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新专栏预告 《AI大模型应知应会短平快系列100篇》 - 整体规划设计

article 2026/2/14 1:07:29

做个预告，为系统化梳理AI大模型的发展脉络，并为普及AI素养做一点贡献，特给自己制定了一个小目标，3个月内完成交稿。

AI大模型应知应会短平快系列100篇 - 整体规划设计

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一、基础知识模块（20篇）

1.1 大模型基础概念

  1. 什么是AI大模型？从GPT到LLaMA的发展历程
  2. 大模型核心术语解析：参数、Token、推理与训练
  3. 大模型的能力边界：它能做什么，不能做什么
  4. Transformer架构深入浅出：大模型的基石
  5. 大模型发展简史：从BERT到ChatGPT的演进

1.2 大模型工作原理

  1. 预训练与微调：大模型的两阶段学习方式
  2. Prompt Engineering基础：如何与大模型有效沟通
  3. 大模型的知识获取方式及其局限性
  4. 大模型的推理能力：原理与实现
  5. 大模型的涌现能力：为什么规模如此重要

1.3 大模型生态

  1. 开源vs闭源大模型：各自优势与选择指南
  2. 主流大模型全景：OpenAI、Anthropic、谷歌及国产模型对比
  3. 大模型评测标准：如何判断一个模型的优劣
  4. 大模型商业化现状：主流应用场景及盈利模式
  5. 大模型训练资源需求：算力、数据与成本分析

1.4 大模型伦理与安全

  1. AI安全与对齐：大模型的灵魂工程
  2. 大模型的偏见与公平性问题
  3. 内容审核与有害输出预防
  4. 隐私保护与大模型训练
  5. 大模型伦理准则与监管趋势

二、应用实践模块（30篇）

2.1 基础应用技巧

  1. Prompt设计原则：让大模型精准理解你的需求
  2. 系统提示词(System Prompt)设计与优化
  3. 角色扮演技巧：让AI成为你需要的专家
  4. 限定输出格式：如何让AI回答更加结构化
  5. Few-shot与Zero-shot使用方法对比
  6. Chain-of-Thought：引导大模型进行步骤推理
  7. 模型温度参数调节：控制创造性与确定性

2.2 垂直领域应用

  1. 大模型在文本创作中的应用技巧
  2. 大模型辅助编程：从代码生成到调试
  3. 大模型进行数据分析的方法与局限
  4. 大模型在教育领域的应用模式
  5. 大模型与医疗健康：辅助诊断的可能性与风险
  6. 大模型在法律文档处理中的应用
  7. 大模型与营销内容创作

2.3 高级应用技术

  1. Prompt链式调用：解决复杂问题的策略
  2. RAG技术入门：检索增强生成原理及实现
  3. Agent框架入门：让AI具备自主行动能力
  4. 大模型与知识图谱结合的应用模式
  5. 多模态大模型应用：文本、图像和音频的协同处理
  6. 长文本处理技巧：克服大模型的上下文长度限制
  7. 多轮对话设计：构建高效的交互式应用
  8. 大模型输出结果的后处理技术
  9. 大模型幻觉问题的识别与缓解方法

2.4 工程化实践

  1. 大模型API调用最佳实践
  2. 本地部署开源大模型的硬件需求与步骤
  3. 大模型推理优化技术：量化、剪枝与蒸馏
  4. 大模型应用的性能监控与优化
  5. 构建企业级大模型应用的架构设计
  6. 大模型应用的成本控制策略
  7. 大模型应用的持续集成与部署(CI/CD)实践

三、开发工具与框架模块（20篇）

3.1 开发环境与工具

  1. 大模型开发必备工具链介绍
  2. OpenAI API使用指南与最佳实践
  3. Hugging Face生态系统入门
  4. 国产大模型API对比与使用指南
  5. 大模型本地开发环境搭建

3.2 主流框架与库

  1. LangChain快速入门与应用示例
  2. LlamaIndex使用指南：构建高效知识库
  3. Semantic Kernel：微软的大模型应用框架
  4. Flowise：无代码搭建大模型应用
  5. Pinecone与Milvus：向量数据库在大模型应用中的作用
  6. FastAPI搭建大模型API服务
  7. TypeChat：类型安全的大模型编程框架
  8. AutoGPT与BabyAGI：自主代理框架探索

3.3 开发实践

  1. 构建你的第一个大模型Chatbot
  2. 基于大模型的文档问答系统实现
  3. 大模型+向量数据库构建个人知识库
  4. Web应用与大模型集成开发实践
  5. 移动应用中的大模型功能开发
  6. 大模型辅助的数据分析应用开发
  7. 大模型驱动的自动化工具开发

四、大模型微调与定制模块（15篇）

4.1 微调基础

  1. 大模型微调入门：概念、目的与适用场景
  2. 微调数据准备与清洗技巧
  3. 指令微调(Instruction Fine-tuning)详解
  4. RLHF原理与实践：从人类反馈中学习
  5. LoRA低秩适应微调技术详解

4.2 微调实践

  1. OpenAI微调API使用指南
  2. 使用Hugging Face进行开源模型微调
  3. QLoRA：低资源环境下的高效微调
  4. 垂直领域大模型微调案例分析
  5. 微调效果评估与优化方法
  6. 大模型知识编辑技术探索
  7. 持续学习：大模型的增量训练
  8. 大模型蒸馏：从大到小的能力传递
  9. 私有化部署微调模型的最佳实践
  10. 大模型微调的成本控制与ROI分析

五、前沿趋势与挑战模块（15篇）

5.1 技术前沿

  1. 多模态大模型发展趋势与应用前景
  2. 小参数量大模型的发展与应用：效率与性能的平衡
  3. 大模型推理优化最新进展
  4. 长上下文理解技术的演进
  5. Agent技术前沿：从单一助手到复杂系统
  6. 大模型可解释性研究进展

5.2 行业挑战与未来

  1. 大模型商业化的挑战与机遇
  2. 企业级大模型应用的安全挑战
  3. 大模型在垂直行业的落地路径
  4. 国产大模型发展现状与未来展望
  5. 大模型时代的就业与技能转型
  6. 全球大模型竞争格局分析

5.3 大模型与社会

  1. 大模型对创意产业的影响与重塑
  2. 教育革新：AI大模型与未来学习方式
  3. AI大模型时代的个人成长策略：如何与AI共存共荣

这个系列涵盖了从基础知识到实际应用，再到开发工具、模型定制和未来趋势的全方位内容，系统性地帮助入门者快速掌握AI大模型领域的核心知识和技能。每篇文章都可以简短精炼，易于理解，同时保持内容的连贯性和进阶性。

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