipeline
9.MLOps and full-stack data scientist
10.AI and large language model
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主办方：AI聘 — 北美数据类、软件类求职服务一站式服务。
三大项目为你全程解除求职困扰：
1. 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；
2. 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；
3. Intern VIP项目，为短期实习求职者提供内推、全程面试辅导支持。
可登录 www.aipin.io了解更多项目信息和成功案例。
邮箱: info@aipin.io
电话: +1 (626) 566 1822

揭秘AI大脑：大语言模型是如何思考的
2025-10-17 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/8517575801099/WN_O_MWLMJwSi2slJxLQCPpnA
AI真的在”思考”吗， 大语言模型是如何思考的。在最近几年，LLM推理能力取得的惊人进展：
• GPT-3 → GPT-4：数学推理能力提升300%
• 思维链技术：复杂推理准确率从30%跃升至85%
• 多模态推理：图像+文本综合分析能力
• 创新推理：能够产生前所未有的解决方案
当ChatGPT能解复杂数学题，Claude能进行逻辑推理，GPT-4能写出精妙的诗歌时，我们不禁要问：
• AI是如何理解复杂问题的
• 它们是如何建立知识间的联系
• 推理过程究竟发生了什么
• 这种”思考”与人类思维有何异同
谁应该参加？
• AI研究员：深入理解LLM推理机制
•算法工程师：优化模型推理性能
•产品经理：评估AI推理能力边界
•数据科学家：应用推理技术解决实际问题
•研究生：推理相关研究方向
•技术领导者：制定AI技术发展策略
适用研究领域
• 人工智能：机器学习、深度学习
• 认知科学：人机认知对比研究
• 计算语言学：自然语言理解
• 神经科学：人工神经网络研究
• 智能决策：商业智能、自动化决策
• 教育技术：智能教学系统
主办方：数据应用学院
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：
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-2508
在售录播课程列表：https://study.dataapplab.com/pages/home
数据科学家求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=dstraining
商业分析师求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=ba-training

数据科学家面试系列讲座 ， 助你成功迈向数据职业生涯 - 第五讲
2025-10-23 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/3317563526281/WN_vow4FNVGRuGhGsSdpyVXbw

