01
探测窗口算法与状态机在AI面试Agent中的应用
探索扩展状态机、探测窗口与滑动窗口三种算法在AI面试Agent中的应用,解决LLM输出不确定性、格式错误、幻觉回答、截断检测等核心挑战
15 minutes
02
prompt-injection
深入探讨 Prompt Injection 的四层防御体系,涵盖威胁模型、输入层防御、结构化约束、工具权限控制与架构防御,帮助开发者构建更安全的 LLM 应用。
3 minutes
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向量数据库检索算法详解
深入解析主流向量数据库检索算法,包括HNSW、IVF、PQ、LSH等,涵盖算法原理、参数调优、选型决策及代码实战
12 minutes
04 6 minutes
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LLM Fine-Tuning
深入解析 LLM 微调技术,涵盖 SFT 监督微调和 LoRA 低秩适配两大核心方法,从数学原理到实践代码全面讲解。
34 minutes
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Claude Agent 编排完全指南
深入解析 Claude Code 中的智能体编排机制,涵盖并行执行、串行执行、互动协调等核心编排方式,以及可用代理列表和实战技巧。
22 minutes
07
Transformer 架构详解
深入解析 Transformer 架构:FFN 与全连接层的区别、Scaled Dot-Product Attention、Multi-Head Attention、Layer Norm vs Batch Norm,以及 BERT/GPT 架构对比。
19 minutes
08 14 minutes