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来自伯克利的 LLM Agents 课程 2【双语】

从基础架构到前沿自进化范式的关键突破

Berkeley RDI Center on Decentralization & AI

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课程介绍

本课程系统梳理大型语言模型（LLM）的技术发展脉络，重点讲解从基础架构到前沿自进化范式的关键突破。内容涵盖三大方向：技术演进追溯 Transformer、BERT 等里程碑与 GPT 系列的迭代逻辑，对比 SFT、RLHF 和 DPO 等训练方法；系统化推理深入解析思维链技术，包括提示工程、自我验证和系统注意力机制；自我改进范式探讨模型自主评估与优化，如自奖励设计、元认知提升及向量化推理、多智能体等前沿探索。