├─预习课程
│ │ 预习资料.zip
│ │
│ ├─预习一：win10及以上系统开发环境搭建
│ │ 00-01-python语言概述 .mp4
│ │ 00-02-python软件安装教程 .mp4
│ │ 00-03-PyCharm2025软件安装和配置教程.mp4
│ │ typora安装 .mp4
│ │
│ ├─预习二：Mac 系统开发环境搭建
│ │ 1.python安装（Mac版本）.mp4
│ │ 2.mac版本pycharm安装视频 .mp4
│ │
│ ├─预习三：python语法
│ │ 01-01-我的第一个python程序.mp4
│ │ 01-02-python注释 .mp4
│ │ 01-03-print输出 .mp4
│ │ 01-04-input输入 .mp4
│ │ 01-05-python变量.mp4
│ │ 01-06-变量补充和作业讲解.mp4
│ │ 02-01-占位符.mp4
│ │ 02-02-python数据类型.mp4
│ │ 02-03-算术运算符.mp4
│ │ 02-04-赋值运算符.mp4
│ │ 02-05-比较运算符.mp4
│ │ 02-06-成员运算符和身份运算符.mp4
│ │ 02-07-逻辑运算符.mp4
│ │ 02-08-运算符优先级.mp4
│ │ 02-09-作业答案讲解.mp4
│ │ 03-01-if分支结构.mp4
│ │ 03-02-match-case分支结构（了解）.mp4
│ │ 03-03-作业答案讲解.mp4
│ │ 04-01-while循环.mp4
│ │ 04-02-while循环练习.mp4
│ │ 04-03-while循环嵌套.mp4
│ │ 04-04-range整数范围.mp4
│ │ 04-05-for循环.mp4
│ │ 04-06-for循环练习.mp4
│ │ 04-07-for循环嵌套.mp4
│ │ 04-08-break和for-else.mp4
│ │ 04-09-continue和pass.mp4
│ │ 04-10-作业答案讲解.mp4
│ │ 05-01-列表的基本使用.mp4
│ │ 05-02-列表的练习.mp4
│ │ 05-03-列表的功能.mp4
│ │ 05-04-列表练习2.mp4
│ │ 05-05-数学操作math.mp4
│ │ 05-06-随机数random.mp4
│ │ 05-07-作业答案讲解.mp4
│ │ 06-01-python元组.mp4
│ │ 06-02-python字典.mp4
│ │ 06-03-字典练习.mp4
│ │ 06-04-python集合（了解）.mp4
│ │ 06-05-可视化观察赋值©和deepcopy的区别.mp4
│ │ 06-06-作业答案讲解.mp4
│ │ 07-01-字符串的基本操作.mp4
│ │ 07-02-字符串的功能1.mp4
│ │ 07-03-字符串的功能2.mp4
│ │ 07-04-作业答案讲解.mp4
│ │ 08-01-函数入门-函数参数.mp4
│ │ 08-02-函数入门-返回值.mp4
│ │ 08-03-函数练习.mp4
│ │ 08-04-函数嵌套.mp4
│ │ 08-05-匿名函数lambda.mp4
│ │ 08-06-回调函数（了解）.mp4
│ │ 08-07-作业答案讲解.mp4
│ │ 09-01-函数作用域.mp4
│ │ 09-02-函数嵌套和闭包（了解）.mp4
│ │ 09-03-装饰器（了解）.mp4
│ │ 09-04-作业答案讲解.mp4
│ │ 10-01-函数递归（了解）.mp4
│ │ 10-02-列表推导式.mp4
│ │ 10-03-生成器和生成器函数.mp4
│ │ 10-04-迭代器（了解）.mp4
│ │ 10-05-第三方包的安装pip.mp4
│ │ 10-06-包和模块.mp4
│ │ 10-07-作业答案讲解.mp4
│ │ 11-01-os模块.mp4
│ │ 11-02-json模块.mp4
│ │ 11-03-时间模块time和datetime.mp4
│ │ 11-04-文件操作.mp4
