让 AI 初学者先建立可靠认知，
再走进真实工程
ict985 是面向 AI 初学者的交互式学习平台。我们把抽象概念拆成可以操作、观察和解释的实验，让学习者理解大模型为什么这样工作，而不只是记住术语或照抄代码。
我们的定位
从“听说过 AI”到“能解释、能实践、能验证”
AI 工具变化很快，但数据、模型、检索、工具调用、测试和安全等基础问题相对稳定。ict985 以这些稳定能力为主线，课程从大模型训练与推理的整体认识出发，逐步进入提示词、模型 API、RAG、Agent 与 AI 工程。
我们的四个教学原则
先建立整体地图
先说明一个概念位于完整系统的哪个环节、解决什么问题，再进入局部细节。
用操作建立因果直觉
让学习者改变数据或参数、观察结果，再解释为什么发生变化。
明确模拟与真实能力的边界
教学模拟用于理解机制，不把完成模拟包装成训练真实模型或获得工程认证。
用测试和项目完成闭环
真正的能力需要在代码、数据、评测与项目交付中验证，而不是只按观看时长计算。
CONTENT BOUNDARIES
内容说明与可信边界
第一课以确定性的教学模拟演示数据、Token、训练、验证和推理流程，不会在浏览器里实际训练大模型权重。
站内进度只表示互动导览完成情况，不等同于学历、职业资格或工程能力认证。
课程内 AI 助手用于解释当前内容，回答仍可能存在错误；关键事实和工程结论应通过资料、代码与测试复核。
当课程内容发生实质变化时更新页面日期；不通过只改日期或堆叠关键词制造虚假新鲜度。
课程内容如何维护
- 1定义学习目标
每个步骤先明确学习者应能解释或完成什么。
- 2核对公开资料
基础原理优先参考论文、标准和官方技术文档。
- 3构建可复现实验
交互结果应由明确规则产生，避免把随机动画当作真实模型行为。
- 4验证页面与代码
发布前检查内容一致性、交互流程、移动端体验和自动化测试。
反馈与纠错
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已注册学习者可以在站内留言板提交内容纠错、功能建议或问题反馈。我们会根据可复现证据核对并更新课程。