一套正在生长的中文知识手册

AI 大模型
知识地图

主修十一课 + 进阶五专题,一页一个:从"怎么问"到"怎么动手"。每一页都是单文件、零依赖、可离线阅读的独立指南——内容整理自官方文档与论文,不作任何背书。

不知道从哪开始?主修按 01 → 11 的顺序读:先懂它是什么、怎么"想"(大模型、思维链),你怎么"问"(Prompt 工程),再看它会怎么"错"(幻觉)、知识怎么"补"(RAG),然后认识"会做"的 Agent(Skill、MCP、Harness),最后看真实产品。学完主线,再按角色选修进阶专题:定制、安全、感官、记忆、协作。

18 个专题页 40+ 术语速查 单文件 · 离线可读 更新于 2026 年 10 月
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学习路径 · 主修

十一站,一条主线

顺序不是随意的:先懂模型是什么、怎么"想",你怎么"问",再看它会怎么"错"、知识怎么"补",然后认识"会做"的 Agent,最后是"动手"的能力与真实的产品。点击任意卡片进入专题页。

01第 0 课

大模型

它的本职只有"预测下一个词"——但规模够大后,涌现出了你现在看到的一切能力。

开始阅读 ≈ 6 min
02怎么想

思维链

让模型把中间步骤写出来再作答——2022 年的一篇论文,如今长成了"推理模型"整个品类。

开始阅读 ≈ 6 min
03怎么问

Prompt 工程

提示词不是咒语,是你与模型的接口规范:说清楚、给示例、定格式、配评测。

开始阅读 ≈ 7 min
04怎么错

幻觉

流畅、自信、错误。它不是撒谎,是机制的伴生物——三个诱因、四道闸门,只能管理不能根除。

开始阅读 ≈ 6 min
05怎么补知识

RAG

让模型开卷考试:先从你的资料里检索,再作答——答案有出处、可更新、可授权。

开始阅读 ≈ 6 min
06从会说到会做

AI Agent

给目标不给步骤:它自己规划、调用工具、根据反馈纠错——一种新的软件形态。

开始阅读 ≈ 6 min
07教它手艺

Skill

给 Agent 的操作手册:一页 SKILL.md,让团队的手艺变成可分发的资产。

开始阅读 ≈ 6 min
08怎么连接

MCP

AI 应用的 USB-C:一个开放协议,让工具与数据即插即用——连竞争对手都愿意共建。

开始阅读 ≈ 6 min
09怎么动手

Agent Harness

包在模型外面的运行时骨架:循环、工具、沙盒与留痕。模型负责聪明,它负责可靠。

开始阅读 ≈ 7 min
10开源样本

DeepSeek Harness

"Everything is a Plugin":DeepSeek 开源的 Agent 运行框架,GitHub 26 万 Star 的当代实现。

开始阅读 ≈ 7 min
11真实产品

飞书 CLI

给 Agent 装上飞书的那双手:官方开源的命令行工具,一行命令读消息、写文档、查日历。

开始阅读 ≈ 6 min

阅读时长为估算 · 每个专题页的页脚都能返回本地图,或跳到相邻专题。

进阶专题

七个方向,任选深入

主修之后,按你的角色与兴趣选修:定制、安全、感官、长期记忆、团队协作、实战选型与职业角色——每个方向都可单独阅读,不设先后。

进阶专题不设先后 · 按需取用。

术语速查

40+ 个词,看懂 AI 新闻

读公众号、看发布会时最常见的那些词,按主题分组。带下划线的词已有专题页,点击可直接深入。

模型本体8 词+
Token 词元模型读文本的最小单位,一个汉字约 1–2 个 token;计费、限速、上下文上限都按它算。有专页 ↗
上下文窗口模型一次能"看到"的内容上限(如 128K、1M token),超了就要靠压缩或检索。有专页 ↗
预训练 / 微调先"读遍互联网"打基础(Pre-training),再用专业数据调教出特定能力(Fine-tuning / SFT)。有专页 ↗