│ │ 11-05-作业答案讲解.mp4
│ │ 12-01-理解面向对象.mp4
│ │ 12-02-类和对象.mp4
│ │ 12-03-self详解.mp4
│ │ 12-04-构造方法和析构方法.mp4
│ │ 12-05-对象属性和类属性.mp4
│ │ 12-06-作业答案讲解.mp4
│ │ 13-01-私有属性和私有方法.mp4
│ │ 13-02-property属性.mp4
│ │ 13-03-类方法和静态方法.mp4
│ │ 13-04-练习.mp4
│ │ 13-06-多继承（了解）.mp4
│ │ 13-07-重写.mp4
│ │ 13-08-私有属性不能继承.mp4
│ │ 13-09-特殊属性和运算符重载（了解）.mp4
│ │ 13-10-作业答案讲解.mp4
│ │ 14-01-异常处理.mp4
│ │ 15-01-虚拟环境介绍.mp4
│ │ 15-02-venv虚拟环境的使用.mp4
│ │
│ ├─预习四：开课前预习篇
│ │ 1、什么是提示工程.mp4
│ │ 2、Prompt的组成元素.mp4
│ │ 3、OpenAI调用.mp4
│ │ 4、少样本提示.mp4
│ │ 5、思维链COT.mp4
│ │ 6、Ltm提示方法.mp4
│ │ 7、思维树TOT.mp4
│ │ 8、思维树算24数代码落地.mp4
│ │
│ ├─预习五：LangchAIn开发框架
│ │ 2.langchAIn核心组件一.mp4
│ │ LangchAIn前置知识.mp4
│ │
│ └─预习六：RAG系统搭建流程
│ 3、RAG系统搭建流程.mp4
│
├─大模型全栈班-L1阶段
│ ├─01-开班典礼-25.4.22
│ │ 12期-1-2、大语言模型的基础认知-大白.pptx
│ │ 27633794_tenghuiwangxiao_live_493431_1_2025-04-22-19-24-07_2025-04-22-21-44-25.mp4
│ │
│ ├─02-大模型的基础认知-25.4.25
│ │ 12期-1-2、大语言模型的基础认知-大白.pptx
│ │ 27633794_tenghuiwangxiao_live_494128_1_2025-04-25-19-17-25_2025-04-25-22-02-31.mp4
│ │
│ ├─03-提示工程特训-25.4.29
│ │ 12期-3-4、提示工程特训和实战-大白.pptx
│ │ 27633794_tenghuiwangxiao_live_494923_1_2025-04-29-19-15-32_2025-04-29-22-07-36.mp4
│ │ pythonProject12.rar
│ │
│ ├─04-Prompt Engineering实战-25.5.6
│ │ 12期-3-4、提示工程特训和实战-大白.pptx
│ │ 27633794_tenghuiwangxiao_live_496311_1_2025-05-06-19-18-42_2025-05-06-22-08-56.mp4
│ │ pythonProject12.rar
│ │
│ └─05-通俗易懂大模型核心原理-25.5.9
│ 12期-5、通俗易懂大模型的核心原理-大白.pptx
│ 27633794_tenghuiwangxiao_live_497505_1_2025-05-09-19-26-01_2025-05-09-22-48-12.mp4
│
├─大模型全栈班-L2阶段
│ ├─06- RAG认知与项目实战-25.5.13
│ │ 1.mp4
│ │ 1.rag认知与项目实战.rar
│ │ 1、RAG认知与项目实践(2).pptx
│ │
│ ├─07-RAG认知与项目实战 （二）-25.5.16
│ │ 1.rag认知与项目实战 (2).zip
│ │ 1、RAG认知与项目实践(2).pptx
│ │ 2.mp4
│ │
│ ├─08-RAG认知与项目实战（三）-25.5.20
│ │ 1、RAG认知与项目实践(2).pptx
│ │ 3.mp4
│ │ 医疗混合检索实战代码.zip
