阅读目录读完你能做到的事知识地图怎样读懂论文的论证过程推荐的读法本阶段的资料来源阅读目标建立一张从模型输入到产品评测的知识地图先看懂完整过程再决定深入哪一章。这一阶段回答一个问题一个 AI 应用从技术上是怎样工作的读完之后你应该能看懂团队的技术方案能判断“这个需求该用提示词、RAG、Agent 还是微调”能算出大致的成本并且知道怎么用评测判断“变好了还是变坏了”。读完你能做到的事用自己的话讲清大模型的工作方式token、预测下一个词、温度、上下文窗口、为什么会编造。评审团队的提示词和上下文设计指出“放多了”“放错位置了”“没法命中缓存”这类问题。判断一个知识问答需求该怎么做直接放进上下文、RAG还是微调出错时知道先查哪一段。判断一个需求该用固定工作流还是 Agent并为 Agent 设计权限、护栏和人工介入点。给 AI 功能建立评测错误分析、二元判断、校准模型评审、区分 passk 和 pass^k。读懂四篇关键论文并学会它们的作者是怎样思考的。知识地图阶段 1 的知识地图。箭头表示“先懂前面后面才好懂”虚线连着每章对应的精读论文。编号章节一句话说明对应精读01大模型怎么工作token、预测下一个词、三个训练阶段、上下文窗口、幻觉、成本精读四02提示词与上下文工程决定每次调用模型能看到什么上下文不是越多越好精读一03RAG 检索增强让模型基于你的资料回答出错时分段排查精读一04Agent 智能体工具调用、五种工作流模式、何时用 Agent、护栏精读二05评测错误分析、模型评审的校准、Agent 评测精读三06串讲一个 AI 功能的完整设计把前五章串成一个真实案例加一张决策表—怎样读懂论文的论证过程只记住论文结论很难判断它能否用于新的任务。这四篇精读沿着问题、实验设计、证据与推理展开帮助读者理解结论是怎样成立的新增内容在哪一层帮你学到什么起点作者注意到了什么矛盾或空白第三层好问题是从哪里来的问题的转化链日常疑问 → 研究问题 → 可测量的量第三层怎样把模糊的担忧变成能验证的问题预测表动手前有几种可能各自应该看到什么第三层先写下预测再看结果避免事后随意解释设计表每个设计选择在排除什么第三层怎样设计一个公平、干净的对比每个实验回到预测表第四层证据怎样一条条裁决各种可能论证地图主张、证据、隐含假设、最弱的一环第六层怎样判断一篇论文的结论有多可靠意外与转折、没走的路第六层研究者遇到“不好看”的结果时怎么处理可以带走的思考方法第六层能直接用在你自己工作中的思路四篇论文的类型各不相同正好覆盖了常见的几种“研究思路”精读论文类型最值得学的思考方法精读一Lost in the Middle诊断型实验只动一个变量给结果找参照线造一个只能用一种解释的任务精读二ReAct方法型实验对照组从同一份材料里删出来输了就做错误分析精读三LLM 当评审测量工具验证先验证测量工具再使用为每种怀疑设计压力测试精读四幻觉从何而来理论论证借用成熟领域的知识归约追问“是什么在奖励这种行为”推荐的读法完整路线约 2–3 周每周 4–6 小时按 01 → 02 → 精读一 → 03 → 04 → 精读二 → 05 → 精读三 → 精读四 → 06 的顺序。每读完一章做章末自测。只有一周读 01、02、03、05 四章和 06 串讲精读只看第一层和第六层。想先学“思考方法”直接读四篇精读的第三层和第六层对照上面的表格看四种不同类型的论文分别是怎样论证的。本阶段的资料来源本阶段的章节依据 Anthropic、OpenAI 的官方工程文章和文档Hamel Husain、Chroma 等的实践文章与技术报告以及四篇论文原文。原稿记录的来源核对日期为 2026-10-15本次公开排版未重新逐一验证来源的最新状态完整清单见原文与来源。原论文通过公开链接访问。下一篇 · 专题目录 · 知识库首页