AI 应用与大模型
理解 AI、机器学习、大模型、RAG、Agent 和上线治理各自解决什么问题。
每条路线按前置知识排好顺序。新手先建立概念和环境,随后进入方法、机制与真实项目;每个节点都对应一篇完整文章和一个可验证产物。
每个领域先从概念入口开始。点“懂了”才进入下一篇;点“还是不懂”会回到本篇的具体解释。顺序完整的学科可以直接按路线学习,其他内容先从入口逐篇理解。
理解 AI、机器学习、大模型、RAG、Agent 和上线治理各自解决什么问题。
从变量、控制流、函数和对象建立写程序的共同语言,再进入具体语言和工程。
从 Agent 的目标—决定—动作循环开始,逐步建立上下文、工具、状态、评测、安全和项目交付能力。
把岗位要求、知识理解、项目证据、表达和选择机会串成一条闭环。
先理解数据如何组织、问题如何缩小,再学习题型、证明、实现和复盘。
理解 Skill、工具、MCP、Agent 和测试之间的职责,再封装可复用工作流。
从业务问题、数据、指标和不确定性出发,形成可复核的结论。
建立文件、版本、表格、会议和知识管理的可找回工作流。
从受众和问题出发建立选题、内容系列、数据复盘和持续发布能力。
先看懂画面、镜头、风格和一致性,再进入生成、剪辑和权利记录。
把用户抱怨还原成问题、需求、流程、指标和实验。
把公开资料加工成可信、可完成、可交付和可持续更新的知识产品。
把目标、沟通、风险、协作和成果证据变成可推动行动的工作方式。
学习如何评估来源、工具、模板和开源项目,并记录版本、许可和退出条件。
从受众和问题出发建立选题,再练习图文、视频、系列和数据复盘,不把流量当成学习结果。
希望从零建立稳定选题、制作和复盘能力的内容创作者
完成一组围绕真实问题的内容系列,并能用数据复盘下一步
先讲清服务谁、解决什么问题,以及选题从哪里来。
把一个问题分别组织成搜索型图文和视频脚本。
进入系列化叙事、平台差异和内容指标解释。
用一次小实验复盘内容是否带来真实学习或行动。