01
FOUNDATION
建立基础认知
理解数据、算法与学习的关系，为每个新概念找到可以落脚的坐标。
LEARNING ROADMAP / 学习地图
从看懂 AI，
到用好 AI。
沿着一条清晰的路径前进：理解概念、掌握模型、连接工具，再把想法做成真正可用的作品。
02
MODEL
理解模型能力
从大语言模型到多模态，观察它们擅长什么、容易在哪里出错。
03
WORKFLOW
连接工具与知识
把 API、检索与工作流串起来，让零散的知识变成可靠的解决方案。
04
BUILD
做出真实作品
用小项目验证想法，在设计、实现与复盘之间持续迭代。
CURRENT QUESTIONS / 探索课题
保持提问，
保持探索。
与其追逐每一个新名词，不如围绕真实问题深入实验。这里是我持续关注的三个方向。
怎样让 AI 的回答更可靠？
研究清晰的任务描述、事实核查和结果评估，让输出能够被理解与验证。
知识怎样成为可用的记忆？
探索检索增强生成与知识组织，让模型能在需要时找到正确的上下文。
AI 如何与人的判断协作？
设计有边界的自动化流程，把重复工作交给工具，把重要决策留给人。
THE WAY I LEARN / 学习方式
知识不止于输入，
理解始于创造。
读懂一个概念，做一次实验，写下自己的判断。把每次尝试都变成下一次探索的起点。
01学习建立原理认知
→02实验验证真实场景
→03复盘沉淀个人理解