大语言模型工作原理完全指南：从Token到对齐训练
讲解Token、Transformer、预训练/SFT/对齐，以及推理参数、幻觉与成本约束，适合作为AI学习第一篇长文。
按主题整理的原创长文，每篇含目录、表格与可执行建议，便于系统阅读与引用。
讲解Token、Transformer、预训练/SFT/对齐，以及推理参数、幻觉与成本约束，适合作为AI学习第一篇长文。
提供场景筛选、数据就绪度打分、技术路径选择、TCO粗算与立项清单，减少无效试点。
拆解切分、混合检索、重排、引用生成与评测指标，并列出十个常见失败模式及修复顺序。
分层提示设计、结构化模板、少样本与工具调用、回归评测、注入防护与反模式清单。
梳理主要风险类型，给出产品控制、数据隐私、内容安全与上线前治理检查表。
交付物版本化、评测分层、灰度回滚、成本观测、降级预案与最小可行LLMOps清单。
从过滤、混合检索、更新一致性与成本出发，对比专用向量库、搜索扩展与数据库扩展等形态。
用模型+工具+状态机定义Agent，说明适用场景、权限预算、评测方法与从聊天机器人升级的路径。
何时离开API、许可证、量化与显存、推理引擎、安全网关与上线验收清单。
入门：LLM原理 → Prompt工程 → RAG详解 → 向量库选型。进阶：Agent入门 → 开源部署 → LLMOps。负责人：可行性评估 → 风险治理。实用工具见工具中心。