最新观察
- AI 应用正在从“个人试用工具”转向“组织级工作流重构”。
- Agent 能力进入真实流程后，人的判断、权限、验收和成本控制会变得更重要。
- 企业最缺的不是工具清单，而是把真实需求拆成可执行项目的能力。
COURSE 12 · ¥9,800 / 2 天
深度拆解大模型预训练、后训练的原理、架构与趋势
用一把手也能理解的方式，讲清模型为什么会强、为什么会错、为什么需要评测。
WHY · 解决什么
跨过真实门槛，不只听懂概念
这一课不是让所有人变成算法专家，而是让你能听懂模型能力、边界、成本和风险。
课程会讲
- 预训练、后训练、指令微调、强化学习的基本逻辑。
- 上下文窗口、多模态、推理模型和幻觉问题。
- 如何读懂模型发布、榜单和供应商话术。
适合谁学
- 企业一把手与创业者
- 业务负责人和转型负责人
- 需要把 AI 做成项目的实战学员
PRACTICE · 现场实战
带着自己的业务问题练
现场不是复述工具说明，而是把一个真实问题拆成输入、流程、工具、验证和下一步交付。
现场会做
- 设计一个模型能力测试题。
- 对比输出质量和失败模式。
- 写出模型使用边界和人工审核要求。
典型应用场景
- 写作模型不一定适合数据分析。
- 推理模型适合复杂判断但成本更高。
- 多模态模型适合图片、文档和视频理解。
- 代码模型适合自动化开发和测试。
OUTPUT · 带走成果
每个主题都留下可复盘材料
模型能力判断表模型风险清单评测样例选型建议
SOURCES · 参考来源
公开趋势与实战转化依据
课程根据官方产品更新、行业研究和基地项目实践持续迭代。