小白程序员必看：九个概念轻松入门大模型世界

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原创 2026-09-15 11:15:00 351 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
RK3588+YT9215快速拓展以太网口 YT9215支持7个端口的非阻塞数据传输，确保高效的数据流处理；在开发过程中，最重要的一点就是YT9215与RK3588的GMAC连接和配置部分，下面是gmac1对应dtsi文件的修改，包括注释掉rgmii_phy1对应的mdio1，以及gmac1对应的phy-handle部分，同时将gmac1修改成1000Mbps全双工模式。这就是最简单，最快速的RK3588拓展网口的方法了，如果需要用到交换芯片的其他功能，那就不可以直接使用原厂提供的bin，而是需要对YT9215进行另外的驱动开发。 阅读详情

本文通过生动的比喻，将大模型的九个核心概念（Transformer、Token、Context、Prompt、RAG、Copilot、Agent、MCP、Skill）比作一张分层地图，帮助读者理解它们之间的关系和作用。文章从模型的底层机制到上层应用，逐步深入，并以真实场景为例，将九个概念串联成一条线，使读者能够更直观地掌握大模型的工作原理和应用方式。同时，还介绍了DeepSeek模型的计费方式，让读者对大模型的使用成本有更清晰的认识。

一、三个底层件：模型怎么"读"世界

Transformer：发动机

你聊天的那个 AI，核心是一台叫 Transformer 的注意力引擎。它的本事是读懂上文，预测下一个词。

靠的是"注意力机制"：句子里每个词都会环顾四周，判断该重点关注谁。同一个"它"，在"把苹果放进冰箱，因为它太热了"里指的是苹果，在"把苹果放进冰箱，因为它太冷了"里指的就是冰箱。GPT、DeepSeek、GLM，底层都是这台发动机。

Transformer 与注意力机制

Token：油耗单位

模型不认识汉字，它读的是 token，把文字切块后编上号的最小单位。一个 token 可能是一个词、半个词，甚至一个标点，切法由模型的分词器决定。

这个概念重要，因为它就是计费单位。你在账单上看到的"百万 tokens"，和汽车仪表盘上的油耗，是同一类东西。

Token 切块示例

Context：油箱

上下文窗口（Context Window）是模型一次能记住多少内容。系统提示、历史对话、你刚发的问题、正在生成的回答，全在这个窗口里。窗口就是油箱容量：装多少、跑多远，都由它决定，油价也按"装了多少"算。

DeepSeek 的窗口是 1M tokens，约合 150 万汉字。聊久了 AI"忘了"开头？不是失忆，是旧内容被挤出了窗口。

Context 窗口的组成

三件套怎么联动

一张图看懂：你输入一段话，切块成 token，Transformer 在 Context 这张"草稿纸"上工作，逐 token 生成回答。Transformer 决定脑子多好用，Token 决定怎么切分计量，Context 决定一次能记多少。

三件套关系图

二、Prompt：你怎么说话，决定它怎么干活

很多抱怨"AI 不行"的人，问题其实出在点单方式上。同一个请求，两种问法，结果差很远：

Prompt 两种问法对比

“帮我写个总结”，模型只能泛泛而谈，因为你没说要什么、给谁看、多长。“你是我的笔记助手，把这篇日记整理成结构化笔记，按标题/摘要/加粗要点的格式”，输出的东西直接能用。

好提示词的公式不复杂：角色 + 任务 + 要求，能加示例更好。有意思的是，整套系统里模型多聪明、窗口多大、资料全不全，都不归你管，Prompt 是唯一 100% 由你控制的变量。改它，输出立刻变。

三、四种使用形态：从工具到伙伴

RAG：导航资料库（开卷考试）

模型的通病是知识过时、不认识你的私有资料、还会一本正经胡编。RAG（检索增强生成）的解法是先检索、再回答，相当于让模型开卷考试：

RAG 五步流程

命中的资料被塞进 Context 窗口，模型照着答，回答有据可查。我让 AI"问我的资料"能答上 500 多篇笔记里写了什么，走的就是这条路。

Copilot 与 Agent：副驾驶和司机

这两个词的区别，看方向盘在谁手里。

Copilot 是副驾驶。你握方向盘，它帮你导航、递水、报路况，你发一句它答一句，主导权在你。Agent 是司机，你只说目的地，它自己拆路线、自己踩油门、自己看路况修正。

