理解大语言模型的核心原理：Transformer、Tokenization、Embedding 等
在自己的机器上部署和运行开源模型：Ollama、llama.cpp、量化等
掌握与模型高效对话的技巧：提示词设计、Few-shot、Chain of Thought
检索增强生成：向量数据库、Embedding 检索、知识库构建
模型微调：LoRA、数据集准备、训练流程与评估
AI 智能体：工具调用、ReAct 模式、多步推理与自主执行