18 分钟AWS re:Invent 2025——为多智能体AI系统实现人在回路控制（CNS428）
了解如何将审批关卡实现为明确的工作流检查点，而不是等问题发生后再进行非正式人工审核。
中级自动化
深入解析ChatGPT等LLM
Andrej Karpathy. 这是YouTube上对大语言模型本质最清晰的端到端讲解，涵盖预训练、token化、SFT、RLHF、推理强化学习、工具使用和幻觉，详细程度足以帮助工程师分析模型权衡。完整看过一遍后，文章中的“GPT级模型、开放权重模型与推理模型”之选就不再像品牌选择，而会成为训练方案的选择。
AI Expert 注释
模型名称、价格和能力变化很快。请用本视频掌握决策模式，并在采用模型前核实现有模型的实际表现。
您应该从中获得什么
充分理解现代大语言模型架构，能够分析token、训练、工具和故障。
先观看或了解
工程背景会有所帮助；无须机器学习基础，但请为三个半小时的片长预留时间。
最后审核：2026年5月18日
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深入学习
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Coursera · DeepLearning.AIGenerative AI for Everyone
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你将在课程中花时间实际使用LLM，学习有意识地设计提示词，并判断生成式AI在哪些场景确实有用、在哪些场景反而会成为陷阱。课程讲解沉稳、不炒作，是从“我用过一次ChatGPT”进阶到“我每天都能自信地使用它”的理想桥梁。
初级约5小时
Coursera · DeepLearning.AI + AWSGenerative AI with Large Language Models
Antje Barth · Shelbee Eigenbrode · Mike Chambers · Chris Fregly
当实践者问“如果我想认真学习如何使用LLM构建应用，应该选什么课程？”时，这门课就是答案。它在数学层面保持严谨，但不会读起来像研究论文；即使你永远不会使用SageMaker，其中偏AWS风格的部署章节仍然实用。
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Coursera · Google CloudIntroduction to Generative AI
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Google's own answer to 'what is generative AI, actually' — the non-technical counterpart to Elements of AI, aimed explicitly at sales, HR, marketing, and operations roles rather than engineers. Forty-five minutes to a real mental model of how generative AI differs from classic machine learning, with no code and no jargon.
AI新手~1 hour