全栈班覆盖哪些内容？

系统覆盖 LLM 基础、RAG、Agent、微调、推理优化、评测六大模块，配 200+ 高频面试题精讲，外加 2 次 1v1 简历优化和 1 次全真模拟面试，从知识到表达全面提升。

零基础能学吗？

可以。前置要求只需熟悉 Python 基础语法、了解深度学习基本概念（CNN/RNN/反向传播）即可，无需先修 LLM 课程，从 0 起步也跟得上。总时长 28 小时，建议 4-6 周完成。

报名后有什么服务？

报名后立即开通，全部内容永久回看；含 200+ 高频面试题标准答案与思考路径、可独立完成的可展示项目（RAG/Agent/微调等）、导师亲自点评的 AI 方向简历，以及 1 次全真模拟面试经验与详细反馈，1v1 时间可灵活预约。

LLM 应用进阶2026-06-01 更新

大模型面试突围 · 全栈班

60 课时 28 小时视频 / 图文

面向大模型 / AI 方向面试的系统性备战课程，覆盖 LLM 基础、RAG、Agent、微调、推理优化、评测六大模块，配以 200+ 高频面试题精讲、2 次 1v1 简历优化与 1 次全真模拟面试，从知识到表达全面提升。

学完这门课，你能做到：

掌握 LLM 六大核心模块的知识图谱与工程思维
200+ 高频面试题的标准答案与思考路径
独立完成 RAG / Agent / 微调等可展示项目
获得导师亲自点评的简历与 1 次模拟面试经验

六大模块全覆盖，构建完整知识图谱
200+ 真题逐题精讲，讲「为什么」
2 次 1v1 简历优化，导师亲自点评
1 次全真模拟面试 + 详细反馈
课程月度更新，跟上 2026 最新趋势
永久答疑群 + 学员内推通道

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📱 加微信 pyao2015，咨询 1v1 报名

不卖录播课 · 站内唯一报名入口是 1v1

课程分为 6 大模块，共 60 课时。点击模块展开查看详细课时。

01 LLM 基础夯实

12 课时 · 5.5 小时

从 RNN 到 Transformer：架构演进的本质32 min
Self-Attention 机制深度拆解38 min
位置编码：正弦、相对、RoPE 与 ALiBi28 min
预训练范式：GPT、BERT、T5 的差异26 min
主流开源模型家族：Llama / Qwen / DeepSeek / Mistral30 min
Scaling Laws 与涌现现象24 min
模块章节小测：20 道高频基础题精讲40 min

02 RAG 检索增强实战

10 课时 · 5 小时

RAG 架构全景：检索器、知识库、LLM、评估30 min
向量数据库选型：Milvus / Qdrant / pgvector28 min
Embedding 模型选型与微调技巧32 min
Chunking 策略与文档预处理26 min
重排序（Rerank）与混合检索30 min
Query 改写、HyDE 与多跳检索28 min
工业级 RAG 评估体系（RAGAS 等）32 min
RAG 工程实战项目（端到端 demo）45 min
RAG 模块小测：30 道高频面试题40 min

03 AI Agent 工程化

10 课时 · 5 小时

Agent 范式：ReAct / Plan-and-Execute / Reflection32 min
Function Calling 与 Tool Use 协议28 min
MCP 协议与工具生态26 min
多 Agent 协作：LangGraph / Autogen / CrewAI36 min
记忆系统：短期 / 长期 / 向量记忆28 min
Agent 评估与失败模式分析30 min
工业级 Agent 架构案例拆解35 min
Agent 模块小测：25 道高频面试题35 min

04 LLM 微调与对齐

12 课时 · 6 小时

全参数微调 vs LoRA / QLoRA32 min
PEFT 库实战与工程经验30 min
数据准备：指令微调 / 偏好数据28 min
SFT 训练流水线（Transformers + DeepSpeed）40 min
RLHF / DPO / KTO 原理与差异36 min
Reward Model 设计要点26 min
分布式训练：FSDP / DeepSpeed ZeRO32 min
微调模块小测：30 道高频面试题40 min

