学 AI 别只学工具:这 5 个基础概念才是真正的护城河
Zachly · x · 2026-11-14
一篇梳理 AI 学习路线的帖子,指出学 AI 大多在学工具,但真正重要的是底层概念,并列出五大板块:
- 上下文工程:理解上下文窗口与 token 限制、管理 LLM 看到的信息、上下文压缩/检索/记忆。
- RAG:嵌入与向量相似度、分块策略与语义搜索、检索质量/重排/接地。
- Agent 架构:工具调用与函数执行、规划与任务分解、状态管理与编排、单 agent vs 多 agent。
- 模型基础:token/嵌入/注意力、Transformer 与下一词预测、温度与采样、微调 vs 提示 vs 检索。
- 评估与可靠性:幻觉与失败模式、确定性 vs 概率性系统等。
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