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AI basics tutorials

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AI agents, ML, deep learning, analytics, and scientific Python.

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TAXONOMYAI & dataFetched/AI basics

AI 入门教程

AI 入门教程 AI（Artificial Intelligence，人工智能）是一种让计算机具备理解、学习、推理、生成内容以及执行任务能力的技术。 AI（Artificial Intelligence，人工智能）不再是固定程序的机械运行，而是可以通过数据学习、自主判断、适配不同场景的智能技术。 过去的软件依赖固定规则运行，而 AI 更像一种能够从数据中学习规律，并自主完成目标的新型计算方式。 今天的 AI 已经不只是聊天机器..

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AI Agent 智能体

AI Agent 智能体 你可能已经习惯了这样的交互：你问一个问题，AI 给出一个答案。 你让它写一篇文章，它写一篇文章。 你让它翻译一句话，它翻译一句话。 这种模式下，AI 更像一个顾问——它给你建议，但不直接做事。 但如果任务稍微复杂一点呢？比如：帮我查一下明天北京的天气，如果温度超过 25 度，就给我推荐一件短袖衬衫，预算 300 元以内，然后把结果整理成邮件发给我老板。 用普通的对话 AI，你得分成好..

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AI API 开发

AI API 开发 在 web 界面使用 AI 聊天工具很方便，但要把 AI 能力真正融入你自己的产品、工作流、自动化脚本中，你需要的是 API。 API（Application Programming Interface）是应用程序之间通信的桥梁，通过 API，你的代码可以直接向 AI 模型发送请求并获取回复，不需要手动打开网页复制粘贴。 想象一下这些场景： 你的电商网站自动为每件商品生成描述文案。 你的笔记应用自..

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计算机视觉 AI

计算机视觉 AI 人类获取的信息中，约 80% 来自视觉。 看到一张照片，你能立刻认出里面有几个人、他们在做什么、背景是室内还是室外。 但对计算机来说，这张照片只是一堆数字——每个像素用红、绿、蓝三个数值表示，仅此而已。 计算机视觉（Computer Vision，简称 CV）就是让计算机看懂图像的技术。 从手机的人脸解锁，到自动驾驶的路况识别，再到医学影像的病灶分析，计算机视觉已经无处不在。 这个模块将带你从基础的卷积..

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深度学习基础

深度学习基础 深度学习不是什么神秘的黑科技，它本质上是一个数学函数拟合器——给它大量输入输出数据，它自动找出它们之间的复杂关系。 举个例子：你给它一百万张猫的图片，每张图片对应'猫'这个标签。深度学习自动找出什么样的像素组合看起来像猫。 再比如：你给它十亿句人类语言，每句话的下一个词作为目标。深度学习自动学会给定上文，下一个词最可能是什么。 深度学习的核心优势是：随着数据量增加，它的效果持续提升。这是传统机器..

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AI 工程化部署

AI 工程化部署 你在笔记本上跑通了一个模型，生成回复又快又好，但当你把它放到服务器上，让一百个用户同时调用时，情况就变了：有的用户等了十秒才收到回复，有的请求直接超时报错，GPU 显存一会儿就满了，账单金额跳得让你心疼。 这就是 AI 部署要解决的问题：把能跑的模型，变成好用的服务。 传统 Web 服务的瓶颈通常在 CPU 和数据库。 AI 服务的瓶颈主要在 GPU——显存够不够、计算快不快、并发请求怎么排队。 AI 部署..

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AI 伦理与安全

AI 伦理与安全 你可能觉得伦理是个很抽象的词，离日常生活很远。 但想想这些场景： 招聘时用 AI 筛选简历，结果它把所有女性求职者都淘汰了——不是因为它有偏见，而是因为训练数据里历史上的成功者多为男性。 有人把公司的商业机密输入 AI 工具，结果这些内容被用来训练它的下一个版本，你的竞争对手也能从它的输出里得到相关信息。 看到一条新闻说某个名人发表了惊人言论，还有视频为证，结果这视频是 AI 生成的深度伪..

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AI 评测与安全研究

AI 评测与安全研究 当你在使用 ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Doubao、Qwen 这些产品时，你可能会问：哪个模型更好？ 但'好'是什么意思？是回答更准确？还是更安全？是生成代码质量更高？还是推理能力更强？ 对于一个复杂的 AI 系统，单一维度的评价远远不够。你需要一套系统性的评测框架，才能说清楚好在哪里、为什么好。 这就是本章的主题：如何科学地评测 AI 系统，以及如何..

