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L1 认知筑基 · 第 1 周 · 认知筑基
第一篇 · 大模型基础认知
认知地基：模型如何工作、能做什么、值多少钱
🎯 建立对大模型能力与边界的准确直觉，完成从传统 PM 到 AI PM 的思维切换
- 01大模型是什么：从 Transformer 到 Token 预测本课程拆解大模型的工作原理：Transformer 注意力机制如何让机器理解语言，token 为何成为计费单位，下一个词预测为什么能产生智能，以及预训练、微调、对齐三阶段全貌，帮助产品经理建立扎实的技术直觉。12 min
- 02能力与边界：Scaling Law、涌现与幻觉模型不是越大越聪明那么简单。本课程讲清规模法则与能力涌现的规律、幻觉的生成机制、上下文窗口的硬约束，并给出一套产品经理判断「这个需求模型能不能做」的可操作框架，避免需求评审时踩坑。13 min
- 03模型生态地图：开源与闭源、通用与推理模型面对众多模型如何选型？本课程绘制主流模型谱系地图：GPT、Claude、Gemini、Llama、Qwen、DeepSeek 各自强在哪，开源与闭源背后的产品决策差异，推理模型与传统模型的分野，以及多模态能力的真实现状。14 min
- 04推理、延迟与成本：AI 产品的经济学token 怎么计价、延迟从哪来、一次功能调用到底花多少钱？本课程拆解输入输出与缓存的定价结构、延迟的构成与体感设计，给出可直接套用的成本估算算例与模型选型的成本-质量权衡框架。15 min
- 05AI PM 与传统 PM 的本质差别：从确定性到概率性本课程剖析 AI 产品经理与传统产品经理的本质差别：从保证正确结果到提升正确概率，工作重心、验收标准与汇报方式全面重构，帮助你完成概率化思维的底层切换，看清 AI PM 的真正职责。12 min
- 完成本篇全部 5 章，去 实战任务 检验成果