会用DeepSeek、豆包，就算真正懂大模型了吗？
模型为什么能够理解语言？Transformer究竟做了什么？怎样写出有效的提示词？面对真实任务，又该如何调用和调试模型？
这些问题，都可以从一道道LMCC题目中找到线索。每道题背后，往往都连着大模型的一整套运行逻辑。直播时来不及细想的公式、代码和解题步骤，也可以通过回放随时暂停、回退，反复琢磨。
LMCC线上培训系列讲座共计13期，覆盖青少年组与成人组。讲座邀请高校学者、人工智能教育专家、信息学竞赛教练及认证选手担任主讲，从一道道具体题目出发，带你逐步拆解大模型的“黑盒”。
在回放中，有不少可以直接带走的方法
第一轮认证共设30道选择题：前20道聚焦基础知识，后10道考查程序填空。讲师结合真题，分析哪些关键词会影响选项判断、哪些概念最容易混淆，以及在有限时间内应该优先复习什么。
觉得Transformer太抽象？回放从“预测下一个Token”讲起，逐步拆解预训练、Attention、Transformer和MoE，让模型架构不再只是一串难懂的术语。
Python基础薄弱？课程结合真实代码，讲解模型调用、参数配置和RAG应用，并带你动手实现一个迷你RAG。
不知道提示词怎么写？通过认证的选手结合第二轮试题，总结出一套提示词编写方法，围绕身份、任务、格式、示例等要素，展示如何从题面提取信息、调试模型，并一步步提高得分。
回放的价值，不只是“补看”
刚开始准备时，可以先通过大纲串讲搭建知识框架；
遇到原理难点时，可以反复回看Transformer与预训练；
准备上机时，可以集中练习Python、提示词和生成参数；
进入冲刺阶段后，则可以直接定位高频考点与真题解析。
遇到没听懂的地方，不妨停下来，把关键步骤多看几遍，再回到题目中验证。
部分直播虽然结束了，但一条从原理走向实战的LMCC学习路线，才刚刚完整展开。
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