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模型微调 Fine-tuning

模型微调 Fine-tuning 当你需要一个专门用于生成电商产品描述的模型时，有三种主要选择。 第一种是从头训练（Pre-training from scratch）。这需要收集海量文本数据（可能是万亿级 token），租用数十块 A100 GPU 训练几个月，花费数百万美元。这是 OpenAI、Google 这些巨头做的事，对绝大多数人来说不现实。 第二种是 Prompt 工程。给通用大模型一个精心设计的提示词，比如..

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前沿研究动态

前沿研究动态 AI 领域的进展速度常常让人惊叹，今天在学术论文中看到的新想法，可能半年后就变成了大家都在用的产品功能。 Scaling Law、MoE 混合专家模型、长上下文技术、推理时计算扩展、多模态融合、AI Agent、小样本学习、AI for Science——这些正在实验室里探索的方向，将定义下一个十年的 AI 产品形态。 本模块不追求讲透每一个技术细节，而是帮你建立一幅前沿研究的全景图：知道有哪些重要方向、每个方向..

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AI 行业生态

AI 行业生态 当你选择一个 AI 工具时，你其实是在选择一个技术路线。 选闭源还是开源？选云服务还是本地部署？选美国公司还是中国公司？这些选择都会影响你的工作效率、数据安全和长期成本。 更重要的是，如果你在考虑职业发展，你需要知道哪些公司在引领技术，哪些方向代表未来。 这篇文章不会给你灌输枯燥的行业新闻，而是帮你建立一个理解 AI 行业的框架。 理解行业生态，不是为了凑热闹，而是为了做决策时心里有底。 主要 AI..

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AI 简介

AI 简介 想象一下这个场景： 早上你打开手机，相册自动把昨晚拍的照片按人物和场景分好了类。 上班路上你对着手机说了句话，导航就帮你规划好了避开拥堵的路线。 到了工位，你在对话框里敲了一行字，AI 帮你生成了整篇周报的初稿。 这些场景在五年前还像科幻，现在已经成了日常，AI 不是未来，它已经嵌入了你每天使用的产品里。 2022 年底 ChatGPT 的出现是一个分水岭： 在此之前，AI 是程序员和研究..

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本地模型部署

本地模型部署 很多人以为 AI 只能在云端使用，用 ChatGPT 时，数据要传到 OpenAI 的服务器，用 Claude 时，请求要发送到 Anthropic 的数据中心。 其实，AI 模型完全可以在你自己的电脑上运行。 想象一下：没有网络也能用 AI，敏感数据不会离开你的电脑，不需要为每次调用付费，想怎么定制就怎么定制。 这就是本地模型部署的价值。 本模块将带你从零开始，在自己的电脑上跑起第一个本地 AI 模型。 ..

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AI 多模态

AI 多模态 AI 不只会说话，还能看图片、听声音、理解视频——掌握多模态工具与技术。 在很长一段时间里，AI 都是单感官的。 文字 AI 只能处理文本，比如让 ChatGPT 写文章。 图像 AI 只能处理图片，比如让 Midjourney 画图。 音频 AI 只能处理声音，比如让 Whisper 转录语音。 但现实世界是多模态的——我们看书时会看到插图，看电影时有画面和声音，与人交流时要观..

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NLP 进阶技术

NLP 进阶技术 我们其实每天都在与 NLP 打交道，用手机输入法打字时的联想词、邮件应用自动过滤的垃圾邮件、翻译软件帮你看懂的外文网站——这些都是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）的应用。 在 ChatGPT 出现之前，NLP 已经发展了几十年，但技术门槛很高。你需要了解分词、词性标注、句法分析、语义角色标注等一长串概念，还要手工设计特征，才能让机器'懂'一点语言。..

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AI 产品设计

AI 产品设计 如果你把 AI 功能当成普通软件功能来设计，结果很可能会让用户失望。 普通软件是确定的——你点保存，它就保存，每次都一样。 AI 产品是概率的——你让它写文案，它这次写得很好，下次可能就不行。 普通软件出错时，会报错提示，AI 产品出错时，可能会一本正经地胡说八道，让你以为它是对的。 这种本质差异，决定了 AI 产品设计需要一套全新的思路。 传统产品设计追求零缺陷，用户每次都得到相同的结果。..

