关于AI，圈子里流传的版本不少，这份给的是能落地的。

资料清单

这套AI资料包含的板块大致如下：

• law：KM缩放定律.mp4├──
• 技术分类.mp4├──
• vscode.mp4├──
• [36]-第十课：Langgraph项目原理与实战_ev.mp4├──
• _ev.mp4├──
• grap_ev.mp4├──
• 一）交叉编码与双编码_ev.mp4├──
• 业务场景_ev.mp4├──
• [24]-第十六课：向量数据库代码示例：chroma与qdrant代码_ev.mp4├──
• 实_ev.mp4├──
• [9]-第一课：RAG技术原理与RAGFlow项目实操_ev.mp4├──
• Multi_ev.mp4├──
• 二）rankGPT_ev.mp4├──
• 肘部法则_ev.mp4├──
• 偏好优化）_ev.mp4├──
• TruLens_ev.mp4├──
• drif_ev.mp4├──
• Se_ev.mp4├──
• [4]-第一课：大模型微调llama-factory环境准备_ev.mp4├──
• 批量推理与自动评估benchmark）_ev.mp4├──
• LAT_ev.mp4├──
• llamainde_ev.mp4├──
• 工具_ev.mp4├──
• MTEB评测_ev.mp4├──
• 多Agent架构：协作多Age_ev.mp4├──
• 分支模式_ev.mp4├──
• 余弦相似度_ev.mp4├──
• 本地部署）_ev.mp4├──
• GraphR_ev.mp4├──
• A_ev.mp4├──

内容要点

课程目录：├──，[2]-第二课：柏拉图表征假说与scaling，[1]-第一课：人工智能介绍：迭代路径，大模型进化树。

适合谁看

主要适合想用 AI 提效、做副业或搞创作的人。不管你是刚入门还是想补齐短板，都能从里面找到对应的部分。

怎么用起来

跟着资料里的节奏走，遇到卡点就回放对应那节，别急着跳。

资料按主题归好了，用到的时候翻出来当手册也行。