写在前面：微调不是万能药，平台也不是“套壳工具”前七讲，我们已经完成了 AI 产品经理从基础认知到核心实战的主要路径。第一讲，我们讲了 AI 产品经理岗位图谱，明确 AI PM 不是“会用 AI 工具”，而是能把模型能力转化为产品价值的人。第二讲，我们讲了大模型底层通识，重点理解 Token、上下文窗口、幻觉、Prompt、RAG、Agent、微调、模型选型、成本和评估。第三讲，我们讲了 Prompt 工程与 API 调用，强调 Prompt 是 AI 产品的最小原型，API 是模型能力进入真实产品系统的关键。第四讲，我们讲了存量产品 AI 改造，重点是传统产品如何找到高价值、可验证、风险可控的 AI 改造节点。第五讲，我们讲了 RAG 知识库全栈落地，强调企业知识问答不是“上传文档 + 聊天框”，而是知识治理、检索、生成、溯源、权限和运营体系。第六讲，我们讲了 AI 原生产品设计，重点是如何从用户任务、AI 能力和用户控制感出发，设计可留存、可商业化的 AI 产品。第七讲，我们讲了 Agent 智能体开发，明确 Agent 不是更高级的 ChatBot，而是目标驱动、工具调用、人机协同的任务执行系统。到了第八讲，我们进入更高阶的 AI PM 能力：模型微调 平台型 AI 产品。我的课程规划里，第八讲的主题是“模型微调 平台型 AI 产品”，包括模型微调适用场景、数据集清洗与标注、垂直模型微