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AI 通识

搞懂 AI 是什么、怎么运作、会在哪里出错——一行代码都不用写。

适合产品经理、管理者,以及所有好奇的人——不需要写代码 · 16 篇 · 约 17.5 小时 · 5 个阶段

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    先建立认知

    • AI 是什么,人们到底用它做什么?先忘掉定义。以下是人们每天真正用 AI 做的五件事,以及这五件事之间的联系。入门
    • AI 能做什么、不能做什么(目前)一张能力地图:当下的 AI 真正擅长什么、在什么地方失灵,以及那个危险的中段——它看着很行,其实不行。入门
    • AI 术语速查表30 个 AI 术语,每个一句话讲清,每个都链向更完整的讲解。读文章时被某个词卡住,就把它当索引查。入门
    • 学 AI 该按什么顺序?按依赖关系排出的 AI 概念路径,从 token 一路到 agent——外加三条路线,取决于你实际需要走多深。入门
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    它到底怎么运作

    • 什么是 AI 中的 token?token 是 AI 模型真正读取的单位——不是词,也不是字母。它解释了你的账单、你的上下文上限,以及模型为什么会数错字母。基础概念
    • LLM 是什么?区分大语言模型的训练、文本生成,以及 AI 产品提供的工具和记忆。基础概念
    • 「7B 参数」是什么意思?参数是那些可调整的数字,模型学到的一切都装在里面。参数量为什么重要,又为什么它已经不再代表全部。基础概念
    • LLM 到底是怎么写字的?一次一个 token,每个都以之前的一切为条件。这个生成循环解释了流式输出、成本,以及模型为什么改不了。基础概念
    • 什么是 embedding?embedding 把含义变成坐标,机器才有可能对语言做计算。它是搜索、RAG 和注意力共同的地基。基础概念
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    它做不到什么

    • AI 模型为什么会产生幻觉?流利、自信、错误。幻觉不是系统里的 bug——它直接来自这个系统被造出来要做的那件事。提示工程
    • 什么是上下文窗口?一份 token 预算,同时装下 prompt、对话历史、检索到的文档和正在生成的回答。所有东西都在抢同一块空间。提示工程
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    上手用起来

    • Prompt 基础没有什么魔法咒语。写 prompt 就是描述任务,四种可复用的结构就能覆盖大部分有效做法。提示工程
    • 什么是 AI agent?去掉炒作,agent 就是三样东西:一个能调用工具的模型、一个循环,以及决定下一步做什么的自主权。Agent
    • 为什么需要 RAG模型不可能知道你的文档,却会一本正经地编造答案。RAG 就是解法,而这个问题值得先弄懂,再看解法。RAG
    • 该用哪个模型?按任务挑模型档位,而不是默认上最大的那个。一套能熬过下一次模型发布的决策框架。应用落地
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    行业版图

    • 模型供应链风险下载权重,就是在自己的硬件上运行别人的文件。模型、适配器或工具服务器里都能藏什么。安全防护
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AI 不断向前,学习有路可循。

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