本文通过天才学生的比喻生动阐释了大模型训练的四个关键阶段：1）预训练阶段（博览群书）通过Transformer等架构让模型掌握基础知识和逻辑；2）后训练与对齐阶段（规矩养成）利用SFT、RLHF等技术培养模型的对话能力和价值观；3）推理增强阶段（思维深度）采用CoT、ToT等方法提升模型解决复杂问题的能力；4）智能体阶段（实习干活）通过工具调用、RAG等技术赋予模型执行实际任务的能力。这种分阶段训

摘要： Manus是一款开源行动型AI助手，能自主拆解任务、调用工具并执行完整流程，实现从顾问到数字员工的升级。与ChatGPT不同，Manus能主动完成多步骤任务（如市场调研、文档整理、网页操作等），并具备试错修正能力。其核心价值在于将AI角色从辅助思考转变为替代执行，释放用户精力专注于决策判断。实际应用中，Manus擅长处理重复性工作（资料整理、初稿生成等），但方向选择、价值判断仍需人类主导。

本文系统介绍了神经网络与Transformer的工作原理及其训练过程。首先解释了神经元的基本概念和人工神经网络的结构，通过买肉案例形象说明神经元计算过程。然后详细阐述了神经网络的训练机制、循环神经网络(RNN)的特点及其局限性。重点解析了Transformer的核心模块——多头自注意力机制，通过圆桌会议的比喻生动说明了其工作原理。文章还完整介绍了大语言模型训练的四个关键阶段：预训练、监督微调、奖励

高质量提示词是解锁AI潜力的关键。本文介绍了六大提示词优化框架：1. STAR法则（情景-任务-行动-结果）使问题结构化；2. 5W2H分析法确保全面提问；3. CO-STAR框架（上下文-目标-风格-语气-受众-回复）精准控制输出；4. CRISPE框架激发跨学科创意；5. BROKE框架（背景-角色-目标-关键结果-优化）实现量化目标；6. 借助AI自身优化提示词。每个框架均配有具体应用场景示

本文探讨了大语言模型(LLM)的演进及其两种主要应用形态：普通LLM智能体和具身智能(Agentic AI)。普通LLM智能体以被动响应方式运行，擅长语言处理和知识检索，如企业智能客服系统。而具身智能则具备主动规划、环境感知和自我学习能力，如小鹏汽车的智能驾驶系统。文章指出，具身智能的发展是迈向通用人工智能(AGI)的关键，它赋予了AI系统目标理解、自主决策和环境适应等更接近人类智能的特征。通过对

本文探讨了从通用AI模型向专业领域AI模型的发展趋势，特别聚焦设计领域。文章分析了隐性知识在设计中的重要性及其特征（隐含性、情境特定性等），提出了通过定性研究和AI交互记录法提取隐性知识的方法。重点阐述了如何将设计师行为转化为知识向量，并构建能够理解设计意图、生成连贯行动序列的智能体。文章还讨论了模型训练策略（LoRA、RLHF等）及当前面临的挑战，如知识提取完整性和智能体泛化能力。最后指出，通过

本文系统介绍了大语言模型（LLM）的关键技术。首先阐述了LLM的基本概念和Transformer架构原理，包括编码器-解码器结构和自注意力机制。接着详细讲解了语言建模的发展历程，从n-gram到神经语言模型的演进。在模型训练方面，重点分析了预训练的计算挑战、分布式训练方法（DDP和FSDP）以及微调技术，特别是参数高效微调（PEFT）方法如LoRA、QLoRA和适配器等。此外，还探讨了提示工程策略

RAG（检索增强生成）是一种优化大语言模型输出的技术，通过从外部知识库检索相关信息作为上下文输入，显著提高回答的准确性、可靠性和时效性。其工作流程分为检索（数据准备、嵌入、向量存储）和生成（上下文整合、LLM生成）两个阶段，能有效缓解LLM的幻觉问题。RAG具有提高准确性、增强可靠性、降低成本等优势，但也面临检索质量、分块策略等挑战。目前主流开源实现方案包括LangChain、LlamaIndex

本文系统介绍了大语言模型（LLM）的定义、特点、能力及训练方法。LLM与传统预训练模型的核心差异在于其庞大的参数量（十亿至千亿级）和海量训练数据，使其具备涌现能力、上下文学习、指令遵循和逐步推理等独特优势。文章详细阐述了LLM的三阶段训练流程：预训练（Pretrain）构建基础能力，监督微调（SFT）培养指令遵循能力，以及人类反馈强化学习（RLHF）实现价值观对齐。同时分析了训练过程中的关键技术挑

AI Agent作为新一代智能实体，凭借感知、规划、行动和记忆四大核心能力，正在从辅助工具进化为能独立完成复杂任务的数字员工。不同于传统AI系统，AI Agent通过整合大模型与外部工具，实现从思维到行动的闭环，在商业调研、电力运维、医疗诊断等领域展现出显著价值。尽管面临大模型不确定性、多Agent协作机制不成熟等挑战，但其在金融、制造等垂直行业的深度应用已初见成效。