破解AI谎言：大语言模型幻觉问题深度解析
2025-10-24 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/8317586191357/WN_aRE6e-qqTp-UHuVaWh46cA
主题介绍：
AI在撒谎？这比你想象的更严重也是令人震惊的现实! 当ChatGPT信誓旦旦地告诉你一个根本不存在的学术论文，当Claude详细描述一位完全虚构的历史人物，当GPT-4编造出看似专业的财务数据时——我们面临的不是技术小bug，而是AI时代最危险的陷阱！
真实灾难案例
• 2023年律师事件：美国律师使用ChatGPT撰写法庭文件，引用了6个完全虚假的判例，面临法庭制裁
• 医疗咨询风险：AI医疗助手错误推荐药物组合，差点造成严重医疗事故
• 投资决策失误：基于AI生成的虚假财务分析，某基金损失数百万美元
幻觉无处不在
• 学术引用：60%的AI引用论文不存在或信息错误
• 人物信息：40%的专家介绍包含虚构元素
• 数据统计：30%的数字数据完全编造
• 历史事件：25%的历史描述存在时间线错误
你将学到什么：
模块一：幻觉现象全景透视
1.四大幻觉类型深度剖析
• 事实性幻觉：虚构人物、事件、数据
• 逻辑性幻觉：自相矛盾、逻辑漏洞
• 时间性幻觉：时间线混乱、过时信息
• 上下文幻觉：答非所问、主题偏离
2.幻觉表现形式识别
• 编造学术引用的常见模式
• 虚假专家权威的包装手法
• 数据造假的典型特征
• 概念混淆的危险信号
3.行业风险评估
• 医疗健康：生命安全风险
• 法律服务：法律责任风险
• 金融投资：经济损失风险
• 教育培训：知识误导风险
模块二：幻觉产生机制解密
1.技术根源分析
• 训练数据缺陷：质量不一、信息过时
• 模型架构局限：概率生成的inherent问题
• 优化目标冲突：流畅性vs准确性的权衡
2.认知机制探究
• 知识压缩导致的信息丢失
• 模式匹配vs真实推理的差异
• 不确定性处理机制的缺陷
3.幻觉触发条件
• 超出训练范围的问题
• 模糊或歧义的查询
• 高压力生成环境
模块三：幻觉检测技术实战
1.自动检测方法
• 一致性验证：Self-consistency采样技术
• 外部验证：知识库交叉检查
• 不确定性量化：置信度评估算法
2.评估框架应用
• HaluEval基准：标准化评估流程
• FActScore系统：事实准确性打分
• 人工评估：专家审核标准
3.实时监控系统
• 幻觉风险预警机制
• 异常输出自动标记
• 用户反馈收集系统
模块四：幻觉缓解策略
1.训练阶段优化
• RAG技术：检索增强生成
• 对比学习：真假样本区分训练
• 知识蒸馏：专家知识注入
2.推理阶段控制
• 提示工程：反幻觉提示词设计
• 多轮验证：渐进式事实确认
• 输出过滤：后处理安全网
3.人机协作模式
• 专家审核环节设计
• 用户反馈循环优化
• 持续学习改进机制
谁应该参加？
• AI产品经理：负责AI产品质量控制
• 数据科学家：每天依赖LLM工具的分析师
• 算法工程师：开发和优化LLM系统
• 质量保证工程师：AI系统测试与验证
• 技术决策者：评估AI部署风险
• 合规官员：确保AI输出合规性
• 研究人员：从事LLM可靠性研究
重点关注行业
•医疗健康：AI诊断、用药建议
•法律服务：法律研究、文书起草
•金融服务：投资分析、风险评估
•教育培训：智能辅导、知识问答
•媒体内容：新闻生成、事实核查
•政府服务：政策解读、公共咨询
技术背景要求
•基础级：了解LLM基本概念
•推荐级：有AI产品开发经验
•理想级：熟悉机器学习评估方法
职业发展机遇
•稀缺技能高溢价：AI安全专家平均薪资高出40%
•市场需求旺盛：每家AI公司都需要幻觉解决方案
•技术门槛构建：现在学习成本最低，未来门槛会更高
•专家地位确立：成为组织内AI安全技术权威
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主办方：数据应用学院
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：
最新直播课程——大语言模型开发者训练营：https://study.dataapplab.com/course?courseid=llm-bootcamp-2510
在售录播课程列表：https://study.dataapplab.com/pages/home
数据科学家求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=dstraining
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数据科学家面试系列讲座 ， 助你成功迈向数据职业生涯 - 第六讲
2025-10-30 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/3317563526281/WN_vow4FNVGRuGhGsSdpyVXbw

BloombergGPT ：利用人工智能改变金融
2025-10-31 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/1817590456234/WN_ioXtS9EtQC61NlTPb0j19w
主题介绍：
加入我们即将举行的网络研讨会，探索BloombergGPT如何重塑金融分析的未来。
人工智能正在改变各行各业的运作方式，而这种转变在金融领域尤为显著。BloombergGPT是全球首个专为金融领域打造的大规模语言模型，融合了尖端人工智能技术和数十年的行业专业知识。
本次网络研讨会将解析BloombergGPT的设计、功能以及它为全球金融生态系统中的交易员、分析师和决策者提供的改变游戏规则的应用程序。
你将学到什么：
• BloombergGPT是什么，如何训练，以及Bloomberg为何构建它。
• BloombergGPT 的数据、架构和基准。
• 金融应用—从收益电话会议总结到合规监控和欺诈检测。
• 风险与道德—解决高风险领域的幻觉、偏见和法规遵从等挑战。
• 未来展望—特定领域的LLM将如何与交易系统、仪表板和下一波金融科技创新相结合。
为什么要参加？
BloombergGPT标志着金融科技发展史上的里程碑。与通用AI模型不同， BloombergGPT专为金融领域打造，在金融自然语言处理 (NLP) 任务上的表现超越 GPT-3.5 和LLaMA 。无论你是想在市场中获取竞争优势、简化研究工作流程，还是在日益复杂的环境中保持合规，本讲座都能为你提供所需的建议。
谁应该参加？
• LLM 开发人员
• 金融分析师、交易员和投资组合经理
• 金融科技创新者和人工智能爱好者
• 合规与监管专业人员
• 数据科学家、人工智能工程师和金融研究人员
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主办方：数据应用学院
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数据科学家面试系列讲座 ， 助你成功迈向数据职业生涯 - 第八讲
2025-11-13 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/3317563526281/WN_vow4FNVGRuGhGsSdpyVXbw

