2025最新“科研创新与智能化转型”暨AI智能体（Agent）开发、大语言模型（LLM）本地化部署与RAG/微调优化技术
本课程于2025年11月发布，面向科研与产业技术人员，系统介绍AI智能体（Agent）开发流程、大语言模型（LLM）本地化部署策略，以及基于检索增强生成（RAG）和微调的模型优化方法，强调从原理到工程的贯通与实践演练。
智能体与大模型：从理论到工程
课程首先梳理智能体系统的核心构成：感知、策略、工具链与知识中台，讲解如何基于模块化设计构建可扩展的Agent架构，并结合案例展示智能体在科研与生产场景中的落地路径。
本地化部署与算力适配
深入解析大语言模型本地化部署要点，包括模型精简、量化、并行推理、混合CPU/GPU部署方案，以及数据隐私合规下的上云/本地/边缘协同策略，给出常见开源模型与工程实践建议。
课程强调智能体技术在科研、教育、商业等领域的深度应用，并帮助技术人员全面掌握智能体技术最新动态，提升实践能力。
“小墨”积墨 AI 核心产品
积墨企业专属知识库
混合检索 + 重排序技术，支持多源文档一键向量化导入，为企业打造专属高精度知识大脑。
RAG与微调的优化实践
介绍RAG框架的检索器构建、向量索引管理、检索增强上下文拼接策略，以及微调（包括监督微调、LoRA与指令微调）在提升特定任务准确性与鲁棒性方面的实操方法与注意事项。
工具链、落地案例与评估指标
课程还覆盖常用开发与调试工具链（数据处理、向量数据库、模型管理、CI/CD）、若干行业案例（教育、科研、商业自动化）以及模型性能/成本/合规评估指标，帮助学员形成完整的研发与部署闭环。
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