工作台。
自己埋头做事的地方。

从 PM / 创业者的视角，看 AI 怎么变成生意。这层是你最不陌生的——等底下五层打通了，再回来看会有"原来这群人在干这个"的快感。

• AI 产品 vs 传统产品
• AI 行业现状
• AI 全岗位分析
• AI 产品落地全流程

光有 LLM 不能直接卖钱——得装进具体场景做成产品。RAG 给它私人资料库，Agent 让它自己跑完一整条流程。

• RAG 检索增强
• Agent 智能体
• 知识图谱
• 智能对话技术

让机器理解上下文，生成像人写的内容。Transformer 是引擎，LLM 是产物——你每天用的 Claude、ChatGPT 都在这层。

• Transformer
• LLM
• Embedding
• 预训练 · 微调 · RLHF

人不用挑特征了——机器自己学会"该看什么"。图像走 CNN / Diffusion，文本走 RNN / LSTM。代价是更费数据、更费算力。

• CNN
• RNN · LSTM
• GAN · Diffusion
• 强化学习

人先告诉机器看什么特征，机器再学。三大问题：分类、回归、聚类——你给笔记分类、预测涨粉、做粉丝分群，全在这层。

• 分类
• 回归
• 聚类
• KNN · SVM · 决策树 · K-means

给 AI 打底的那一层。不用专门学，碰到再补就行——你看后台均值、标准差、AB 测试已经在用了。

• 数学统计学知识
• 统计学基本概念