零基础学习如何写一个高效提示词 —— 开启你的AI对话新技能
2025-11-14 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/5017622406332/WN_KsYVo40-RHim0jHBYsK2mw
在人工智能时代，会与AI”对话”已成为一项核心技能。你是否曾经对着ChatGPT、Claude等AI工具，不知道该如何提问才能获得满意的回答？你是否想过，为什么别人能让AI生成精准的内容，而你的结果却差强人意?
本次讲座将带你从零开始，掌握编写高效提示词（Prompt）的核心方法，让你的每一次AI对话都产生价值。
你将学到什么：
提示词基础原理
• 什么是提示词，为什么它如此重要
• AI如何理解和响应你的指令
• 常见的提示词误区与陷阱
实用写作技巧
• 清晰表达：如何让AI准确理解你的需求
• 结构化思维：分步骤、设角色、给示例
• 上下文管理：如何提供有效的背景信息
• 输出控制：精确指定格式、长度和风格
进阶优化策略
• 思维链提示：让AI展示推理过程
• 少样本学习：通过示例提升输出质量
• 迭代优化：如何调试和改进你的提示词
• 实战案例：写作、编程、分析、创意等场景应用
谁应该参加？
• 职场人士：希望用AI提升工作效率
• 学生群体：想要AI辅助学习和研究
• 创作者：需要AI激发灵感和协助创作
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主办方：数据应用学院
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数据科学家面试系列讲座 ， 助你成功迈向数据职业生涯 - 第九讲
2025-11-20 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/3317563526281/WN_vow4FNVGRuGhGsSdpyVXbw

一百天精通大型语言模型：从零基础到LLM工程师
2025-11-21 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/8617622478966/WN_tCiygic1QaS_8zQsdnIOtQ
人工智能时代已经到来——而像ChatGPT、Claude和Gemini这样的大型语言模型（LLM）正在重新定义我们构建、沟通和创新的方式。 但是，如何才能真正掌握这项快速发展的技术——从基础知识到实际部署——而不迷失在无休止的教程中呢？这正是我们100天LLM精通计划的宗旨。只需100天，你就能从一个充满好奇心的学习者蜕变为一个自信的LLM工程师，能够构建你自己的AI驱动的应用程序、聊天机器人和智能代理。我们将以短视频的形式，每天10分钟，循序渐进，一步一步的完善你的知识体系，并且配合编程联系，掌握实操技能。
这不仅仅是一门普通的在线课程。这是一个结构化、实践性强且沉浸式的学习之旅，分为五个阶段，模拟真实的工程工作流程——从深度学习基础到可用于生产环境的LLM部署。你将通过实践而非仅仅观看来学习——每个阶段都包含动手编码、小型项目以及一个展示你技能的最终项目。
课程结构：循序渐进地学习LLM
第一阶段 – 基础知识（第1-20天）：
·深入理解机器学习、自然语言处理和Transformer模型。
·学习“Attention Is All You Need”背后的秘密，以及Hugging Face如何让模型训练变得简单易行。
第二阶段 – LLM核心技术（第21-50天）：
·深入学习微调、LoRa、QLoRa和RLHF。
·使用真实数据集训练、优化和校准您自己的基于 Transformer 的模型。
第三阶段 – 应用与系统（第 51-80 天）：
·将理论付诸实践。
·构建 RAG 聊天机器人、LangChain 代理，并使用 FastAPI、Docker 和 AWS 部署你的模型。
第四阶段 – 高级主题（第 81-90 天）：
·探索前沿创新, 混合专家模型 (MoE)、模型蒸馏、多模态语言学习模型 (LLM) 和 宪法人工智能。
第五阶段 – 毕业设计项目（第 91-100 天）展现你的创造力。
·构建你自己的 AI 应用——无论是客服机器人、职业助手还是加密货币分析器——并将最终演示发布到 GitHub。
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主办方：数据应用学院
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数据科学家面试系列讲座 ， 助你成功迈向数据职业生涯 - 第十讲
2025-12-04 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/3317563526281/WN_vow4FNVGRuGhGsSdpyVXbw

