课程表

全部 20 个阶段的每一节课。可搜索、筛选、排序。

阶段 课程 类型 语言 状态
00开发环境BuildPythoncomplete
00Git 与协作Learn—complete
00GPU 配置与云端BuildPythoncomplete
00API 与密钥BuildPythoncomplete
00Jupyter NotebooksBuildPythoncomplete
00Python EnvironmentsBuildShellcomplete
00Docker for AIBuildDockercomplete
00Editor SetupBuild—complete
00Data ManagementBuildPythoncomplete
00Terminal & ShellLearn—complete
00Linux for AILearn—complete
00Debugging and ProfilingBuildPythoncomplete
01线性代数直觉LearnPython, Juliacomplete
01向量、矩阵与运算BuildPython, Juliacomplete
01矩阵变换BuildPython, Juliacomplete
01机器学习中的微积分LearnPythoncomplete
01链式法则与自动微分BuildPythoncomplete
01概率与分布LearnPythoncomplete
01贝叶斯定理BuildPythoncomplete
01优化BuildPythoncomplete
01信息论LearnPythoncomplete
01降维BuildPythoncomplete
01奇异值分解BuildPython, Juliacomplete
01张量运算BuildPythoncomplete
01数值稳定性BuildPythoncomplete
01范数与距离BuildPythoncomplete
01机器学习中的统计学BuildPythoncomplete
01采样方法BuildPythoncomplete
01线性方程组BuildPythoncomplete
01凸优化BuildPythoncomplete
01写给 AI 的复数LearnPythoncomplete
01傅里叶变换BuildPythoncomplete
01写给机器学习的图论BuildPythoncomplete
01随机过程LearnPythoncomplete
02什么是机器学习LearnPythoncomplete
02线性回归BuildPythoncomplete
02逻辑回归BuildPythoncomplete
02决策树与随机森林BuildPythoncomplete
02支持向量机BuildPythoncomplete
02K 近邻与距离BuildPythoncomplete
02无监督学习BuildPythoncomplete
02特征工程与特征选择BuildPythoncomplete
02模型评估BuildPythoncomplete
02偏差-方差权衡LearnPythoncomplete
02集成方法BuildPythoncomplete
02超参数调优BuildPythoncomplete
02ML 流水线BuildPythoncomplete
02朴素贝叶斯BuildPythoncomplete
02时间序列基础BuildPythoncomplete
02异常检测BuildPythoncomplete
02处理不平衡数据BuildPythoncomplete
02特征选择BuildPythoncomplete
03感知机BuildPythoncomplete
03多层网络与前向传播BuildPythoncomplete
03从零实现反向传播BuildPythoncomplete
03激活函数BuildPythoncomplete
03损失函数BuildPythoncomplete
03优化器BuildPythoncomplete
03正则化BuildPythoncomplete
03权重初始化与训练稳定性BuildPythoncomplete
03学习率调度与热身BuildPythoncomplete
03搭一个你自己的迷你框架BuildPythoncomplete
03PyTorch 入门BuildPythoncomplete
03JAX 入门BuildPythoncomplete
03调试神经网络BuildPythoncomplete
04图像基础 —— 像素、通道、色彩空间LearnPythoncomplete
04从零实现卷积BuildPythoncomplete
04CNN —— 从 LeNet 到 ResNetBuildPythoncomplete
04图像分类BuildPythoncomplete
04迁移学习与微调BuildPythoncomplete
04目标检测 —— 从零实现 YOLOBuildPythoncomplete
04语义分割 —— U-NetBuildPythoncomplete
04实例分割 —— Mask R-CNNBuildPythoncomplete
04图像生成 —— GANBuildPythoncomplete
04图像生成 —— 扩散模型BuildPythoncomplete
04Stable Diffusion —— 架构与微调BuildPythoncomplete
