模块 02 · LLM fundamentals
大模型基础
理解 LLM 的能力边界与成本结构，知道哪些事交给模型、哪些交给程序。
必须扎实9 课每课配讲解幻灯片
模块实战
用同一个任务对比 2–3 个模型的质量、延迟与成本，写一份选型结论。
Lessons
课时
- 02.01已上线LLM 如何工作（直觉版）
预测下一个 Token、采样与温度：不碰数学也能建立正确直觉。
- 02.02已上线Token 与上下文窗口
成本、长度限制，以及“模型此刻到底能看到什么”。
- 02.03已上线调用模型 API
消息结构、角色、流式输出、常用参数与常见报错。
- 02.04已上线推理模型与思考预算
扩展思考什么时候有用、代价是什么、如何控制。
- 02.05已上线结构化输出
让模型稳定输出 JSON：Schema 约束、校验与失败重试。
- 02.06已上线幻觉
模型为什么会编造，以及如何通过检索、引用、验证与拒答设计降低风险。
- 02.07已上线多模态
图片、PDF、音频与屏幕截图如何进入模型，对 Agent 意味着什么。
- 02.08已上线模型选型与路由
能力、延迟、成本与上下文长度的权衡，大小模型如何搭配。
- 02.09已上线LLM 与确定性程序的分工
LLM 不是数据库、搜索引擎、规则引擎，也不是计算器。