Vibe Coding – 编程弱鸡秒变全栈开发工程师
2025-12-05 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/5417622448384/WN_RW6ycdv-Qb6wxG0p2DILwA
主题介绍：
什么是VIBE CODING？编程界的革命性概念。VIBE CODING不是传统的死记硬背代码语法，而是：
• 直觉驱动：靠感觉和逻辑思维编程，而不是记忆语法
• AI协作：让AI成为你的编程伙伴，你负责创意，AI负责实现
• 快速迭代：从想法到产品，几分钟就能看到结果
• 创意优先：重点是解决问题和实现创意，而不是纠结技术细节
为什么现在学编程是最佳时机？
• 传统编程学习：需要3-5年才能独立开发
• VIBE CODING + AI工具：3-5周就能做出实用项目！
为什么选择CURSOR？
AI编程工具中的王者，Cursor是目前最强大的AI编程助手，它能：
• 理解自然语言：用中文描述需求，自动生成代码
• 实时对话编程：像聊天一样与AI协作开发
• 智能调试：自动发现并修复代码问题
• 知识库集成：内置最新技术文档和最佳实践
• 极速开发：传统需要几天的功能，几小时就能完成
谁应该参加？
• 完全零基础：从未写过一行代码的小白
• 传统行业从业者：想转型或提升工作效率
• 创业者：有想法但缺乏技术实现能力
• 学生：想学编程但觉得传统方式太难
• 设计师/运营：需要技术能力协助工作
• 数据分析师，数据科学家
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如何准备LLM工程师面试系列讲座-第一讲
2025-12-11 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/2017635424277/WN_pIjhLU22TwK22cWg68dKYQ
主题介绍：
世界正迈入人工智能原生时代——大型语言模型工程师 (LLM 工程师) 已成为科技领域最炙手可热、最具影响力的职位之一。从 LLM 驱动的 SaaS 到智能代理、企业副驾驶和下一代自动化，各大公司都在招聘能够大规模构建、优化和部署 LLM 系统的工程师。
但要成为一名 LLM 工程师并非易事。面试变得更加严格，涵盖了深厚的理论知识、实际编码能力、系统设计、RAG 优化、代理框架以及实际应用构建等多个方面。
为了帮助你掌握现代大型语言模型工程师 (LLM) 面试的每一个环节，我们推出了一套全面的六节网络研讨会系列：“大型语言模型工程师面试精通”，本课程专为希望自信应对顶尖公司（从初创公司到企业级人工智能实验室）LLM 工程师面试的工程师、数据科学家、研究人员和人工智能从业者而设计。每节课时长 45 分钟，内容涵盖面试中直接应用的高效实用知识。
为什么选择这套网络研讨会系列？
6 节面试技巧网络研讨会系列（每节 45 分钟，共 6 节），涵盖2026年LLM工程师面试的全部内容。
谷歌 DeepMind、OpenAI、Meta、Anthropic、AWS AI、Nvidia 以及所有主流创业公司现在都会对候选人进行以下方面的测试：
* Transformer 架构
* RAG 流水线设计
* 向量数据库及检索优化
* 微调（LoRa、QLoRa、SFT、DPO）
* LLM 代理及工具使用
* 可扩展 LLM 应用的系统设计
* 调试实际 LLM 故障
* 端到端应用构建
* 延迟、成本和 GPU 优化
本次网络研讨会将帮助你精准掌握所有这些主题，助你在面试中脱颖而出。培养真正的技能，而非仅仅停留在理论层面。每节课都包含：
* 真实案例
* 模拟面试题
* 行业级工程模式
* 生产系统中使用的实际概念
* 向构建 LLM 系统的实践者学习
课程主题反映真实的招聘需求，而非泛泛的理论——非常适合准备人工智能初创公司、云公司或企业级人工智能团队面试的人士。
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1. 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；
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从理论到实践：大语言模型RAG系统的工程化优化之道
2025-12-12 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/2617653544262/WN_4AantGZlRlS50YeStPCkuw
主题介绍：
在大语言模型应用落地的过程中，检索增强生成（RAG）已成为提升模型准确性、降低幻觉问题的核心技术方案。然而，从简单的”检索+生成”到真正可用的生产级系统，中间还有一道巨大的工程鸿沟。
本次讲座将系统性地拆解RAG优化的完整方法论，从数据处理、检索策略、生成优化三大维度，深入讲解如何通过成熟的工程化手段，打造高性能、高可用的RAG系统。
你将学到什么：
数据层优化：打好地基
·文档切分策略：从固定窗口到语义分块的进化
·元数据设计：让检索更精准的关键信息
·数据清洗与预处理：噪声过滤的实战经验
·向量化策略：Embedding模型选择与优化技巧
检索层优化：精准召回
·混合检索：向量检索 + 关键词检索的最佳实践
·多路召回 + Rerank：召回率与精准率的平衡艺术
·查询重写：从用户问题到检索query的智能转换
·上下文窗口管理：如何选择最相关的文档片段
生成层优化：提质增效
·上下文压缩：在有限Token内塞入更多有效信息
·Self-RAG：让模型学会自我反思与检索决策
·Prompt工程：引导模型更好利用检索内容
·答案质量评估：从准确性到可解释性的全方位把控
讲座亮点：
·系统化方法论：不是零散的技巧堆砌，而是完整的优化框架
·组合拳策略：讲解如何根据业务场景选择技术组合
·工程实践导向：每个方案都配有落地建议和避坑指南
·前沿技术跟踪：覆盖2024-2025年最新的RAG优化技术
谁应该参加？
• 正在或即将开发RAG应用的算法工程师、研发工程师
• 希望提升LLM应用效果的产品经理、技术负责人
• 对检索增强生成技术感兴趣的AI从业者与研究者
• 希望将大模型能力真正落地的企业技术团队
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如何准备LLM工程师面试系列讲座-第二讲
2026-01-08 19:00 - 20:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/2017635424277/WN_pIjhLU22TwK22cWg68dKYQ

