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学习路线
从必要概念到实际应用，建立可以持续推进的学习次第。
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AI 学习：从问题出发，向实践推进
建立本站 AI 学习板块的基本方法：围绕真实任务学习，在实践中补足概念与工具。
大语言模型究竟在做什么
用非数学的方式说明训练、参数与逐词生成，同时指出「预测下一个词」不足以解释模型的全部表现。
上下文不是记忆
解释 Token、上下文窗口、信息位置与上下文污染，说明模型为什么没有天然的持久记忆，以及这对长篇资料整理意味着什么。
模型的三种知识来源
分清参数中的一般知识、你临时提供的材料与外部检索三者的差别，并说明向量检索与 RAG 实际解决了什么、没有解决什么。
选模型是选取舍，不是选排名
把模型选择还原为几组具体取舍：能力与速度、成本与规模、上下文长度、工具能力、隐私边界，并说明为什么排行榜帮不上多少忙。