诸如ChatGPT等生成式人工智能（GenAI）已万众瞩目，基于Transformer的大型语言模型（LLMs）在大量未标记数据上进行训练，可以泛化到诸多不同类型的任务。为了更好地理解LLMs如此强大的真实原因，我们将在本博中深入探究它们的工作原理。LLM演进树形式上，一个仅有解码器的语言模型只是一个条件分布p（xi|x1···xi−1），在已知上下文为x1····xi−1 的情境下，下一个标记x

本文将详细介绍我的实践经验，展示如何仅通过与 AI 助手的对话，就为一所学校（特别是建模其考试安排和课程信息）构建一个全面的教育系统知识图谱。

目前，检索增强生成（RAG）系统成为了将海量知识赋能于大模型的关键技术之一。然而,如何高效地处理半结构化和非结构化数据，尤其是文档中的表格数据，仍然是 RAG 系统面临的一大难题。本文作者针对这一痛点，提出了一种处理表格数据的新颖解决方案。作者首先系统性地梳理了RAG系统中表格处理的核心技术，包括表格解析、索引结构设计等，并评述了现有的一些开源解决方案。

从大语言模型字面意思来理解，“语言”和“模型”很好理解，就是代表着在自然语言处理上的AI模型。而这个大指的是神经网络很大，包括模型的参数数量、训练数据量、计算资源等。

这一突破性的进展不仅激发了对大模型研究的热情，还标志着科技领域一个新的里程碑。时间进入2024年，大模型的热潮不仅没有减退，反而随着OpenAI在年初发布的Sora视频大模型，再次引发了公众和学术界的广泛关注和讨论，进一步证明了大模型技术在当下乃至未来科技发展中的核心地位和不断扩大的影响力。作为一本既适合初学者入门，也适合高年级本科生和研究生作为教材的书籍，作者团队努力全面呈现大模型研究的各个方面

2023年以来，LLM 变成了相当炙手可热的话题，以 ChatGPT 为代表的 LLM 的出现，让人们看到了无限的可能性。ChatGPT能写作，能翻译，能创作诗歌和故事，甚至能一定程度上做一些高度专业化的工作，比如法律服务和医疗诊断咨询。然而，正如任何新技术一样，LLM 也带来了新的挑战和问题。我们如何确保它们的安全性，如何防止它们被用于不良目的？这些都是亟待解决的问题。

输入序列特征表示\(x_1, x_2, \cdots, x_n\)，按行摆放，就构成了输入特征\(X \in \mathbb{R}^{n \times d}\)，那么就将输入的\(n\)个特征序列都转换为对应的\(n\)个query vector, \(n\)个key vector, \(n\)个value vector， 矩阵化表示这些为。因此序列每个位置的输出，都可以看出输入序列转换后表示的加

随着人工智能的发展，AI产品经理这一岗位逐渐被人熟知，而做AI产品经理，和传统互联网PM最大的区别是什么？不是画原型、写PRD的能力，而是对大模型技术的“认知穿透力”——你得知道大模型能做什么、不能做什么，理解技术边界才能定义产品边界，懂技术逻辑才能和算法团队同频，最终把“AI能力”变成用户能感知的“产品价值”。大模型是AI产品经理当前核心的技术抓手与设计基础，而AI产品经理则负责将大模型的技术能

AI产品经理与传统产品经理的差异主要体现在技术应用和职责范围上。AI产品经理专注于应用AI技术（如语义、语音、计算机视觉和机器学习）进行产品设计、研发和生命周期管理，需与数据科学家紧密合作，关注数据质量、模型迭代及伦理风险。传统产品经理则更注重市场需求、竞争分析和产品全生命周期管理，强调与市场、销售等团队的协作。随着AI技术的发展，AI产品经理通过提升运营效率和个性化体验，为企业带来显著效益，而传

摘要： AI产品经理需掌握技术逻辑、数据思维、产品设计与商业闭环能力。自学路径包括：1）明确角色定位，理解AI PM的核心职责；2）构建四大知识模块（技术理解力、数据思维、产品方法论、商业视野）；3）通过项目驱动学习，模拟实战并输出成果；4）避免常见误区如忽视数据质量或过度承诺AI能力。建议结合系统学习资源（如吴恩达课程、行业案例）与社群交流，高效构建知识体系。附《AI产品经理学习资料包》可免费领