RLHF人类反馈强化学习:让人给回答打分,模型据此"学乖"——ChatGPT 好好说话的关键一步。
MoE 混合专家大模型内部分成很多"专家",每次只唤醒几个——DeepSeek V3 的标志性设计。
蒸馏让小模型模仿大模型的输出来变强,"以师徒制降本"。
量化把模型参数从高精度压成低精度,换更小内存与更快速度,牺牲一点智商。
多模态能同时处理文字、图片、音频、视频的模型。有专页 ↗
模型行为6 词+
幻觉流畅、自信,但错误或无依据的输出。有专页 ↗
温度 Temperature随机性旋钮:调低稳定保守,调高有创意也易跑偏。
对齐 Alignment让模型行为符合人类意图与价值观的总称。
越狱 Jailbreak绕过安全限制,骗模型输出违禁内容的攻击手法。
提示注入把恶意指令藏进网页、文档里等 AI 去读——Agent 时代最著名的安全威胁。有专页 ↗
拒答 Refusal安全边界触发后,模型回复"我不能帮你做这个"。
知识接入5 词+
RAG检索增强生成:先搜资料再作答,答案有出处。有专页 ↗
Embedding 嵌入把文字变成向量,意思越近的文本向量越接近。
向量数据库存向量、按"意思"搜索的数据库(FAISS、pgvector、Milvus 等)。
重排 Rerank初筛之后用小模型精细排序,提升检索质量。
长上下文 vs RAG整本塞进窗口 vs 只检索相关几页——实践中常混用。
Agent 与工具10 词+
Agent能感知、规划并动手执行任务的 AI 系统。有专页 ↗
Skill 技能给 Agent 的操作手册:SKILL.md 按需加载,团队手艺变成资产。有专页 ↗
Harness / Scaffolding包在模型外面的运行时骨架 / 开跑前组装的静态件。有专页 ↗
Agent 循环取观察 → 出动作 → 回填,直到模型说"做完了"。
Function Calling模型输出结构化的"调用请求",由外部程序执行。
MCPAnthropic 开源的连接标准,"AI 的 USB-C"。有专页 ↗
子智能体主 Agent 派出去干专项任务的分身,各带独立上下文。
Human-in-the-loop关键动作先弹审批等人拍板——自治程度的反面刻度。
记忆 Memory跨会话记住用户事实与偏好的机制:短期靠窗口,长期靠外挂。有专页 ↗
多智能体主 Agent 拆解派发、子 Agent 并行执行——分治换上下文,成本是乘法。有专页 ↗
推理与评测8 词+
思维链 CoT把中间步骤写出来再作答,最著名的提示技法。有专页 ↗
推理模型回答前先内部"打草稿"的模型(o 系列、DeepSeek-R1)。有专页 ↗
测试时算力推理阶段多花算力换质量——"想得更久"也算变强。有专页 ↗
ReAct推理与行动交替的循环,Agent 的思想模板。有专页 ↗
Benchmark 基准标准化考卷:MMLU(知识)、SWE-bench(修 bug)等。
Eval 评测工程自己出卷子持续测模型与提示词的效果——好提示是测出来的。
LLM-as-a-judge用一个模型给另一个模型的输出打分,规模化自动评审。
红队测试专职攻击自家模型找漏洞的安全实践。
产品与运行5 词+
系统提示词产品出厂自带、常驻生效的隐形指令——产品的"性格"。有专页 ↗
上下文工程提示词工程的升级版:管理模型看到的全部上下文。有专页 ↗
流式输出一个字一个字往外蹦的输出方式,体验更快。
模型路由简单问题给小模型、难题给大模型——省钱又保速度。
速率限制API 每分钟允许的调用量,TPM / RPM 缩写的来源。

关于本站

一套单文件的知识手册

这是什么

独立学习指南:十一个专题页整理自官方文档、论文与权威媒体,与所提及的各家公司没有关联。第三方说法均标注"本站未复测"。

怎么读

主修按 01 → 11 推进,进阶专题(12–16)按角色选修,每页 5–10 分钟;页面之间通过页脚互链,随时回到地图。术语速查适合当工具书翻。

怎么维护

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