Agent 拿到目标后，会自己转一个"计划 → 执行 → 观察 → 修正"的循环，直到交付结果。这是它和普通对话的根本差别。

Agent 自主循环

Skill：司机手册

同一个司机，换个城市就抓瞎？给他一本手册。Skill 就是把验证过的流程固化成 SOP：什么条件触发、按什么步骤走、踩过哪些坑。模型照章办事，发挥就稳定。我处理文档的 8 个 Skill、上传笔记的 ima-upload-file，都是这么沉淀下来的。

SKILL.md 岗位手册

MCP：万能接口

Agent 干活要连工具：读文件、查日历、搜知识库。麻烦在于，每家工具接口都不一样，每个 Agent 都得单独适配。2 个 Agent 连 3 个工具，就要接 6 条专用线；工具换个版本，全部返工。

MCP（Model Context Protocol）干的事，是把接口统一成一个标准，像 AI 界的 USB-C：

MCP：专用线 vs 标准接口

有了它，工具方只做一次适配，所有支持 MCP 的 Agent 都能即插即用。这是从"逐个定制"到"即插即用"的差别，也是 2025 年以来 Agent 生态爆发的一块地基。

九个概念，一张图

九概念八层总图

越往下越硬核，越往上越接近"用 AI 的方式"。记住这张图，收费和对号入座都好谈了。

四、一本账：DeepSeek 怎么收费

token 不只是技术概念，还是计价单位。以下是 DeepSeek 官方价目（截至 2026-09-10，来源 api-docs.deepseek.com，单位：元/百万 tokens）：

计费项v4-flash 空闲v4-flash 高峰v4-pro 空闲v4-pro 高峰
输入 · 缓存命中0.050.100.150.30
输入 · 缓存未命中1.53.04.59.0
输出4.59.013.527.0

高峰时段为周一至周五 9:00–12:00、14:00–18:00（北京时间），其余为空闲时段，所有项目价格减半

上下文长度 1M tokens，输出最长 384K

旧模型名 deepseek-chat / deepseek-reasoner 已于 2026-07-24 下线，由 v4-flash 的思考/非思考模式承接

一次真实问答多少钱？算个账：高峰时段，v4-flash，输入 2,000 + 输出 800 tokens（约等于输入 3000 字资料、输出 1200 字回答）：

输入（缓存未命中）：2,000 ÷ 100万 × 3.0 元 = 0.0060 元

输出：800 ÷ 100万 × 9.0 元 = 0.0072 元

合计约 0.013 元，不到一分五，比一张纸还便宜

价目表里藏着三个省钱杠杆：缓存杠杆，重复内容命中缓存只花 1/30；时段杠杆，空闲时段再省一半；型号杠杆，pro 约为 flash 的 3 倍价，日常轻任务用 flash 就够。

五、落到你每天在用的工具上

概念不落地等于没学。拿我天天在用的 WorkBuddy 对号入座，一条工具，八层全占：

概念栈WorkBuddy 里的功能真实场景
扩展层 · Skill已固化的"岗位手册"8 个文档处理 Skill、ima-upload-file——跑通的流程变成 SOP
协议层 · MCP连接器 / MCP 配置文件、日历、知识库等外部工具即插即用，不用逐个定制
交互层 · Agent自动化任务定时执行、浏览器自动翻页抓微信读书章节
交互层 · Copilot对话式协作周报起草、读书笔记提炼——你出主意，Buddy 动手
指令层 · Prompt对话输入框你敲的每句话：写清角色、任务、要求，输出立刻不一样
知识层 · RAGIMA 知识库检索500+ 篇笔记入库，"问我的资料"先查再答
记忆层 · Context对话窗口 + 记忆文件重要约定写进 MEMORY 才不会"失忆"
模型层 · Transformer内置大模型GLM 等模型作为"发动机"，所有能力踩在它上面

