AI小课堂

第一期22 课

• 01AI 全景图：AI、机器学习、深度学习与大模型修订于 2026-09-17
• 02AI 技术栈分层：芯片、算力、模型与应用修订于 2026-09-17
• 03token 与分词：模型眼里的文本修订于 2026-09-17
• 04注意力机制与 MoE：长文本关联与算力解耦修订于 2026-09-17
• 05预训练与后训练：模型是怎么练出来的修订于 2026-09-17
• 06推理时计算：多想一会儿就更准吗2026-09-17
• 07能力边界与幻觉的根源修订于 2026-09-17
• 08提示工程：像写招标文件一样写提示词修订于 2026-09-17
• 09结构化输出与校验：JSON 正确不等于内容正确2026-09-17
• 10上下文工程：给模型准备合格的案卷2026-09-17
• 11RAG（上）：整文、关键词还是检索2026-09-17
• 12RAG（下）：分块、检索、重排与引用2026-09-17
• 13工作流、Agent 与工具调用2026-09-17
• 14MCP、Skills 与连接器2026-09-17
• 15评估与验收：AI 说完成之后2026-09-17
• 16AI 编程协作：非程序员的原型方法论2026-09-17
• 17安全与数据治理：合同数据的护栏2026-09-17
• 18部署、成本与模型选型2026-09-17
• 19多模态文档：扫描件、表格与照片2026-09-17
• 20微调、RAG 与规则的选择2026-09-17
• 21开放权重与垂域模型2026-09-17
• 22业务试点与供应商评审2026-09-17