建立高阶 AI 认知
从大模型的 next token、Prompt、Fine-tune、RAG 到 DeepSeek、开源生态与 LLM Arena，理解 AI 能力边界与演进方向。
AI Cognition · Super Individual · Agents · CAIO
人工智能与商业创新
一门从大模型认知走向个人增效、智能体构建与企业 AI 落地的课程。理解 AI 的真实能力，重构工作流程，形成面向智能时代的商业判断力。
- 4
- 讲核心模块
- 10x
- 超级个体增效目标
- AI+
- 个人、团队与企业
Course Value
这是一套 AI 时代的判断与落地框架。
成为超级个体
把目标拆成可度量流程，编排模型、工具、自动化和数据反馈，在稳定质量下显著提升单位人时产出。
看懂企业 AI 落地
以 MAGIC 模型、智能体认知、CAIO 工程与 AI 供应链为主线，判断企业何处可以提质、降本、增效。
Course Spine
四讲课程，从认知升级走到商业落地。
课程以讲授、案例、工具演示和课堂工作坊结合，避免停留在概念热闹，最终落到个人路径图与企业 AI 方法论。
AI 认知大课
理解大模型、DeepSeek、开源生态、Prompt / Fine-tune / RAG / Agent，以及全球 AI 竞争格局。
超级个体与案例
用 MAGIC 模型、模型评估与模诗案例，拆解一个人如何借助 AI 工具链完成过去小团队才能完成的事。
智能体与企业案例
从工具使用、Planning、Memory、Skills 到多智能体系统，理解智能体如何进入垂直业务场景。
CAIO 工程与 AI 供应链
讨论企业 AI 一号位、速胜项目、人才队伍、AI 供应链与长期路线图，形成组织级落地能力。
Current Focus
第二讲：从“会用 AI”到“成为超级个体”。
第二讲不是教学生多背几个提示词，而是让他们意识到：AI 真正改变的不是单点任务，而是完成任务的方式。核心问题是，如何把目标拆成流程，把流程变成系统。
- 用 AI = 数据 + 算力 + 算法 + 人才，重新理解智能成本下降。
- 用 MAGIC 模型区分结构化机器学习、流程自动化和生成式协作。
- 用科学评估方法比较不同模型，避免用二流工具判断一流能力。
- 用模诗案例解释超级个体如何完成产品化、自动化与复用。
Learning Objects
看见“AI 如何真正进入工作”。
Beyond Gradients
从梯度更新，到由 coding agent 维护的软件结构。
Deep RL：梯度更新神经网络参数
HL：coding agent 根据反馈直接修改软件结构
HS：被长期维护的策略、状态、反馈、记录和记忆系统
In-class Output
课程结束时，学生应带走一张自己的增效路线图。
至少 3 道真实问题，测试 3 个模型。
从准确性、推理深度、专业性、结构化表达、幻觉控制和可执行性六个维度，建立自己的模型判断框架。
选择一个真实目标，拆成输入、步骤、工具和输出。
学生把学习、实习、研究、内容创作或商业分析任务拆成可优化流程，识别重复环节和可自动化环节。
形成 30 天超级个体行动计划。
明确 2 倍、5 倍、10 倍增效目标，沉淀可复用模板、工具链和质量检查标准，为第三讲智能体做好铺垫。
Course Promise
未来最重要的能力之一，是判断 AI 能力、调用 AI 能力、组织 AI 能力。
《人工智能与商业创新》希望培养的不只是 AI 工具使用者，而是能够把 AI 变成个人生产力、组织流程与商业创新能力的未来管理者。