再用一个真实场景把九个概念串成一条线：把手写日记转成结构化笔记，上传 IMA。

你说"把这页手写日记整理后传 IMA"，还说清了整理格式和命名规则（Prompt· 你怎么点单）

照片 OCR 出的文字被切成 token 喂给模型（Token· 切块计量）

笔记全文进入本次对话的窗口（Context· 工作记忆）

模型按你熟悉的格式结构化重写（Transformer· 理解生成）

Buddy 自主连跑：压缩 → 重命名 → 上传 → 回执（Agent· 自主循环）

全程按 ima-upload-file 手册的标准流程走（Skill· 照章办事）

通过 MCP 标准接口连上 IMA 知识库，工具即插即用（MCP· 万能接口）

上传前你确认终稿，决定权始终在你（Copilot· 你确认）

最后

2026 年一晃已经过半，AI 大模型的热潮不仅没有降温，反而持续升温！

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微调实操一: 增量预训练(Pretraining) 《微调入门篇:大模型微调的理论学习》我们对大模型微调理论有了基本了解,这篇结合我们现实中常见的场景,进行大模型微调实操部分的了解和学习,之前我有写过类似的文章《实践篇:大模型微调增量预训练实践(二)》利用的MedicalGPT的源码在colab进行操作, 由于MedicalGPT代码比较难以理解,而且模型只能从hugging face上下载,对于一些国内服务器无法访问,我重构了代码,让训练代码更有可读性,并参考LLAMAFactory的项目,增加了modelscope上下载模型,轻松在国内服务器运行. 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

2025大模型入门指南：从零开始，轻松掌握AI核心概念

近年来，随着深度学习技术的飞速发展，AI大模型作为人工智能领域的重要研究对象，正逐步成为学术界和产业界广泛关注的热点议题。AI大模型，作为一类具备庞大参数规模与卓越学习能力的神经网络模型，如BERT、GPT等，已在自然语言处理、计算机视觉等多个领域展现出卓越成效，极大地推动了相关领域的技术进步。在语言智能的黎明期，统计语言模型如同解谜老手，通过历史词频构建概率迷宫。当人类输入"我喜欢吃"时，这个数字先知在记忆库中快速检索，发现"苹果"在食物词库中出现频次最高。

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小白程序员必看：收藏这份人工智能核心术语表，轻松入门大模型世界！

人工智能（AI）是让机器模仿人类智能的技术，分为强、弱AI。文章深入浅出解释了机器学习、神经网络、自然语言处理等基础概念，并详细介绍了大模型/LLM、Transformer、参数、训练、推理等核心术语，帮助初学者构建完整的人工智能知识体系，为学习大模型打下坚实基础。

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收藏！小白程序员必看：吃透LORA微调，轻松入门大模型实操

当下，大模型高效微调已成为AI领域的核心热点，无论是通用场景的基础大模型，还是智驾、医疗等垂直领域的专用大模型，如何通过轻量级微调，快速将其改造为适配自身需求的专业模型，是每一位程序员、AI入门者都在关注和探索的核心问题。

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【收藏】从零入门大模型学习：程序员必看的系统路线，轻松打通从理论到实战

随着ChatGPT、文心一言等大模型的爆发，大模型技术已从前沿概念走向产业落地，成为驱动数字化转型的核心动力。对于程序员而言，掌握大模型相关知识，不仅是应对技术变革的必备能力，更是打开高薪职业通道的关键钥匙。第三方数据显示，具备大模型学习与应用能力的技术人才，薪资普遍比传统开发岗高出40%-60%，成为企业争抢的核心资源。面对繁杂的大模型知识体系，你是否陷入"不知从何学起"的困境？是盲目跟风学论文，还是系统搭建知识框架？

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收藏！小白程序员必看：5个AI核心概念，轻松入门大模型世界