2025北美大语言模型发展回顾
2026-01-09 19:00 - 20:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/3917677786013/WN_7SiLbUHUQQSLb427lHdCyA
主题介绍：
从“又一个模型发布了”到“这玩意儿真的能挣钱了”，如果你觉得 2025 年的AI新闻有点像这样：
• 「某某模型又刷新 SOTA」
• 「上下文长度又翻了 10 倍」
• 「Agent 又要取代人类了（这次是真的）」
但你内心真正想问的是：“所以……这跟我有什么关系？”
那么，这场讲座就是为你准备的。
2025 年，大语言模型到底发生了什么？
2025 年，是北美大语言模型集体“长大成人”的一年：
·模型不再只是“会聊天”，而是开始干活
·Agent 不再只是 Demo，而是真的进了生产环境
·企业不再问「要不要用 LLM」，而是问：「怎么才能不被 LLM 项目拖垮预算？」
在这场讲座中，我们不追热点、不念新闻稿，只做一件事：把 2025北美LLM的真实发展脉络，一次讲清楚。
你将学到什么：
模型层面
·通用模型 vs 垂直模型：谁在“卷能力”，谁在“卷落地”
·多模态、长上下文、推理能力：哪些是真的进步，哪些是 PPT
系统层面
·从 Chatbot 到 Agent：“让模型自己干活”这件事，到底难在哪?
·RAG、工具调用、工作流:工程师的痛，2025 年有没有缓解？
产业与落地
·哪些北美公司已经悄悄赚到钱
·哪些 LLM 项目看起来很酷，但活不过 Demo Day
趋势判断（不算命版）
·2026 年你最值得关注的 3 个方向
·哪些“今年很火的概念”，明年可能就没人提了
谁应该参加？
• 工程师：想知道现在学什么，才不会 6 个月后过时
• 产品 / 创业者：想分清“能卖的钱”和“烧钱的 Demo”
• 管理者 / 投资人：想听懂技术，而不是被术语轰炸
• 学生：想入场，但不想一脚踩进概念陷阱
为什么这不是一场“普通 AI 讲座”？
• 不讲“未来十年改变世界”的废话
• 不堆名词，不搞“模型发布会复读机”
• 讲你在现实世界一定会遇到的问题
• 顺便让你笑几次
毕竟，LLM已经够烧钱了，听讲座这件事，至少应该是轻松的。
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如何准备LLM工程师面试系列讲座-第三讲
2026-01-15 19:00 - 20:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/2017635424277/WN_pIjhLU22TwK22cWg68dKYQ

