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课程大纲
大语言模型LLM简介
l 什么是大型语言模型？
l GPT系列模型概述
l chatGPT和GPT的关系
l AIGC和LLM的关系
l 开源模型 vs 闭源模型
l 公域模型 vs 私有部署
l DeepSeek和传统大模型的主要区别
l 预训练 vs 后训练
l 单模态 vs 多模态
l AIGC的三大应用领域
l 应用案例和潜在能力
l 实战案例演示（文本生成+文生图）
大语言模型LLM的基本原理
l 大语言模型“大”在哪里
l 大语言模型的基本原理
l 大语言模型的训练过程
l chatGPT的三阶段训练
l DeepSeek基于推理提升模型能力的基本原理
l 大语言模型的不可解释性
l 大语言模型和搜索引擎的区别与联系
l 大模型环境问题的正确理解与应用
l 数据为王：知识工程的回归
如何高效使用LLM
l 如何构建有效的提示词
l LLM应用能力的进阶模型（“倒三角”模型）
l 提示词工程基础知识
l 主流提示词使用技巧
l 提示的万能使用公式详解
l 提示词模板的使用
l 提示词静态链的使用
l 提示词的横向扩展
l 提示词的纵向扩展
l 使用OpenAI API
l ReAct的概念和落地
l 思维链和多思维链
l RAG的基本原理与应用
l 多模态RAG的使用
l plugin机制与使用方式
l Function Call机制与使用方式
l MCP的原理与使用
l Skill的原理与使用
l Skill高级使用技巧
l Skill的管理
l Agent的雏形
l Agent开发的基本框架
l 业界主流Agent的设计思路与使用
l Multi-Agent的雏形
l 业界主流Multi-Agent的设计思路
l Multi-Agent的基本逻辑和应用范围
l OpenClaw的原理与架构
l OpenClaw的使用
l Multi-Agent应用示例：MetaGPT
l Multi-Agent应用示例：DevChat
Manus和OpenClaw小龙虾多智能的原理与重现
l Manus能做什么
l Manus是如何实现的
l 如何在Multi Agent项目中有效使用A2A协议
l OpenClaw的原理与架构
l 固定工作流
l 动态规划工作流
l “人原生”ReAct的基本实现
l Manus的复现详解
大语言模型LLM加持下的全新商业模式（独家干货）
l 文生文的各类应用场景（独家案例）
l 文生文行业产品分析（独家案例）
l 文生图的各类应用场景（独家案例）
l 文生图行业产品分析（独家案例）
l 文生视频的各类应用场景（独家案例）
l 文生视频行业产品分析（独家案例）
l AIGC全球商业案例与产品创新（上）（独家案例）
l AIGC全球商业案例与产品创新（下）（独家案例）
l 产品经理的思考
大语言模型LLM对传统行业的赋能
l 提效级创新
l 开创性创新 VS 微创新
l 在金融行业的提效案例
l 在办公行业的提效案例
l 在数据分析行业的提效案例
l 在招聘场景的提效案例
l 在广告文案行业的提效案例
l 在销售行业的提效案例
l 在研发效能提升领域的案例
LLM的未来发展和应用前景
l LLM的未来发展方向
l LLM在各行业中的应用前景
l LLM与其他人工智能技术的关系和比较
l LLM的风险与不确定性应对
l LLM的技术演化方向
l LLM的法律风险
l LLM的哲学思考
大语言模型的局限性
l 安全性和隐私
l 伦理使用指南
l 暗知识的局限性
l 知识平权场景下的LLM
LLM在行业的各类应用解读
l 智能客服：提供24/7在线支持，快速解答用户问题，减少人工客服负担。
l 产品推荐：- 根据用户需求和偏好，智能推荐合适的PC或笔记本型号。
l 市场调研分析：- 分析用户反馈和市场趋势，帮助厂商优化产品设计和营销策略。
l 文档自动生成：- 自动生成产品说明书、用户手册和技术文档，提高文档编写效率。
l 售后服务优化：- 分析故障报告，提供解决方案，提升售后服务质量。
l 培训与教育：- 为员工提供定制化的培训内容，提高员工技能和知识水平。
l 设计辅助：- 在产品设计阶段，提供创意建议和技术支持，提升设计效率。
l 代码生成与优化：- 在软件开发过程中，自动生成代码片段或优化现有代码，提高开发效率。
l 用户体验提升：- 通过分析用户行为，优化产品界面和功能，提高用户满意度。
l 内容审核：- 自动审核用户生成内容，确保符合品牌标准和政策要求。
l 社交媒体管理：- 自动生成和发布社交媒体内容，增强品牌曝光和用户互动。
l 多语言支持：- 提供多语言翻译和本地化支持，拓展国际市场。
实战演练与案例分享
l 千行百业中的真实案例实战（各类实现干货案例）
l 从需求到解决方案的完整过程
l 行业大语言模型使用现状与限制
l 软件开发中的实战案例
制造业的实际案例