如果说程序员已经是高薪职业，那么干AI的程序员，就是高薪中的高薪。学AI大模型，就是冲刺高薪的最优解！零基础小白不知道从哪入门？有基础的程序员找不到系统学习路径？实战项目练手无门？面试不知道考什么？别慌！今天就给大家整理了一份【2026年最新版】AI大模型免费学习资源包，覆盖从入门到实战、从理论到面试、从基础到进阶的全流程，所有资料均已整理归档，无冗余、无套路，免费分享给每一位想抓住AI风口的程序员和小白！👇👇扫码免费领取全部内容👇👇1、大模型系统化学习路线。

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2025年程序员必看：大模型入门书籍精选，不可错过的AI大模型开发宝典！！

在知乎上，"如何系统的入门大模型？"这一话题引爆了超过50万读者的热烈讨论。作为程序员，我们应当是最先了解大模型的人，也是率先成为了解大模型应用开发的人,到底如何入门大模型的应用开发？ 这里精心整理了一份年度畅销的大模型书单。 以大模型学习、人工智能基础为主题的书单，一起来学习吧！

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大模型入门必看：小白程序员轻松掌握核心技术，建议收藏！

本文旨在帮助小白和程序员轻松入门大模型技术。文章强调，只要有主动学习的意愿和持续的努力，就能攻克大模型入门难关，并熟练运用它解决实际工作中的问题。大模型不仅具有处理复杂任务的超能力，还能高效处理海量数据，推动人工智能前沿突破，并催生大量新机会。学习大模型不仅能提升技术技能，更能帮助建立系统的技术思维，为职业发展提供更多选择权。准备入门大模型？请立刻丢掉“我没基础”“这技术太难”的顾虑！

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程序员必看：掌握大模型技术，提升职业竞争力，小白也能轻松入门！

近期科技圈传来重磅消息：行业巨头英特尔宣布大规模裁员2万人，传统技术岗位持续萎缩的同时，另一番景象却在AI领域上演——AI相关技术岗正开启“疯狂扩招”模式！据行业招聘数据显示，具备3-5年大模型相关经验的开发者，在大厂就能拿到50K×20薪的高薪待遇，薪资差距肉眼可见！业内资深HR预判：不出1年，“具备AI项目实战经验”将正式成为技术岗投递的硬性门槛。在行业迭代加速的当下，“温水煮青蛙”式的等待只会让自己逐渐被淘汰，与其被动应对，不如主动出击，抢先掌握AI大模型核心原理+落地应用技术+项目实操经验。

m0_70143232的博客 530

大模型入门必看：小白程序员轻松收藏，从零掌握AI技能

本文为想要进入大厂或提升AI技能的程序员提供了一条清晰的AI学习路线。首先推荐学习谷歌和Anthropic的官方AI课程，建立对AI的整体认识。接着，通过微软的GitHub仓库学习AI工作原理和机器学习基础。进一步，通过卡帕西的教学资源深入理解神经网络构建。最后，学习大模型工程，动手实践RAG模型和智能体构建。如果你只是一个已经工作的普通码农的话，那么其实学学 Vibe coding 的技巧，以及简单看几个科普的文章，然后用 claude code 或者 codex 做几个项目就 OK 了。

ytt0523_com的博客 306

程序员轻松入门：手把手教你本地搭建运行大模型

本文针对想学习大模型但受限于电脑配置的同学，介绍了如何使用MacBook Pro本地搭建大模型。主要内容包括模型量化的概念和作用，推荐使用Ollama大模型管理工具一键部署量化后的LLM模型（以Llama3.1为例），并详细阐述了通过Docker和Open WebUI实现本地Web UI管理调试大模型的步骤。教程旨在降低AI学习门槛，帮助读者迈出AI技术学习第一步。

aolan123的博客 842

大模型入门指南：小白程序员必收藏，轻松入门AI新世界！

"大模型"全称是大型语言模型（Large Language Model，LLM），是指参数规模巨大、具有强大语言理解和生成能力的人工智能模型。1. 规模大：参数量从数十亿到数千亿不等2. 数据大：训练时使用了海量的文本数据3. 计算大：训练过程需要消耗巨大的算力资源用户输入 → 分词 → 嵌入 → Transformer层处理 → 注意力计算 → 输出生成整个过程在毫秒级完成，让我们获得了看似"有思想"的回答。六、主流大模型介绍。

kaka0722ww的博客 517
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