2025中美大语言模型哪家强
2026-01-16 19:00 - 20:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/7617682982141/WN_h7CiFp9WRDapPYf4sO_nJg
一场AI界的”华山论剑，2025年的AI江湖，比《甄嬛传》还精彩。美国那边OpenAI、Anthropic、Google打得不可开交；中国这边阿里、百度、字节也是你方唱罢我登场。更刺激的是，中国AI公司们不满足于在国内”内卷”，纷纷踏上了出海征途——有的顺风顺水，有的水土不服，有的直接玩起了”农村包围城市”。这场中美之间的”华山论剑”，也被称作中美两国的华人工程师的比拼。
作为吃瓜群众兼技术从业者的你，是不是早就想知道：这些大模型到底谁更能打？中国AI出海又遇到了哪些”幺蛾子”？本次培训将用人话（偶尔夹杂几个专业术语显得我们很懂）为你拆解这场AI军备竞赛和全球化大戏，让你在茶水间聊天时也能秒变技术大神兼国际观察员。
你将收获：
·技术硬核与开发路线的对比 – 我们会告诉你GPT和千问在写代码、编故事、推理时谁更靠谱，用数据说话，不靠玄学。
·八卦与干货齐飞 – 既有Sam Altman的戏剧性回归，也有DeepSeek突然杀出的黑马传奇；既聊技术参数，也讲商业博弈。
·避坑指南 – 哪些场景千万别用GPT（除非你想让它用蹩脚中文写春联），哪些任务国产模型反而更香（比如处理A股财报）。
·出海实战录 – 看中国AI公司如何在东南亚、中东、拉美开疆拓土，又如何在欧美市场”打怪升级”。剧透：有人成功了，有人成了表情包素材。
核心议题：
— 美国队长们
GPT系列还是不是”天下第一”？Claude会写诗还会写代码的秘密是什么？Google的Gemini为什么总是”明年再战”？Meta 去哪了？
— 中国好模型
千问凭什么敢说”中文理解我最强”？文心一言在哪些垂直领域悄悄称王？DeepSeek怎么用开源路线打了大厂一个措手不及？
为什么要来听这45分钟的讲座？
·省时间：我们已经把几十份白皮书、无数篇论文、N个评测报告嚼碎了喂给你
·接地气：没有”赋能””颠覆””范式转移”这类黑话，只有实实在在能用的结论
·有意思：技术讲解配上段子，保证你听完还想听第二遍
·真专业：幽默归幽默，数据和分析绝对经得起推敲
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主办方：数据应用学院
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：
最新直播课程——大语言模型开发者训练营：https://study.dataapplab.com/course?courseid=llm-bootcamp-2510
在售录播课程列表：https://study.dataapplab.com/pages/home
数据科学家求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=dstraining
商业分析师求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=ba-training

如何准备LLM工程师面试系列讲座-第四讲
2026-01-22 19:00 - 20:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/2017635424277/WN_pIjhLU22TwK22cWg68dKYQ

为什么数据科学家应该学习大语言模型?
2026-01-23 19:00 - 20:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/5717689019270/WN_BmOwv5n3SLGTUy68lU6oow

