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李宏毅老师 AI 课程 PPT 学习笔记
按章节整理李宏毅老师课程中关于基础模型、推理、AI Agent、模型机制和语音模型的重要方法与研究。
12 篇文章 · 建议按顺序阅读
- 01李宏毅 AI 课程：生成式人工智能与基础模型总览从自回归生成、Transformer 和 Mamba 到预训练、对齐、推理与 AI Agent 的课程总览。
- 02李宏毅 AI 课程：预训练与能力来源整理预训练、指令微调、数据质量、合成数据和基础模型能力来源。
- 03李宏毅 AI 课程：后训练与持续学习整理监督微调、强化学习、灾难性遗忘、回放和安全能力保持方法。
- 04李宏毅 AI 课程：深度推理与搜索整理思维链、自洽性、验证器、树搜索、过程奖励和 DeepSeek-R1 推理训练。
- 05李宏毅 AI 课程：高效推理与长度控制整理过度思考、Chain of Draft、隐式思维链、最短正确轨迹和动态推理预算。
- 06李宏毅 AI 课程：推理评估与指标偏差整理基准污染、模板记忆、ARC-AGI、Chatbot Arena、成本评估和 Goodhart 定律。
- 07李宏毅 AI Agent：目标、行动、观察与规划整理 AI Agent 的循环、应用、记忆、工具调用、自动构建工具和规划研究。
- 08李宏毅 AI 课程：模型内部与可解释性整理神经元、表示方向、稀疏自编码器、激活补丁、电路和 Patchscope。
- 09李宏毅 AI 课程：模型编辑整理 IKE、ROME、MEND 等模型编辑方法，以及可靠性、泛化性和局部性评估。
- 10李宏毅 AI 课程：模型合并与任务向量整理任务向量、Task Arithmetic、TIES、DARE 和模型能力合并中的参数干扰。
- 11李宏毅 AI 课程：Mamba 与状态空间模型整理 Transformer 长序列瓶颈、线性注意力、RetNet、Mamba 和混合架构。
- 12李宏毅 AI 课程：语音基础模型整理语音 token、神经 codec、分层生成、文本模型初始化和全双工交互。