LEARNING PATH

按问题推进，而不是按名词堆积

三个阶段不是固定课程表，而是一条检查理解是否扎实的路线。每一步都对应明确产出，便于回看和修正。

阶段 01入门

搭起语言模型的概念骨架

目标不是背下术语，而是能够用自己的话解释一次文本如何进入模型、如何利用上下文、又如何得到输出。

为一个短句画出 token、位置和上下文关系；比较同一句话在不同上下文中的含义变化。

不使用“模型像人一样理解”作为解释，能够指出概率生成与事实正确之间的差异。

阶段 02进阶

把偶然成功的演示变成可对比的实验，明确任务、样本、评分规则和失败分类。

为同一任务设计基线提示和改进提示，用固定样本记录准确性、格式遵循和拒答情况。

能够区分模型问题、提示问题、知识缺失和评测问题，不用单一分数掩盖失败模式。

阶段 03实践

可靠系统依赖清晰的权限、输入验证、工具契约、超时、重试、日志和人工确认，而不只是换一个更强模型。

完成一个只读工具调用流程，明确允许操作、失败路径、重试上限、日志字段和人工确认点。

系统能够解释自己使用了什么证据和工具；失败时停止在边界内，而不是继续猜测或扩大权限。

NEXT STEP

阅读只是输入。写下概念解释、实验条件、失败样本和修正过程，才更容易发现自己真正没有理解的部分。