│ │ 基于RAG实现公司HR制度智能问答系统代码.zip
│ │
│ ├─09-LangChAInV0.3从入门到精通（一）-25.5.22
│ │ 20250522-code(1).zip
│ │ 2、LangChAInV0.3从入门到精通.PDF
│ │ 4.mp4
│ │
│ ├─10-LangChAInV0.3从入门到精通（二）-25.5.26-云帆老师
│ │ 20250526-code.zip
│ │ 2、LangChAInV0.3从入门到精通.PDF
│ │ 5.mp4
│ │ exh_prsr.zip
│ │
│ ├─11- LangChAInV0.3从入门到精通（三）-25.5.29-云帆老师
│ │ 20250529-code.zip
│ │ 2、LangChAInV0.3从入门到精通.PDF
│ │ 2、LangChAInV0.3从入门到精通.pptx
│ │ 6.mp4
│ │
│ ├─12- LangChAInV0.3从入门到精通（四）-25.6.5-云帆老师
│ │ 20250605-code.zip
│ │ 3、基于LangChAIn的RAG系统优化实践.PDF
│ │ 3、基于LangChAIn的RAG系统优化实践.pptx
│ │ 7.mp4
│ │ world_full.zip
│ │
│ ├─13-基于LangChAIn的RAG系统优化实践（一）-25.6.9-云帆老师
│ │ 20250609-code(1).zip
│ │ 3、基于LangChAIn的RAG系统优化实践.PDF
│ │ 3、基于LangChAIn的RAG系统优化实践.pptx
│ │ 8.mp4
│ │
│ ├─14-基于LangChAIn的RAG系统优化实践（二）-25.6.12-云帆老师
│ │ 20250609-code(1).zip
│ │ 3、基于LangChAIn的RAG系统优化实践.PDF
│ │ 3、基于LangChAIn的RAG系统优化实践.pptx
│ │ 9.mp4
│ │ adv_rag_代码详细注释版.zip
│ │
│ ├─15-基于LangChAIn的RAG系统优化实践（三）-25.6.16
│ │ 10.mp4
│ │ 3、基于LangChAIn的RAG系统优化实践.PDF
│ │ 3、基于LangChAIn的RAG系统优化实践.pptx
│ │ 4、掌握RAG应用评估技能和工具.PDF
│ │ poppler-Release-24.08.0-0(1).zip
│ │ tesseract-ocr-w64-setup-5.5.0.20241111(1).exe
│ │
│ ├─16-掌握RAG应用评估技能和工具-25.6.19
│ │ 11.mp4
│ │ 20250609-code(1).zip
│ │ 4、掌握RAG应用评估技能和工具(1).pptx
│ │ 4、掌握RAG应用评估技能和工具.PDF
│ │
│ └─17- RAG项目综合应用和实战-25.6.23-云帆老师
│ 12.mp4
│ 5、RAG开源项目综合应用和6、通用文档智能问答系统商业化实战.PDF
│ Docker 安装教程.PDF
│ Docker 安装教程_20250620_154616.PDF
│ FastGPT.zip
│ ragflow安装和数据.zip
│ 天眼查项目.zip
│ 通用文档智能问答系统.zip
│
├─大模型全栈班-L3阶段
│ ├─18-Agent 生态认知革命-25.6.26
│ │ 18.2认知革命-25.6.26.mp4
│ │ Agent 生态认知革命(1).zip
│ │ Agent 生态认知革命.zip
│ │ AGI大模型全栈实践班【AGI大模型2512期】18-Agent 生态认知革命-25.6.26.mp4
│ │
│ ├─19-Agent智调：Funcation Calling-25.6.30
│ │ 19Agent智调FuncationCalling-25.6.30.mp4
│ │ Agent智调_Function Calling.zip
│ │ 补充视频.mp4
│ │
│ ├─20-Agent 核心认知框架-25.7.3
