基础
先掌握 AI 的整体样子
LLM、生成式 AI、模型限制等，工作前需要理解的基础。
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WORK · AI 实务与学习
把 AI 放进工作的 Work Hub
从 AI 基础、实践教程、技术笔记到工具选择，整理成一条可跟着走的路径。
WORK 编辑部·9 篇文章
WORK SYSTEM
一开始能读，之后也能回来查
这里不是零散新闻，而是把 AI 放进工作前的整理架。先理解概念，再用小任务试做；需要更深入时，再看技术、流程与市场判断。
WORK· 7 分钟 阅读
小团队使用 AI 的数据安全基础
面向小团队的 AI 数据安全入门：哪些内容可以输入 AI，哪些不能输入，如何用占位符和人工审核降低风险。
2026年6月2日
WORK· 7 分钟 阅读
生成式 AI 如何工作：从 Transformer 到大语言模型
用简明方式理解生成式 AI 的基本机制：Token、Transformer、训练、推理、上下文窗口与模型限制。
2026年4月10日
WORK· 10 分钟 阅读
什么是大型语言模型（LLM）？完整新手指南
深入理解 LLM 基础原理、运行机制，比较 GPT-4、Claude、Gemini 三大模型。您的完整 AI 语言模型入门蓝图。
2025年1月12日
WORK· 7 分钟 阅读
用 AI 整理会议纪要：从记录到行动项
用 AI 整理会议纪要的实用指南：如何区分事实、决定、行动项和待确认问题，避免把会议记录变成含糊摘要。
2026年6月2日
WORK· 7 分钟 阅读
AI 输出检查清单：发布前先看这 5 点
一份适合日常工作的 AI 输出检查清单，帮助你在使用 AI 文案、摘要、计划和建议前检查事实、上下文、假设、语气与风险。
2026年6月2日
WORK· 8 分钟 阅读
用 AI 做调研摘要：如何快，但不失真
面向工作的 AI 调研摘要指南：如何收集资料、整理来源、区分事实与判断，并把调研变成可决策的材料。
2026年6月2日
WORK· 8 分钟 阅读
AI 工作流入门：把工具放进真实工作的方法
从整理资料、生成初稿、检查风险到沉淀模板，学习如何把 AI 放进日常工作流程。
2026年4月18日