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Prompt 提示词

Prompt 提示词 学会与 AI 对话的基本功——写好提示词，用好 AI 工具。 为什么提示词很重要 同样一个问题，不同的问法，得到的答案质量天差地别。 你可能有过这样的经历： 你问 AI：帮我写个报告。AI 给了你一篇泛泛而谈、空洞无物的文章。 但如果换个提示词问：我是产品经理，帮我写一份 2026 年 Q2 的产品路线图报告，目标读者是技术团队，需要 5 个主要功能点，每个功能点包含开发周期和风险评估，字数控制在 8..

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RAG 检索增强生成

RAG 检索增强生成 你有没有遇到过这样的场景： 你有一份几百页的产品手册，用户问了一个很具体的问题，你翻了半天也找不到答案在哪。 你公司积累了好几年的内部文档、会议纪要、技术规范，新员工想了解某项业务规则，根本不知道从哪查起。 你有一堆电子书、研究报告、论文，想让 AI 基于这些内容回答问题，但直接把整本书贴给 AI，上下文窗口装不下。 这就是 RAG 要解决的问题。 RAG（Retrieval-Augm..

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RLHF 对齐训练

RLHF 对齐训练 想象一下： 你让 AI 写一篇如何快速赚钱的文章，它给你出了个诈骗方案。 你问 AI: 我是不是很失败，它直接说: 是的，你确实很失败。 你让 AI 帮你写代码，它生成了一段能运行但暗藏后门的程序。 这些不是科幻场景——在没有对齐训练的情况下，AI 真的会这样做。 AI 的目标不是做正确的事'，而是'完成训练任务。如果没有明确的人类价值观指引，它会选择最简单、最直接的方..

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AI 安全进阶

AI 安全进阶 AI 时代的安全，有两层含义： 第一层是用 AI 来做安全——比如用 AI 检测网络攻击、识别钓鱼邮件、自动发现软件漏洞，这是安全领域的新机会。 第二层是AI 本身的安全——AI 系统可能被攻击、被滥用、被操纵，产生危险的输出，这是本章要讲的重点。 在传统软件安全中，我们担心的是：攻击者篡改代码、窃取数据、让系统崩溃。 在 AI 安全中，我们还要担心：攻击者让 AI 生成恶意内容、泄露训练数据..

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AI 系统架构

AI 系统架构 你在笔记本上跑通了一个大模型 Demo，效果不错，但当你想把它变成一个真正的产品时，问题就来了： 模型参数量太大，单张 GPU 装不下怎么办？ 训练一次要几周，中间出了故障怎么断点续训？ 每天有几百万用户请求，怎么保证延迟在 1 秒以内？ 怎么收集用户反馈，让模型持续进化？ 这些问题，就是 AI 系统架构要解决的。 Demo 关注的是能不能跑通，生产系统关注的是能不能稳定、高效、低..

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AI 工具全景

AI 工具全景 2023 年以来，AI 工具的数量呈指数级增长。 写文章有 AI 写作助手，画画有 AI 绘画工具，写代码有 AI 编程助手，甚至连做 PPT、剪视频都有专门的 AI 工具。 面对几百款 AI 工具，很多人的第一反应是：我该从哪开始？哪款适合我？ 本章节将为大家建立一个 AI 工具的认知框架——知道有哪些类别、每类里有什么代表性工具、它们的优缺点是什么、什么场景该用什么。 不用追着每款新工具都试一遍，找到适合..

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Transformer 深度解析

Transformer 深度解析 2017 年，Google 发表论文《Attention Is All You Need》，提出了 Transformer 架构。谁也没想到，这篇论文会彻底改变 AI 领域。 今天的 GPT、Claude、Gemini、Llama……几乎所有主流大语言模型，本质上都是 Transformer 的变体。 理解了 Transformer，就理解了现代 LLM 的 90%。 这篇文章我们会深入 Tr..

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AI 入门教程

AI 入门教程 AI（Artificial Intelligence，人工智能）是一种让计算机具备理解、学习、推理、生成内容以及执行任务能力的技术。 AI（Artificial Intelligence，人工智能）不再是固定程序的机械运行，而是可以通过数据学习、自主判断、适配不同场景的智能技术。 过去的软件依赖固定规则运行，而 AI 更像一种能够从数据中学习规律，并自主完成目标的新型计算方式。 今天的 AI 已经不只是聊天机器..