│ │ │ 20-1Agent 核心认知框架-25.7.3.mp4
│ │ │ 20-Agent 核心认知框架-25.7.3.mp4
│ │ │ Agent核心认知框架.zip
│ │ │
│ │ └─Agent核心认知框架补充视频及代码
│ │ agent_numerology.zip
│ │ Agent核心认知框架补充视频.mp4
│ │
│ ├─21-多Agent系统-25.7.7
│ │ 21-多Agent系统-25.7.7.mp4
│ │ agent_numerology.zip
│ │ 多Agent系统.zip
│ │
│ └─22-多Agent系统（二）-25.7.10
│ 2024大模型典型示范应用案例集.pptx
│ 22-1多Agent系统(下)-25.7.10.mp4
│ 22-多Agent系统.mp4
│ 多Agent系统二(1).zip
│
├─大模型全栈班-L4阶段
│ ├─23-Agent 数字人应用-25.7.14
│ │ 02AG大模型全栈实践班【AGI大模型2512期】23-Agent 数字人应用-25.7.14.mp4
│ │ Agent数字人.zip
│ │ AG大模型全栈实践班【AGI大模型2512期】23-Agent 数字人应用-25.7.14.mp4
│ │
│ ├─24-Agent可视化平台 Coze-25.7.17
│ │ │ 24-Agent可视化平合 Coze-25.7.21.mp4
│ │ │
│ │ └─coze实践
│ │ Coze专题课.PDF
│ │ Coze介绍及实战.pptx
│ │ Coze代码.zip
│ │
│ └─24-Agent可视化平台 Coze-25.7.21
│ │ 24-Agent可视化平合 Coze-25.7.21.mp4
│ │
│ └─coze实践
│ Coze.zip
│ Coze专题课.PDF
│ Coze介绍及实战.pptx
│
├─大模型全栈班-L5阶段
│ ├─22-何为开源大模型、为何要开源大模型25.7(1).24
│ │ 1何为开源大模型、为何要开源大模型（密码：mps112233）.pptx
│ │ 何为开源大模型、为何要开源大模型.mp4
│ │
│ ├─23-大模型微调数据集的生成-25.7(1).26
│ │ 2大模型微调技术之数据清洗（密码：mps112233）.pptx
│ │ 大模型微调技术之数据清洗.mp4
│ │
│ ├─24-大模型微调数据集的生成（二）-25.7.26
│ │ 3模型微调（密码：mps112233）.pptx
│ │ 大模型微调技术之数据清洗（二）.mp4
│ │
│ ├─25-企业级大模型部署实战-25.7.28
│ │ 大模型部署.zip
│ │ 大模型部署实训.mp4
│ │
│ └─26-大模型生成效果评估实战-25.7.29
│ 大模型评估.mp4
│
└─大模型全栈班-L6阶段
├─01-多模态应用概述与快速入门-25.7.27-kimi老师
│ 01.mp4
│ 第一课（密码：zhipo123）.PDF
│
├─02、03、04-多模态技术基础与实践-25.7.30、25.8.1、25.8.5-Kimi老师
│ │ 02.mp4
│ │ 03.mp4
│ │ 04.mp4
│ │ 1-AlexNet网络实现.PDF
│ │ AlexNet.ipynb
│ │ GoogLeNet+-+深度学习与CV.PDF
│ │ resnet_pet_classification-mAIn.zip
│ │ 第二课（密码：zhipo123）.pptx
│ │
│ └─Anaconda安装包
│ ├─Mac系统
│ │ └─Mac版本安装包
│ │ Anaconda3-2023.03-MacOSX-arm64.pkg
│ │ Anaconda3-2023.03-MacOSX-x86_64.pkg
│ │ 安装步骤.docx
│ │ 版本说明.docx
│ │
│ └─Windows系统
│ Anaconda3-2023.03-Windows-x86_64.exe
│ Win系统Anaconda安装教程.docx
│ Win系统下Anaconda的安装视频.mp4
