2026 AI 准备速查表:核心概念与必备工具全景
goyalshaliniuk · x · 2026-09-01
这是一份面向 2026 年的 AI 学习速查表,旨在帮助学习者掌握构建产品和职业发展所需的核心技能。内容涵盖七大板块:
- 基础概念:理解 AI、机器学习、神经网络及训练与推理的区别。
- Agentic AI:掌握能够规划、行动和自我纠正的智能体组件(工具、记忆、规划)。
- 机器学习构建模块:学习监督/无监督学习、模型评估指标及特征工程。
- 生成式 AI 术语:涵盖 LLM、视觉模型、多模态及嵌入等核心词汇。
- 系统与架构:从 RAG、向量数据库到微调和模型部署的生产流程。
- 必备工具清单:精选的 LLM 提供商、AI 助手、图像生成及 Agent 构建平台。
- 工程工具:TensorFlow、PyTorch、Pandas、向量数据库等框架概览。
「应用」频道最新
- CleanShot 预告下周发布重大更新 — altryne · 2026-09-01
- Perplexity 开源混合计算的 PII 分类器:基于 Qwen3 约 5.96 亿参数 — AravSrinivas · 2026-09-01
- Perplexity 发布隐私保护本地运行时研究博客 — AravSrinivas · 2026-09-01
- Perplexity 推混合计算:Mac 端敏感文件改由本地模型处理 — AravSrinivas · 2026-09-01
- Perplexity CEO:本地 token 免费还护隐私,Mac 是 agent 新机会 — AravSrinivas · 2026-09-01
- Perplexity Mac 应用支持混合计算,开源 PII 隐私分类器 — perplexity_ai · 2026-09-01