The AI-Native Builder
进入课程宇宙
返回课程总览/共同底座/模块 2

模块 2｜模型心智模型与能力边界

先理解模型能做什么、为什么会错，再谈系统设计。

你不会再把模型当成神奇黑箱，也不会把提示词神化成万能钥匙。这个模块会帮助你建立对大语言模型能力来源、失败模式、上下文窗口、Memory、RAG、Tool Use 与 Computer Use 的基础理解，并学会判断什么问题适合交给 AI、什么问题不适合。它是后续所有产品、工程、体验与架构决策的前置判断力来源。

所属层共同底座
关联路线全部路线共修 / 非技术背景学习者 / 需要建立 AI 判断力的人
推荐等级L1-L2
开始学习 进入授课模式
当前模块覆盖区间
L1AI Navigator
L2AI Builder
L3AI Practitioner
L4AI Architect
L5AI Native Leader
Chapter 1L1

大语言模型到底是什么

LLM 是一个强大的模式生成系统，但不是对世界的完整理解引擎。

内容即将上线
Chapter 2L1

为什么模型会显得聪明：生成、归纳、推理与迁移

模型的聪明来自模式学习与迁移能力，而不是稳定可靠的真实理解。

内容即将上线
Chapter 3L1

为什么模型会出错：幻觉、漂移、不稳定、伪自信

模型最危险的地方，不是不会答，而是会自信地答错。

内容即将上线
Chapter 4L2

上下文窗口、Memory、RAG、Tool Use 的关系

这些概念不是替代关系，而是在系统中分工不同的能力模块。

内容即将上线
Chapter 5L2

Tool Use 与 Computer Use：模型调用工具和操作环境有什么不同

调用 API 与操作真实界面，是两种完全不同的执行模式。

内容即将上线
Chapter 6L2

什么问题适合交给 AI，什么问题不适合

高收益任务往往具备明确目标、可验证结果与可控风险。

内容即将上线
Chapter 7L2

如何和模型建立正确合作关系

高质量提问的本质，不是措辞技巧，而是任务设计能力。

内容即将上线

学完本模块后，你将能够

  • 理解大语言模型的基本工作方式与能力来源
  • 识别幻觉、漂移、不稳定与伪自信等失败模式
  • 区分 context、memory、RAG 与 tool use 的角色
  • 理解 tool use 与 computer use 的边界
  • 建立 AI 任务适配性判断能力

下一步建议

继续进入模块 3｜AI 产品思维与任务拆解

进入下一模块 返回总览