│ 安装注意事项.docx
│
├─05、06-Transformer模型与ResNet实践-25.8.8~8.13-kimi老师
│ │ 05.mp4
│ │ 06.mp4
│ │ 1 Transformer背景介绍 – 自然语言处理基础V2.5.PDF
│ │ 2 认识Transformer架构 – 自然语言处理基础V2.5.PDF
│ │ 6 注意力机制详解 – 自然语言处理基础V2.5.PDF
│ │
│ └─其他参考资料
│ 9_RNN_5.PDF
│ 9_RNN_6.PDF
│ 9_RNN_8.PDF
│
├─07-注意力机制及在多模态中的应用-25.8.15
│ │ 07.mp4
│ │ 6 注意力机制详解 – 自然语言处理基础V2.5.PDF
│ │
│ ├─其他参考资料
│ │ 9_RNN_5.PDF
│ │ 9_RNN_6.PDF
│ │ 9_RNN_8.PDF
│ │
│ └─基于seq2seq的西班牙语到英语的机器翻译任务
│ trAIning_checkpoints.zip
│ 基于seq2seq的西班牙语到英语的机器翻译任务 – NLP案例集.PDF
│ 基于seq2seq的西班牙语到英语的机器翻译任务.ipynb
│
├─08、09-注意力机制的机器翻译与文本生成实践-25.8.20-Kimi老师
│ │ 08.mp4
│ │ 09.mp4
│ │ 9_RNN_5.PDF
│ │ 9_RNN_6.PDF
│ │ 9_RNN_8.PDF
│ │ 多模态大模型前沿技术综述与最新进展.PDF
│ │
│ └─莎士比亚风格的文本生成任务
│ trAIning_checkpoints.zip
│ 莎士比亚风格的文本生成任务 – NLP案例集.PDF
│ 莎士比亚风格的文本生成任务.ipynb
│
├─10–基于图像的文本描述生成-25.8.26
│ 010.mp4
│ CV+NLP图像描述生成.ipynb
│ Vibe Coding 调研作业.PDF
│ 图片的描述生成任务实践.PDF
│ 文件目录.png
│
└─11、12-阶段总结与多模态深入-25.8.29
011.mp4
012.mp4
Qwen25-VL.zip
基于MOPASS(魔泊云)平台的Qwen2.5-VL微调代码运行指南（带书签）.PDF
总复习v1.xmind
总复习v1（最终版）.xmind
有需要联系v；加客服窗口的联系方式
摘要：2025年智泊AGI大模型第12期聚焦人工智能大模型技术的发展趋势、行业应用实践以及未来创新方向，通过系统化的内容设计和多维度案例解析，展现了AGI技术在数字化时代的重要价值。本期内容围绕模型能力提升、场景融合创新、产业生态构建以及未来发展展望四大核心方向展开，深入探讨大模型在数据理解、知识推理、智能决策和内容生成等方面的突破性进展。同时，结合企业数字化转型需求，分析了AGI技术在教育、金融、制造、医疗等领域的落地成果，展示了智能化技术如何推动产业升级与效率提升。通过对技术底层逻辑、应用价值和发展趋势的全面梳理，不仅呈现了AGI时代的创新图景，也为企业和个人把握人工智能机遇提供了重要参考，体现出智泊AGI大模型课程体系在理论研究与实践应用层面的深度融合价值。
一、大模型发展新趋势
随着人工智能技术不断演进，大模型已经成为推动数字经济发展的关键力量。2025年智泊AGI大模型第12期从技术发展角度出发，深入分析了当前大模型的演进路径，重点关注模型规模增长与能力提升之间的平衡关系，为行业从业者提供了清晰的发展认知框架。
在模型训练层面，数据质量逐渐取代单纯的数据数量成为核心竞争因素。高质量语料、结构化知识体系以及多模态数据融合技术的应用，使大模型能够在理解复杂问题时展现更强的逻辑推理能力和知识整合能力，为智能应用提供更加可靠的基础支撑。
与此同时，推理效率的提升成为行业关注焦点。随着计算资源成本不断增加，如何在保证模型性能的前提下降低资源消耗，成为技术创新的重要方向。通过模型压缩、参数优化以及高效推理框架建设，大模型逐渐实现从实验室研究向大规模商业化应用转变。
