本文系统介绍了大模型的基础原理与应用技术。首先梳理了人工智能知识体系，阐明大模型的训练三阶段（预训练、监督微调、RLHF）及其基于概率预测的核心机制。重点讲解了推理增强技术，包括提示工程（COT、TOT等方法）和推理框架（如Plan and Execute）。详细解析了RAG技术的工作流程、常见问题及评估指标。最后引入Agent概念，指出其作为大模型与记忆、工具、规划能力的结合体。全文以通俗语言阐

机器学习经典算法最好懂！看不了吃亏看不了上当！没有术语堆砌！小白友好！图文并茂！AI盛行的年代还有人坚持手搓！