大模型真好玩

本期分享详细介绍了PPO算法和GRPO算法的核心原理以及两者最大的区别。总的来说强化学习微调是新锐的大模型技术，也是面试官非常关注的问题，大家按模板回答一定是加分项！

本期内容分享了利用LangGraph底层API构建条件分支图和循环图的基本技巧，学会本期内容大家将掌握了利用LangGraph构造复杂图的能力。

本期内容分享了LangGraph底层自定义图API点、边、状态State的设计理念，并通过简单加减法串联结构图演示了底层API的使用方法，同时介绍了如何使用Pydantic约束State使代码更健壮。

本期分享详细介绍了如何验证模型微调性能的方法包括人工+数据集自动化，以及扩展了模型评估相关的热点面试问题。总的来说，评估微调效果不仅仅是模型研发的最后一环，更是决定模型能否真正落地应用的关键环节。

本篇分享带大家从0到1搭建具备前端可视化功能的数据分析助手智能体，可以将我们的自然语言自动转化为SQL语句并执行操作，大大辅助了数据科学人员的日常工作，也帮助大家复习LangGraph智能体开发全生态

本期分享系统介绍了RAG和模型微调的技术背景和适用场景，帮助大家更好理解模型微调和RAG的本质区别。同时鉴于模型微调的重要性，还补充了三个模型微调有关的面试题，相信大家按如上模板回答一定是加分项！

本期内容分享并实操了LangGraph的全流程开发生态，包括使用Studio可视化调试预构建图、LangSmith追踪图的调试信息和LangGraph Cli一键部署，希望大家可以完整复现并加深理解

本期分享系统介绍了如何创建大模型微调数据集这一面试热点问题，创建微调数据集是影响微调效果的最关键环节，回答好这一问题非常重要，大家按模板回答一定是加分项！

本期内容分享了LangGraph ReAct智能体接入内部工具函数和自定义工具函数的方法，深入研究了LangGraph多工具的执行模式，并可通过配置项限制LangGraph 智能体的调用次数。