AI聘

100天掌握大语言模型-第三周
2026-03-19 19:00 - 20:00 (America/Los_Angeles) | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/8317724471564/WN_MD5Qr28NTy62AYRatCnNJQ
主题介绍：
100天学会大语言模型，从 Transformer 到 GPT
一场真正“讲透 LLM 核心算法”的技术讲座
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
但问题是——
❗ 很多人“听说过 Attention”
❗ 看过公式，却始终没真正理解
甚至在面试中：
👉 讲不清 Multi-Head Attention
👉 解释不出 √d_k 为什么存在
👉 无法从系统角度说明 Encoder / Decoder
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：

Attention 是如何工作的？
为什么Transformer 可以替代 RNN？
GPT 和BERT 本质上有什么区别？
LLM 的“推理能力”从哪里来？

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”

为什么Transformer 会颠覆整个AI 领域？

你将理解：

RNN / LSTM 的三大致命瓶颈
为什么“并行计算”改变了一切
Transformer 如何实现O(1) 路径建模长依赖
从“历史演进”看懂架构设计哲学

Attention 机制（核心中的核心）

深入讲透：

Scaled Dot-Product Attention
为什么要除以√d_k（面试高频点🔥）
Attention 的四步计算流程

你将真正理解， 模型是如何“决定关注谁”的

Multi-Head Attention（面试必考）

很多人只会背公式，但不会解释本质。本讲座将帮你搞懂：

为什么必须是“多头”？
每个head 在学什么？
为什么计算量没有增加？

Positional Encoding（最容易被忽略的关键点）

深入拆解：

正弦/ 余弦编码的数学意义
为什么不用线性位置编码？
RoPE / Learned PE 的演进

Encoder & Decoder 架构全拆解

你将彻底搞懂：

Self-Attention vs Cross-Attention
Masked Attention（GPT核心）
FFN 在模型中的真正作用
残差连接+ LayerNorm 的工程意义

从Transformer 到GPT / BERT（关键过渡）

讲座最后会帮你建立：

GPT（Decoder-only）的本质
BERT（Encoder-only）的设计逻辑
现代LLM 的统一架构视角

适合人群

想成为LLM Engineer / AI Engineer 的开发者
正在准备LLM / AI 面试 的求职者
学过Transformer，但理解不深入的人
想从“会用API”升级到“理解模型本质”的工程师

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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；
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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

OpenClaw开源LLM项目深度解析
2026-03-20 19:00 - 20:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/2417730510028/WN_0tWdjktpRk2Et4mHQQR88Q
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？
讲座主题：OpenClaw：开源 LLM Agent 架构的革命性探索
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）
为什么OpenClaw值得关注？
在传统LLM应用中：
模型只负责“回答问题”
人类负责执行操作
风险由人为控制
而OpenClaw正在改变这一切：
– 1. 从LLM到Agent
· 支持 AI 自动调用工具（Tool Use）
· 多步骤推理 + 行动（ReAct / Plan-Execute）
· 任务级别自动化（Task Automation）
– 2. 安全架构设计（核心亮点）
· 权限控制（Permission System）
· 操作审计（Audit Trail）
· 沙盒执行（Sandboxed Actions）
· 防止 Prompt Injection / 数据泄露
– 这是 AI 从“玩具”走向“生产级系统”的关键一步
⚙️ 3. OpenClaw 技术架构拆解
本讲座将深入讲解：
· Agent 控制层（Controller）
· 工具调用机制（Tool Invocation）
· Memory & Context 管理
· 安全策略引擎（Policy Engine）
· Execution Sandbox
– 4. 商业与创业机会
基于 OpenClaw 架构，可以衍生出多个高价值方向：
· AI 安全平台（AI Security SaaS）
· 企业级自动化 Agent（Enterprise AI Copilot）
· AI 渗透测试 / 安全审计系统
· Web3 / Crypto 自动交易 Agent
· DevOps / Security 自动化系统
本讲座特别适合：
· LLM / AI 应用开发工程师
· 想转型 AI Agent 方向的开发者
· 网络安全 / AI Security 从业者
· 创业者 / 技术负责人
· 对“下一代 AI 系统架构”感兴趣的技术人员
– 你将获得：
✔ OpenClaw 架构完整拆解
✔ AI Agent 安全设计方法论
✔ 可落地的系统设计思路
✔ 未来 AI Agent 创业方向洞察
✔ 一套可用于面试 / 项目的高级知识体系
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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-developer-bootcamp-2603
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

100天掌握大语言模型-第四周
2026-03-26 19:00 - 20:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/8317724471564/WN_MD5Qr28NTy62AYRatCnNJQ

如何拿下年薪$200K+的LLM开发工程师岗位？
2026-03-27 19:00 - 20:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/5017730511061/WN_xOkmLy1vQsea06fLu-St3Q
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——
❗ 很多人学了 Transformer、RAG、Agent
❗ 做过项目，却依然过不了面试
面试真正考的是什么？
很多人误以为：
· 会用 LangChain 就够了
· 会调 API 就能进大厂
· 做过几个 demo 就能拿 offer
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”
企业真正关注的是：
· 你是否能设计一个完整的 LLM 系统？
· 你是否理解 RAG 的本质问题？
· 你是否能解决 hallucination / latency / cost？
· 你是否能把 AI 落地成产品？
本次讲座你将收获什么？
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：
– 1. LLM 面试全景拆解
· 大厂 / 创业公司常见面试流程
· 不同岗位（Application / Agent / Infra）的差异
· 面试官到底在看什么？
– 2. 高频面试题（真实案例）
你将看到真实级别的问题，例如：
· 如何设计一个企业级 RAG 系统？
· 如何减少 hallucination？
· Agent 如何做 multi-step reasoning？
· embedding vs fine-tuning 如何选择？
· 如何优化 LLM inference cost？
每一道题，都会讲标准思路 + 加分点
– 3. 系统设计（最关键）
重点突破：
· LLM 系统的 4 大核心模块：
oControl（控制）
oMemory（记忆）
oRetrieval（检索）
oReasoning（推理）
· 从 0 到 1 设计一个 AI 产品架构：
oRAG pipeline
oAgent workflow
oTool calling
o多模型协同
– 4. 项目如何讲，才能拿 offer？
很多人输在这里：
❌ 只讲“我做了什么”
✅ 应该讲“我解决了什么问题 + trade-off”
你将学到：
· 如何把普通项目讲成“工程亮点”
· 如何展示你的系统设计能力
· 如何应对追问（deep dive）
– 5. LLM 求职路径 & 薪资地图
· 如何从 Data Scientist / SWE 转型 LLM Engineer？
· 什么项目最有含金量？
· 如何构建你的 AI portfolio？
· 当前市场薪资趋势（$150K – $300K+）
适合人群
· 想转型 LLM Engineer / AI Engineer 的开发者
· 正在准备 AI / LLM 面试 的求职者
· 有基础但缺乏“系统能力”的工程师
· 想进入高薪 AI 领域的人
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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：
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