国庆节10月1日
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AI、AI 大模型(LLM)、AI 应用三个核心概念的区分,以及 AI 应用开发的整体学习路线

三者是层层嵌套的关系:AI 是最大的学科,AI 大模型是其中的一个技术分支,AI 应用是把大模型落地到具体业务场景的产物。
1AI(人工智能,学科统称)2 └── AI 大模型(LLM,技术分支)3 └── AI 应用(产品/服务,落地场景)| 概念 | 定义 |
|---|---|
| AI(人工智能,Artificial Intelligence) | 一个学科领域的统称,目标是使机器能够像人类一样思考、学习、推理和解决问题 |
| AI 大模型(大语言模型,Large Language Models,LLM) | AI 技术的一个分支。本质是一个用代码模拟人脑神经网络的程序(参数量极其庞大,通常达到数十亿至数千亿级别),通过大量数据训练后,具备理解人类语言、思考、推理并输出人类语言的能力 |
| AI 应用 | 将 AI 大模型技术落地到具体的业务场景中,用来解决实际问题的产品或者服务 |
大模型的”大”指的是参数量的量级(数十亿~数千亿),不是指代码量或数据条数。参数就是神经网络里那些可调节的权重。
| 厂商 | 大模型 |
|---|---|
| OpenAI | GPT |
| Gemini | |
| 深度求索 | DeepSeek |
| 阿里巴巴 | Qwen(通义千问) |
判断标准很简单:它是不是把大模型能力用到了具体场景里。例如:


本课程把 AI 应用开发拆成三块:
| 模块 | 内容 |
|---|---|
| AI 应用-基础 | 初识 AI、大模型部署、大模型调用(网络基础知识、Apifox 测试、代码调用测试)、提示词工程 |
| AI 应用-实战 | Streamlit 构建页面、AI 智能伴侣(基本交互、会话记忆、会话管理) |
| AI 应用-知识扩展 | 文件操作等补充知识 |
做 AI 应用开发不需要自己训练大模型。我们的角色是”调用方”:通过 API 把大模型的能力接进自己的程序,把精力花在业务逻辑和交互体验上。
Artificial Intelligence 的缩写,中文叫人工智能2-1 用一句话说清 AI、AI 大模型、AI 应用三者的层次关系
一级 · 思路:按”最大的学科 → 其中一条技术分支 → 落到具体场景的产品”这个从大到小的顺序说
2-1 AI 是一个学科领域;AI 大模型是它下面的一个技术分支;AI 应用是把大模型的能力落地到具体业务场景后做出的产品或服务。
2-2 举出 3 个你见过的 AI 应用,并说出它把大模型能力用在了什么场景
一级 · 思路:挑自己真的用过的(聊天助手、办事问答、视频总结、导购……),每个都说清”大模型在里面干了什么活”
2-2 (举出自己见过的即可,参考)
2-3 本章的学习路线分成哪三块?(提示:基础 / 实战 / 知识扩展)
一级 · 思路:按”先学会调(基础)→ 再做出东西(实战)→ 补充周边知识(扩展)“的顺序回忆表格里的三行
2-3 AI 应用-基础(大模型部署、大模型调用、提示词工程)、AI 应用-实战(Streamlit 构建页面 + AI 智能伴侣)、AI 应用-知识扩展。
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"生活不是等待暴风雨过去,而是学会在雨中跳舞。"—— 塞维涅夫人


