# AI 原理与应用设计 — 系统学习系列 | Yishto

原文: https://yishto.com/learn/ai-foundations/

作者: [Yishto](https://yishto.com/about/)

理解学习、注意力、多模态与模型适配，把能力边界落实到应用设计。

能选择模型能力并解释其限制。

## AI 原理与应用设计

- [从学习目标理解神经网络与语言模型](https://yishto.com/learn/ai-foundations/learning-attention-and-language-models/index.md): 从训练目标与 token 预测解释模型行为，用 softmax 聚合实验理解注意力，并区分完整架构和应用评估。
- [把模型能力写成可检验的任务契约](https://yishto.com/learn/ai-foundations/prompts-context-and-capabilities/index.md): 把分类与提取任务拆成能力、上下文、输出和拒绝契约，核验结构之外的事实、来源与执行权限。
- [图像、语音与视频进入应用后要补什么](https://yishto.com/learn/ai-foundations/multimodal-image-and-speech/index.md): 把教学媒体处理拆成模态任务、输入校验、时间对齐、资产状态与复核，明确抽样、生成和识别的证据范围。
- [什么时候需要微调，什么时候改应用就够了](https://yishto.com/learn/ai-foundations/finetuning-inference-and-model-adaptation/index.md): 按分类错误比较提示、检索、微调与推理部署，说明数据泄漏、LoRA 条件、内存估算和版本恢复。
- [连接工具与 Agent 时，先定义谁负责执行](https://yishto.com/learn/ai-foundations/agent-protocols-and-sdk-boundaries/index.md): 区分 MCP 工具、A2A 任务、SDK 执行循环与 skills 材料，以窄读取契约检查授权、参数和结果责任。
- [把知识库应用做成能定位错误的系统](https://yishto.com/learn/ai-foundations/retrieval-orchestration-and-knowledge-apps/index.md): 把知识应用拆成采集、检索、生成与审计，核对片段来源、权限、无答案和框架状态，定位错误发生的阶段。