OPEN AI LEARNING ATLAS · 流动档案

看懂 AI,
让知识流动起来

从历史、原理到产品与实践,连接人工智能的知识与人的工作。

01 · 历史坐标

AI 从哪里来

图灵、达特茅斯、深度学习与 ChatGPT,构成一条不断改变问题方式的历史线索。

本期推荐 · FEATURED ARCHIVE

从图灵到大模型:智能的形状与边界

回望七十年的思想演进,理解 AI 为什么在今天进入大众工作。

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02 · 模型与产品

能力怎样到达用户

模型、产品、平台、工具与 Agent,不是同一个词。

“先理解它是什么,再决定把什么工作交给它。”

03 · 原理与方法

从词元到 Agent

把看不见的技术过程,变成可以观察、可以验证的知识。

词元 · 向量 · 注意力 · 上下文 · Skill · MCP

04 · Agent 体系

从回答到完成任务

理解 Skill、MCP、工具、GUI 与 CLI,看到模型怎样进入真实工作流。

目标 · 方法 · 决策 · 连接 · 执行 · 验收

05 · 多模态生产

让创意跨过媒介

图片、视频、音频与文字共享同一创意母版,进入可登记、可复用的团队素材库。

图像 · 分镜 · 视频 · 配音 · 音乐 · 授权

06 · 实测与案例

把知识带回工作

用统一材料、版本、标准和验收记录,判断工具到底能不能进入组织流程。

研究 · 采访 · 知识库 · RAG · 团队共创

CONTINUE READING · 延伸阅读

从技术史走向真实工作

这里不是工具清单,而是一条可以持续更新的学习路径:每个概念都通向一个观察对象、一个案例和一个下一站。