Foundations

先把 AI 概念讲明白,再决定要不要继续深入。

这页不是为了把人丢进公式和术语海里,而是先帮你建立一个能判断产品、工具和研究变化的基础框架。先理解关系,再谈细节。

基础框架
Concepts x Mental Models x Judgment

先有判断框架,后有更快的学习速度。

Core concepts

Transformer、Embedding、RAG、Agent、上下文窗口、对齐等。

Model behavior

模型是怎么训练、推理、调用工具,以及为什么会出现幻觉。

Product translation

同一种底层能力为什么在不同产品里体验完全不同。

补基础时最值得注意的事
先理解概念之间的关系

如果只是背名词,很快就会混乱。基础真正有用的地方,是帮助你看清这些概念怎么连起来。

把原理和产品体验对上

理论不是为了考试,而是为了让你看到一个工具时,能更快判断它解决了什么问题。

别太早陷进细枝末节

在没有整体框架前追公式、架构细节和论文实现,通常会让理解更碎。

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精选基础与理解型文章

这些入口更适合建立概念地图,而不是被碎片化信息带着跑。

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去 /paper,看这些基础概念如何继续演化成新的研究方向。

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