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AI、机器学习与大模型到底是什么：小白的第一张概念地图
从一封客服邮件出发，讲清 AI、机器学习、深度学习、生成式 AI、大模型、训练、推理、Token、参数、提示词、RAG、Agent 与微调。
Kevin · 52 分钟 · 更新 2026-08-04第一次调用大模型 API：从一条 JSON 到可上线聊天接口
用一条真实请求讲清 HTTP、JSON、消息角色、Token、标准响应、SSE 流式输出、超时、重试、密钥边界与供应商适配，并附可直接运行的本地模拟服务。
Kevin · 58 分钟 · 更新 2026-08-04从空文件夹到第一个 AI 聊天应用：浏览器、Node、SQLite 与流式响应
亲手跑通一个零依赖 AI 全栈项目，理解 HTML、CSS、JavaScript、HTTP 路由、SQLite 会话、SSE 流式渲染和模型适配层怎样协作。
Kevin · 72 分钟 · 更新 2026-08-04AI 应用开发全景图
理解模型、上下文、知识、工具、工作流、评测和交付之间的完整关系。
Kevin · 22 分钟 · 更新 2026-08-04大模型如何生成回答：先学会 Token 和上下文，再看内部机制
先用一个客服问题讲清大模型怎样接着生成文字，再把 Token、上下文窗口、采样和结构化输出放回同一条过程里。
Kevin · 20 分钟 · 更新 2026-08-04提示词结构化实验：把教学样例严重错误从 22.2% 降到 0
沿着 72 次教学回放中的错误记录，逐步收紧输出契约、事实边界、歧义处理与注入防护，并把规则接入可复现的评测门禁。
Kevin · 22 分钟 · 更新 2026-08-04模型选型评分表：质量、延迟与成本的教学演算
通过固定任务集比较质量、延迟、价格、工具能力和输出稳定性，并用置信区间、路由成本与回滚门槛约束采购决策。
Kevin · 22 分钟 · 更新 2026-08-04RAG 是什么：从一份资料到一条有依据的回答
先用新旧制度冲突的例子讲清 RAG 是什么、和普通模型调用有什么区别，再拆解检索、生成、引用和评测。
Kevin · 28 分钟 · 更新 2026-08-05文档分块策略与参数实验
先用一个看得见的文档例子讲清‘分块’是什么、为什么需要它，再比较语义分块、窗口重叠、父子块和表格处理方法。
Kevin · 26 分钟 · 更新 2026-08-05从一次错额退款构建能阻断发布的 AI 评测集
把失败记录变成分层样本、确定性评分器、隐藏集、切片门禁与可复查发布证据。
Kevin · 34 分钟 · 更新 2026-08-04Token 成本、缓存与延迟优化
从提示词、模型路由、缓存、并发和观测五个方向控制 AI 应用成本。
Kevin · 34 分钟 · 更新 2026-08-02先别急着选模型：把业务问题翻译成分类、回归、排序或生成
从一张订单表认识样本、特征和标签，学会区分分类、回归、排序、聚类、异常检测与生成任务，并建立最小基线。
Kevin · 42 分钟 · 更新 2026-08-04