大模型第一性原理实战课

《大模型第一性原理实战课》以 “穿透表象、直击本质” 为核心，通过 60 分钟系统讲解，帮学员建立大模型全生命周期的认知框架，摆脱概念炒作的困扰。

课程开篇追溯第一性原理的起源与影响力，从亚里士多德的哲学思想到马斯克的商业实践，铺垫 “追根溯源” 的拆解思维，为后续技术拆解奠定逻辑基础。随后围绕四大核心模块展开：

• 底层根基模块拆解架构与数据的本质，厘清 Transformer 全局关联、数据 “多样性 + 真实性” 等关键逻辑；

• 训练优化模块聚焦预训练、微调、LoRA 等技术，打破 “参数越大越好” 的认知误区；

• 应用落地模块解析 Agent 流程自动化、部署资源权衡、RAG 核心价值，明确从 “实验室” 到 “业务场景” 的落地路径；

• 安全合规模块直击幻觉治理、隐私保护、伦理对齐等底线问题，给出主动治理方案。

课程亮点：

1. 权威支撑，整合杨立昆、李飞飞、辛顿等 AI 大咖的真实观点与公开演讲精髓，强化理论可信度；

2. 案例鲜活，结合 Mistral-7B、GPT-4V、飞书智能助手、银行联邦学习模型等真实案例，具象化抽象技术；

3. 避坑导向，针对行业 10 + 常见误区，给出明确判断标准与落地建议。

无论你是规划业务应用的企业负责人，或是寻求效率提升的行业从业者，还是搭建技术认知的入门学习者，都能通过课程掌握 “遇问题 → 拆本质 → 找核心 → 定方案” 的思维方法，既懂技术原理，又明应用边界，最终实现大模型的精准落地。