系统修炼 AI 时代 硬技能

详解自注意力、多头机制与位置编码，讲清它为何成为现代大模型的统一底座。

深入讲解思维链 CoT、自洽性、角色提示与结构化输出等高级提示技巧。

深入解析 ReAct 推理-行动循环、Function Calling 与规划记忆机制。

横向对比 DeepSeek、通义千问、智谱 GLM 等，给出按场景选模型的建议。

从手写代码到描述意图的范式转变、能力边界与最佳实践。

六阶段从概念到项目实战，附课程资源与避坑指南。

梳理幻觉、偏见、隐私、越狱与对齐等大模型核心风险，建立安全认知框架。

Anthropic 推出的开放标准，统一大模型接入工具与数据源，告别 N×M 集成。

从思维链到 o1、DeepSeek-R1，讲清「让模型慢思考」为何成为新范式，以及它适用于哪些难题。

把完整报错、最小复现与上下文交给 AI，大幅缩短排错时间，同时避开盲目接受修复的陷阱。

梳理算法、应用工程、数据、产品、安全合规等方向的岗位要求与进阶路径，帮你定位切入点。

讲清自监督的 pretext task、对比学习（SimCLR/MoCo）与掩码建模，以及它为何成为大模型预训练的基础。

讲清编码器-解码器结构、瓶颈、KL 散度与重参数化技巧，以及 VAE 与自编码器的本质区别。

梳理 AI 产品经理需要掌握的核心能力、典型工作流与学习路线，帮你从零把 AI 能力转化为产品。

系统讲解大模型产生幻觉的机理，对比事实性与忠实性幻觉，并给出检索增强、引用标注与一致性校验等缓解方案。

讲解元提示思路与提示词自动优化方法，涵盖人工迭代模板、APE 自动生成与反馈驱动优化，让模型帮你写提示。

精选吴恩达、李宏毅、CS231n、fast.ai 等高质量公开课，按基础到进阶给出学习路径与避坑建议。

讲解 AI 供应链在代码依赖、模型权重与训练数据三个环节的投毒风险，并给出锁定依赖、校验模型来源与最小权限的防护清单。

系统梳理量化、剪枝与知识蒸馏三种模型压缩路线，对比精度、速度与显存权衡，并给出按部署场景的选型建议。

梳理欧盟、美国与中国对深度伪造与 AI 生成内容的标识披露监管动向，并关联水印与取证等技术检测标准。

讲清稀疏注意力、线性注意力与 FlashAttention 的演进脉络，以及它们如何在长序列与推理提速上各显其能。

讲清如何把 AI 学习变成可展示的作品集，覆盖选题、开源沉淀、文档撰写与展示渠道，把能力变成别人看得到的证据。

讲清前缀缓存原理与三大厂商实现差异，给出把系统提示与长文档放进缓存、只换变量的落地要点。