多模态技术的发展同样引人关注。文本、图像、音频和视频等多种信息形式的融合处理，让模型具备更加接近人类的综合认知能力。这种能力的提升不仅拓宽了应用边界，也为未来通用人工智能的发展奠定了坚实基础。
二、行业应用价值释放
AGI技术的真正价值体现在产业实践之中。2025年智泊AGI大模型第12期通过丰富案例展示了大模型在多个行业中的应用成果，帮助学习者全面理解人工智能赋能产业发展的实际路径。
在教育领域，大模型正在重塑传统教学模式。智能辅导系统能够根据学生学习情况进行个性化内容推荐，实现因材施教。教师也可以借助智能工具完成教案设计、课程优化和学习评估等工作，从而提升教学质量与效率。
金融行业同样受益于大模型技术的发展。风险评估、智能客服、投资分析以及合规审查等业务场景均实现了显著升级。通过对海量数据进行实时分析，大模型能够辅助机构提高决策准确率，同时降低运营成本和管理风险。
制造业领域的数字化转型也离不开人工智能支持。通过设备监测、生产预测、质量检测和供应链优化等场景应用，大模型帮助企业构建更加智能的生产体系，实现资源配置优化与生产效率提升。
医疗健康行业则借助大模型实现知识辅助和智能诊疗支持。通过分析医学文献、病例资料和临床数据，模型能够为医生提供参考建议，提升诊断效率，同时推动医疗资源更加合理地配置与利用。
三、智能生态协同建设
人工智能的发展并非单一技术的突破，而是生态体系共同演进的结果。2025年智泊AGI大模型第12期特别强调生态建设的重要意义，指出开放协作已经成为推动行业进步的重要动力。
企业、科研机构和开发者社区之间的合作正在不断深化。通过资源共享、技术交流和联合创新，各方能够更高效地推动技术成果转化，形成覆盖研发、应用和服务的完整生态链条。
开源生态的繁荣进一步加快了创新速度。越来越多的模型框架、工具平台和技术组件向开发者开放，使创新门槛持续降低。中小企业和个人开发者也因此获得参与技术创新的机会，为产业注入新的活力。
在应用生态方面，围绕大模型构建的智能助手、企业服务平台、内容生产工具以及行业解决方案不断涌现。这些产品和服务的出现，推动人工智能能力从技术层面向商业价值层面转化，实现更加广泛的社会影响。
此外，人才培养体系的完善也是生态建设的重要组成部分。通过系统课程、实践项目和专业培训，大量具备人工智能思维和实践能力的人才不断成长，为行业持续发展提供坚实的人才保障。
四、未来创新方向探索
面对快速变化的技术环境，未来AGI的发展方向成为广泛关注的话题。2025年智泊AGI大模型第12期结合行业动态与技术趋势，对未来创新路径进行了深入探讨。
首先是模型自主学习能力的持续增强。未来的大模型将更加注重长期记忆、动态学习和知识更新能力，从而更好地适应复杂多变的现实环境，实现更加智能化的问题解决过程。
其次，人机协同模式将迎来新的发展阶段。人工智能不再只是执行工具，而是逐渐成为协助决策、创新创造和知识管理的重要伙伴。通过人与机器优势互补，可以释放更大的生产力价值。
在技术融合方面，人工智能与物联网、云计算、大数据以及机器人技术的结合将进一步深化。跨领域技术协同将推动更多创新应用出现，为智慧城市、智能制造和数字社会建设提供强大支撑。
与此同时，安全治理与伦理建设的重要性不断提升。随着人工智能影响范围扩大，数据安全、隐私保护、算法透明和责任机制等问题受到高度关注。构建可信、可控、可持续发展的智能体系，将成为未来发展的重要方向。
从长期视角来看，AGI技术不仅是一项技术创新，更是一场深刻的产业变革。它正在改变企业运营模式、社会服务方式以及人们获取知识和创造价值的路径，为数字时代的发展开辟更加广阔的空间。
总结：
2025年智泊AGI大模型第12期围绕技术发展、产业应用、生态建设和未来创新四大维度进行了系统阐述，全面展示了人工智能大模型的发展现状与未来机遇。通过理论与实践相结合的方式，不仅帮助学习者理解技术本质，也为企业数字化转型提供了切实可行的发展思路。
在人工智能加速融入社会各领域的背景下，持续学习和深入理解AGI技术已经成为把握未来发展的重要能力。智泊AGI大模型课程通过前沿内容与实践经验的深度融合，为行业发展注入新动力，也为更多创新探索提供了有价值的参考方向。
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