05 推理优化与部署

8 课时 · 4 小时

KV Cache 原理与 PagedAttention32 min
vLLM / TGI / TensorRT-LLM 性能对比28 min
FlashAttention 原理深度拆解30 min
量化技术：GPTQ / AWQ / GGUF34 min
Speculative Decoding 与 Continuous Batching26 min
推理模块小测：20 道高频面试题30 min

06 评测体系 & 简历模拟面试

8 课时 · 2.5 小时视频 + 1v1 服务

主流评测榜单与基准（OpenCompass / HELM）28 min
LLM-as-Judge 与人工评测设计26 min
如何设计领域评测集24 min
简历优化要点：技术深度 vs 项目广度30 min
模拟面试：技术面 / 项目面 / 行为面35 min
🎁 2 次 1v1 简历优化（30 分钟 / 次）—
🎁 1 次 1v1 全真模拟面试（60 分钟 + 反馈）—

🎯 适合谁

正在准备大模型 / AI 方向面试的求职者（应届 / 社招）
传统算法工程师想转型 AI / 大模型方向
大厂在职想横向拓展 LLM 知识的同学
在读研究生 / 高年级本科生系统入门 LLM
AI 创业公司技术负责人想招人 / 评估候选人

🚀 学完你能收获

完整的大模型六大模块知识图谱
200+ 高频面试题的标准答案 + 思考路径
一份经过导师亲自打磨的 AI 方向简历
1 次全真模拟面试经验 + 详细反馈
对接学员内推通道 + 微信答疑
持续更新的 2026 最新面试趋势解读

📋 前置要求

熟悉 Python 基础语法
了解深度学习基本概念（CNN / RNN / 反向传播）
会用 PyTorch / Transformers 跑过 demo 更佳
无需先修 LLM 课程，从 0 起步也跟得上

⏰ 学习节奏

总时长 28 小时，建议 4-6 周完成
每周 8-12 课时，配合周末刷题
报名后立即开通，全部内容永久回看
1v1 简历 / 模拟面试时间可灵活预约

博主介绍

中科院博士 · 资深算法工程师 · 长期参与一线招聘面试 · 清华社《图深度学习从理论到实践》主编 · 公众号「松鼠Agent」作者

查看完整博主介绍 →

永久有效。报名后立即开通学习权限，2026 年内新增的所有内容（含新模块、面试题更新、行业新趋势解读）均可永久回看。

可以。课程从 LLM 基础起步，零基础友好。但建议具备 Python / 深度学习基础。报名后会发一份"学前指南"帮你对齐起点。

报名后会安排专属客服对接，预约 2 次简历优化（每次 30 分钟）+ 1 次模拟面试（60 分钟 + 详细反馈），时间灵活可选。

支持退款。报名后如有顾虑，加微信客服处理，无任何理由门槛。

市面上课程大多是"知识点整理"，但面试官考察的是"决策能力"——为什么这样做，权衡是什么。我们的课程重点在"为什么"和"实战决策"，配套 1v1 简历和模拟面试，免费资料和大多数课程都给不了。

八类常考：Transformer 与 Attention 原理、RAG 检索增强、Agent 与工具调用、LoRA/QLoRA 微调、推理优化（KV Cache / vLLM / FlashAttention）、评估与对齐、工程能力（数据处理、部署、监控）、算法与代码。全栈班 200+ 高频面试题精讲全部覆盖。

从课程带做的端到端项目切入：全栈班含 RAG 知识库、Agent 编排、模型微调、推理优化 4 个完整项目，每个都能讲清选型和权衡。面试官更看重「为什么这么做」的决策能力，而不是简历上的公司名。

加微信 pyao2015 发送「资料」，免费领真题精选 PDF，不限量、不套路；报名全栈班另有 200+ 高频面试题精讲与全套项目模板。免费资料不含精讲与 1v1 服务。

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大模型面试突围 · 全栈班

🎯 适合谁

🚀 学完你能收获

📋 前置要求

⏰ 学习节奏

博主介绍

下一个拿到 offer 的，可能就是你

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