【中英双语】企业级持续学习实战:自蒸馏让AI代理效率提升3倍 | AI Engineer
合集 · AI Agent全栈开发 (46)
-
【中文配音】LLM提示词工程实战全31讲:LangChain模板/自动评测/红队安全/CI-CD,从手写Prompt到工程化量产
2:16:15
-
【中文配音】范德堡大学《ChatGPT提示词工程》全38讲:Coursera百万人气王牌课,从入门到精通
4:50:43
-
【中文配音】22讲吃透AI Agent开发:OpenClaw生产级手把手教程
2:36:01
-
【中文配音】什么是AI技术栈?大语言模型、RAG与AI Infra
9:06
-
【中文配音】RAG 教程 2025 第1期:检索增强生成(RAG)完整入门
2:45
-
【中文配音】RAG 教程 2025 第 5 期:向量搜索中的余弦相似度详解
7:30
-
【中文配音】RAG 教程 2025 第16期:结合向量搜索与关键词搜索的混合搜索
27:43
-
【中文配音】RAG 教程 2025 第2期:向量嵌入与 RAG 架构详解
19:33
-
【中文配音】不要构建智能体Agent,而应构建技能Skills
16:22
-
【中文配音】最好的小白RAG入门
10:09
-
【中文配音】RAG 教程 2025 第17期:RAG 重排序与后续步骤!
28:53
-
【中文配音】RAG 教程 2025 第8期:提升 RAG 性能的文本分块策略
5:04
-
【中文配音】RAG 教程 2025 第 7 期:结合聊天历史的对话式 RAG
7:42
-
【中文配音】RAG 教程 2025 第10期:语义分块以提升 RAG 效果
12:42
-
【中文配音】RAG 教程 2025 第15期:用于提升 RAG 性能的互惠秩融合
12:59
-
【中文配音】RAG 教程 2025 第14期:多查询 RAG 以获得更优的搜索结果
5:57
-
【中文配音】RAG 教程 2025 第6期:从零开始构建你的第一个 RAG 应用
2:10
-
【中文配音】RAG 教程 2025 第12期:支持图像与文档的多模态 RAG
57:11
-
【中文配音】RAG 教程 2025 第4期:使用 LangChain 实现文档检索
10:23
-
【中文配音】RAG 教程 2025 第13期:高级文档检索技术
9:20
-
【中文配音】RAG 教程 2025 第11期:基于 AI 智能体的文档分块
5:32
-
【中英双语】10小时精通AI Agent开发:LangChain、RAG、Guardrails、Gateways 全栈实战
22:28:32
-
【中英双语】10分钟上手Hermes:开源AI Agent真香,告别OpenClaw | NetworkChuck
1:05:18
-
【中英双语】3小时掌握LangChain Deep Agents从入门到实战
5:26:44
-
【中英双语】向量搜索+RAG实战:从零开始带你理解如何把私有数据与大型语言模型深度结合
2:25:50
-
【中英双语】从零掌握20种Agentic AI设计模式实战课
2:16:23
-
【中英双语】从零搭建个人AI助手!Hermes Agent完整部署教程,1小时学会 | Nate Herk | AI Automation
1:56:46
-
【中英双语】「保姆级攻略」成为靠谱的Agent工程师,用AI造万物!
2:16:44
-
【中文配音】AI Agent从零到生产:10步搭建完整技术栈,17种推理方法+9类记忆体系全解析
28:25
-
【中英双语】7分钟搞懂MCP:AI模型与外部工具交互的通用协议
15:56
-
【中英双语】ChatGPT到AI Agent全解析:Transformer/MCP/架构/实战
1:15:10
-
【中文配音】AI技巧系列-你要搞懂AI Agent Skills的含义及其工作原理,方便你更好的使用AI
12:26
-
【中文配音】A2A协议-多Agent如何协作-AI编程-多Agent开发
8:52
-
【中文配音】抛弃MySQL?向量数据库与传统数据库的本质区别
10:46
-
【中文配音】AI系统设计-MCP模型上下文协议实践-AI航班预订演示
24:10
-
【中文配音】AI Agent运行原理揭秘:深入大语言模型、RAG系统与生成式AI,RAG和大模型LLM如何协作
10:29
-
【中文配音】RAG与AI Agent如何协作?LLM大语言模型如何连接数据以实现更智能的 AI
10:01
-
【中文配音】10分钟详解LangChain(组件拆解 + 构建你的第一个AI聊天机器人),AI agent开发
12:28
-
【中文配音】构建AI智能体所需的7项技能
14:37
-
【中英双语】AI智能体记忆系统实战:Mem0完整架构解析,让Agent跨对话记住你 | Hugging Face
52:47
-
【中英双语】2026版首发斯坦福CS329A:自改进AI Agents完整课
19:43:32
-
【中英双语】企业级持续学习实战:自蒸馏让AI代理效率提升3倍 | AI Engineer
35:26
-
【中英双语+资料】CMU 11-768智能体,工具调用+长上下文+记忆技能,一次看懂|AI Agents 2026
8:14:17
-
【英文原声+资料】跟着做一遍:用 LangChain 搭一个能语音对话的 AI 助手|2026 完整版
29:23:47
-
【中英双语】AI agent vs AI infra必备:什么是向量数据库?向量数据库核心原理是什么?有哪些方案可以选择?
8:46
-
【中文配音+资料】AI可写简历项目-Agent智能语音聊天机器人-LangChain+NLP+LLM|2026最新完整版本
23:08:06
Parts
Description
企业级持续学习如何落地?Applied Compute研究团队负责人Sam Denton分享自蒸馏实战经验,让AI代理在SWE-bench上提交率从22%提升到60%,效率翻倍。 📌 本期看点 · 蒸馏谱系:从离线到在线,企业如何选择? · 在线提示词蒸馏:无需奖励模型,直接提升代理性能 · 实战案例:超链接格式正确率从15%到80% · 关键技巧:提示词位置与信号衰减的关系 · 企业落地:从数据转储开始,逐步提升天花板 🎬 章节 00:00 蒸馏谱系概览 02:46 终极目标 服务与训练一体化 04:00 提示词来源 04:42 在线提示词构建 05:19 蒸馏四象限 07:50 实际应用的两个象限 09:44 今日免费提升 明日抬高天花板 10:22 无金标准答案的做法 11:00 SWE-bench 40轮内完成 11:38 三个关键指标 12:17 提示词内容解析 12:55 移动推理路径而非工具调用 13:36 添加单步在线策略 14:17 超链接格式问题 14:56 奖励与微调为何失败 15:34 在线提示词 15%到80% 16:13 逐步提示 16:50 信号随距离衰减的原因 17:27 相关性掩码自蒸馏 18:07 总结