AI 流利性框架基础课程 第五课：生成式 AI 的能力与局限
生成式AI擅长文本生成、跨领域知识整合与专业概念解释，但受限于训练数据时效、易产生“幻觉”、上下文窗口有限、输出非确定性及复杂推理能力不足；其实际效能高度依赖可访问的数据源与工具。理解这些边界，是实现高效人机协同的前提。
AI 流利性框架基础课程 第四课：深入解析生成式 AI
本课解析生成式AI核心原理：对比传统AI的“分析”属性，强调其“创造”能力；阐明大语言模型（LLM）如何依托Transformer架构、海量数据与强大算力实现突破；介绍预训练+强化微调两阶段训练机制，及其基于提示的上下文学习与涌现特性。
AI 流利性框架基础课程 第三课："4个D" 核心素养
Anthropic 提出人机协作的“4个D”核心素养：委托（合理分工）、描述（精准表达需求）、判断（批判性甄别结果）、尽责（坚守伦理与责任）。这套能力不依赖具体工具，适用于各类AI协作场景，是提升协作质量与安全性的基础。
AI 流利性框架基础课程 第二课：三种 AI 协作模式
Anthropic 提出AI协作三大模式：自动化（明确指令高效执行）、增强（人机协同激发创意）、代理（AI自主决策、用户把控方向）。三者无优劣之分，需依任务目标灵活组合——需求清晰用自动化，探索创新选增强，长期运行靠代理，共同提升AI使用流利性与实效性。
AI 流利性框架基础课程 第一课：导论
Anthropic 提出“AI流利性框架”，聚焦人与AI高效协作的核心素养：合理分配任务、精准表达需求、判断反馈质量、确保责任可追溯。它不教操作技巧，而培养应对技术快速迭代的长期能力，助力个人与组织实现可信、透明、可持续的AI协同。
7 部来自 OpenAI、Google 和 Anthropic 的提示工程和 AI 智能体开发指南
OpenAI、Google 和 Anthropic 联合发布7部AI开发指南，覆盖企业落地、智能体构建、提示工程与用例拓展等关键方向，含实操方法与场景示例，适合开发者与业务人员参考。附百度网盘下载链接。
微软提供 Windows MCP 框架，让 AI 系统调用原生 Windows 应用
微软在 Windows 内置 MCP 框架，支持 GitHub Copilot 等 AI 系统用自然语言直接调用 VS Code、WSL、Figma 等原生应用。Build 2025 演示中，仅三句指令即完成 Fedora 虚拟机配置、Node.js 网站搭建及 Figma 设计稿同步。功能将随 Windows 开发者预览版上线。
如何为 AI 系统打造安全 “护城河”
IBM提出“甜甜圈”AI安全体系，以“发现、评估、控制、报告”四环闭环，覆盖影子AI识别、动态风险评估、输入输出与权限管控，并通过可视化仪表盘和合规报告实现透明治理，强调安全需随AI演进持续迭代。
GraphRAG 知识图谱赋能智能检索：走向更强大的信息理解与推理
GraphRAG用知识图谱替代向量数据库，通过节点-边结构显式建模实体关系，显著提升复杂推理、全局归纳与多层聚合能力；大模型可自动将自然语言转为Cypher查询并解释结果，增强可解释性与检索多样性。