学 AI

一门从大模型底层原理讲到生产级 Coding Agent 架构设计的系统课程，由洛小山主讲。 课程网站 xueai.app 全部内容免费开放。 课程覆盖什么？ 六大篇章、35 个核心主题、148 个可交互知识点、88+ 个交互演示，涵盖： 大模型原理：从 Tokenizer、SFT、RLHF 到幻觉成因与缓解策略 Prompt Engineering → Context Engineering：从写好提示词到系统性管理上下文 RAG 检索增强生成：基础架构到高级实战 Agent 设计模式：状态机、工具调用、记忆管理、安全沙箱 生产级 Harness 设计：Grok Build 真实 Rust 源码解析，覆盖九大系统维度——运行入口、状态并发、模型流、工具合约、上下文记忆、安全、持久化恢复、可观测隐私、扩展生态 成本评估与工程落地：API 调用、Token 预算、模型选型的实战决策 有什么不同？ 不只讲概念，每个知识点都有交互式演示，边学边动手 不停留在”调 API”，直接进入开源 Coding Agent 源码，看真实工程如何处理故障、权限、恢复和扩展 结课项目不是 Demo，而是完整的九维系统设计——包含 ADR、合约、威胁模型、测试和最小可运行 PoC 适合谁？ AI 产品经理：理解底层原理，能和工程师平等对话 转型/入行者：系统补齐 AI 知识，建立不过时的认知框架 创业者/独立开发者：关心成本、效果与工程落地的取舍 FAQ Q：需要编程基础吗？ A：前半部分不需要，后半部分（Agent 架构与源码解析）有代码基础会更好，但课程会从原理讲起。 Q：课程收费吗？ A：全部免费开放，按主题学习，随时回看。 Q：和市面上的 Prompt 课有什么区别？ A：这门课从 Prompt 出发但远不止于此——核心价值是帮你理解从大模型推理到 Agent Harness 的完整技术栈，而不仅仅是”怎么写提示词”。