如何准备LLM工程师面试系列讲座-第六讲
2026-02-05 19:00 - 20:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/2017635424277/WN_pIjhLU22TwK22cWg68dKYQ
主题介绍：
世界正迈入人工智能原生时代——大型语言模型工程师 (LLM 工程师) 已成为科技领域最炙手可热、最具影响力的职位之一。从 LLM 驱动的 SaaS 到智能代理、企业副驾驶和下一代自动化，各大公司都在招聘能够大规模构建、优化和部署 LLM 系统的工程师。
但要成为一名 LLM 工程师并非易事。面试变得更加严格，涵盖了深厚的理论知识、实际编码能力、系统设计、RAG 优化、代理框架以及实际应用构建等多个方面。
为了帮助你掌握现代大型语言模型工程师 (LLM) 面试的每一个环节，我们推出了一套全面的八节网络研讨会系列：“大型语言模型工程师面试精通”，本课程专为希望自信应对顶尖公司（从初创公司到企业级人工智能实验室）LLM 工程师面试的工程师、数据科学家、研究人员和人工智能从业者而设计。每节课时长 45 分钟，内容涵盖面试中直接应用的高效实用知识。
为什么选择这套网络研讨会系列？
8节面试技巧网络研讨会系列（每节 45 分钟，共 6 节），涵盖2026年LLM工程师面试的全部内容。
谷歌 DeepMind、OpenAI、Meta、Anthropic、AWS AI、Nvidia 以及所有主流创业公司现在都会对候选人进行以下方面的测试：
* Transformer 架构
* RAG 流水线设计
* 向量数据库及检索优化
* 微调（LoRa、QLoRa、SFT、DPO）
* LLM 代理及工具使用
* 可扩展 LLM 应用的系统设计
* 调试实际 LLM 故障
* 端到端应用构建
* 延迟、成本和 GPU 优化
本次网络研讨会将帮助你精准掌握所有这些主题，助你在面试中脱颖而出。培养真正的技能，而非仅仅停留在理论层面。每节课都包含：
* 真实案例
* 模拟面试题
* 行业级工程模式
* 生产系统中使用的实际概念
* 向构建 LLM 系统的实践者学习
课程主题反映真实的招聘需求，而非泛泛的理论——非常适合准备人工智能初创公司、云公司或企业级人工智能团队面试的人士。
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主办方：AI聘 — 北美数据类、软件类求职服务一站式服务。
三大项目为你全程解除求职困扰：
1. 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；
2. 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；
3. Intern VIP项目，为短期实习求职者提供内推、全程面试辅导支持。
可登录 www.aipin.io了解更多项目信息和成功案例。
邮箱: info@aipin.io
电话: +1 (626) 566 1822

什么是上下文工程（Context Engineering）
2026-02-06 19:00 - 20:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/1417701979344/WN_QeGyb817SDSCpai7JpNxXA
核心议题：
在这场讲座中，我们将深入探讨一个正在重塑人机交互方式的关键概念——上下文工程。随着大语言模型的广泛应用，如何设计、组织和优化输入信息，已成为决定AI输出质量的关键因素。
你将了解到：
·上下文工程的核心原理是什么？
·它与传统的提示工程（Prompt Engineering）有何区别？
·如何通过精心设计的上下文让AI更准确地理解复杂任务？
·在实际应用中，从文档分析到代码生成，从客户服务到创意写作，上下文工程如何发挥作用？
·面对上下文窗口限制，有哪些实用的优化策略和最佳实践？
适合人群：
·AI应用开发者和产品经理
·对大语言模型感兴趣的技术爱好者
·希望提升AI工具使用效率的专业人士
·研究人机交互和自然语言处理的学者
讲座亮点：
理论与实践结合，包含真实案例分析和可操作的技巧分享，帮助你立即提升与AI协作的效率。
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主办方：数据应用学院
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：
最新直播课程——大语言模型开发者训练营：https://study.dataapplab.com/course?courseid=llm-bootcamp-2601
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商业分析师求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=ba-training
