[课程推荐] 上下文工程：从基础原理到前沿系统 —— 用数学和工程方法，12 周掌握从数学原理到工程实践的完整体系，把'写好提示词'升级为'设计最优上下文系统'的科学。 课程的革命性理念 1. 核心转变：从手艺到科学 课程最打动人的地方在于它把"写提示词"这件看似依赖天赋和经验的事，转化成了可以系统学习、精确优化的科学。 就像： · 传统厨师 vs 分子料理：从"差不多就行"到"精确控制每个变量" · 传统编程 vs 软件工程：从"能跑就行"到"系统化的质量保证" 2. 数学化的力量 课程引入了核心公式：C = A(c₁, c₂, ..., cₙ) 这不仅仅是个公式，而是一种思维方式： · 把模糊的"上下文"拆解成具体的组件（c₁, c₂...） · 把"怎么组合"变成可优化的函数（A） · 让改进变得可测量、可复现 12 周进阶路径 🎯 基础阶段（1-4周）：打地基 第1-2周：数学基础 · 学习如何用数学语言描述上下文 · 掌握优化理论，知道什么是"好"的上下文 · 理解信息论，学会衡量信息的价值 · 运用贝叶斯推理，在不确定中做决策 第3-4周：核心组件 · 提示工程进阶：不只是写提示词，而是设计提示系统 · 知识检索：如何高效找到相关信息 · 动态组装：根据需求实时构建上下文 · 多模态处理：处理文本、图像、音频的混合信息 🚀 实战阶段（5-8周）：建系统 第5-6周：高级 RAG 架构 这里特别有意思的是"Agentic RAG"概念——让 AI 像侦探一样主动搜集信息： 传统 RAG：问→找→答（一次性） 智能 RAG：问→思考→计划→搜索→评估→补充→循环...→综合回答 第7-8周：工具集成与多智能体 · 让 AI 学会"使用工具"而不只是"回答问题" · 构建多个 AI 协作的系统，像团队一样工作 🔬 前沿阶段（9-12周）：探索未来 第9-10周：场论与评估 · 用物理学的"场"概念理解上下文空间 · 建立科学的评估体系 第11-12周：元递归系统 · 元递归：让系统能够自我改进 · 量子语义：探索意义的叠加态 · 跨模态融合：打破不同信息形式的边界 独特的教学方法 1. "吃自己的狗粮"原则 课程本身就是最好的上下文工程示例： · 每个模块的结构都体现了它要教的原理 · 学习材料的组织方式就是上下文优化的范例 2. 可视化一切 课程大量使用 ASCII 艺术图来解释复杂概念，比如： 上下文组装流程： 原始信息 → [筛选] → [组织] → [优化] → 精炼上下文 ↑ ↓ └──────── 反馈循环 ←─────────────────┘ 3. 代码优于理论 每个概念都配有可运行的代码，让抽象立即变具体。 实际应用价值 对开发者意味着什么？ 1. 效率提升：上下文质量提升2-5倍，优化速度快100-1000倍 2. 可扩展性：从依赖专家到自动化系统 3. 可预测性：95%以上的结果可复现（vs 人工60%） 具体能做什么？ · 智能客服：构建真正理解上下文的对话系统 · 知识管理：自动组织和检索企业知识 · 内容生成：生成高质量、上下文相关的内容 · 决策支持：在复杂信息中提取关键洞察 为什么这个课程如此重要？ 1. 填补了行业空白 正如项目介绍所说，"提示工程"这个词已经不够用了，而"上下文工程"才是研究者们真正在做的事。 2. 从经验到科学 把依赖个人经验的"黑魔法"变成可以系统学习的科学方法。 3. 面向未来 课程不只教现有技术，还探索量子语义、元递归等前沿概念，为下一代AI系统做准备 学习建议 1. 循序渐进：即使你是高手，也建议从数学基础开始，因为它提供了全新的思考框架 2. 动手实践：每个概念都要跑一遍代码，理论结合实践 3. 构建作品集：课程鼓励建立自己的项目集，这对求职和研究都很有价值 4. 参与社区：这是一个活跃的开源项目，参与讨论能学到更多