04视频理解 —— 时序建模BuildPythoncomplete
043D 视觉 —— 点云与 NeRFBuildPythoncomplete
04视觉 Transformer（ViT）BuildPythoncomplete
04实时视觉 —— 边缘部署BuildPythoncomplete
04搭一条完整的视觉流水线 —— 综合项目BuildPythoncomplete
04自监督视觉 —— SimCLR、DINO、MAEBuildPythoncomplete
04开放词表视觉 —— CLIPBuildPythoncomplete
04OCR 与文档理解BuildPythoncomplete
04图像检索与度量学习BuildPythoncomplete
04关键点检测与姿态估计BuildPythoncomplete
04从零实现 3D 高斯泼溅BuildPythoncomplete
04扩散 Transformer 与 Rectified FlowBuildPythoncomplete
04SAM 3 与开放词表分割BuildPythoncomplete
04视觉-语言模型 —— ViT-MLP-LLM 模式BuildPythoncomplete
04单目深度与几何估计BuildPythoncomplete
04多目标追踪与视频记忆BuildPythoncomplete
04世界模型与视频扩散BuildPythoncomplete
05文本处理 —— 分词、词干提取、词形还原BuildPythoncomplete
05词袋、TF-IDF 与文本表示BuildPythoncomplete
05词嵌入 —— 从零实现 Word2VecBuildPythoncomplete
05GloVe、FastText 与子词嵌入BuildPythoncomplete
05情感分析BuildPythoncomplete
05命名实体识别BuildPythoncomplete
05词性标注与句法分析BuildPythoncomplete
05用于文本的 CNN 与 RNNBuildPythoncomplete
05序列到序列模型BuildPythoncomplete
05注意力机制 —— 那次突破BuildPythoncomplete
05机器翻译BuildPythoncomplete
05文本摘要BuildPythoncomplete
05问答系统BuildPythoncomplete
05信息检索与搜索BuildPythoncomplete
05主题建模 —— LDA 与 BERTopicBuildPythoncomplete
05transformer 之前的文本生成 —— N-gram 语言模型BuildPythoncomplete
05聊天机器人 —— 从规则到神经再到 LLM agentBuildPythoncomplete
05多语言 NLPBuildPythoncomplete
05子词分词 —— BPE、WordPiece、Unigram、SentencePieceLearnPythoncomplete
05结构化输出与约束解码BuildPythoncomplete
05自然语言推理 —— 文本蕴含LearnPythoncomplete
05嵌入模型 —— 2026 年深入剖析LearnPythoncomplete
05RAG 的分块策略BuildPythoncomplete
05共指消解LearnPythoncomplete
05实体链接与消歧BuildPythoncomplete
05关系抽取与知识图谱构建BuildPythoncomplete
05LLM 评估 —— RAGAS、DeepEval、G-EvalBuildPythoncomplete
05长上下文评估 —— NIAH、RULER、LongBench、MRCRLearnPythoncomplete
05对话状态跟踪BuildPythoncomplete
06音频基础 —— 波形、采样、傅里叶变换LearnPythoncomplete
06频谱图、梅尔标度与音频特征BuildPythoncomplete
06音频分类 —— 从 MFCC 上的 k-NN 到 AST 和 BEATsBuildPythoncomplete
06语音识别（ASR）—— CTC、RNN-T、注意力BuildPythoncomplete
06Whisper —— 架构与微调BuildPythoncomplete
06说话人识别与验证BuildPythoncomplete
06文本转语音（TTS）—— 从 Tacotron 到 F5 和 KokoroBuildPythoncomplete
06语音克隆与语音转换BuildPythoncomplete
06音乐生成 —— MusicGen、Stable Audio、Suno，以及那场版权大地震BuildPythoncomplete
06音频-语言模型 —— Qwen2.5-Omni、Audio Flamingo、GPT-4o AudioBuildPythoncomplete
06实时音频处理BuildPythoncomplete
06搭一条语音助手流水线 —— 第 6 阶段顶点项目BuildPythoncomplete
06神经音频编解码 —— EnCodec、SNAC、Mimi、DAC，以及语义-声学的切分LearnPythoncomplete
06语音活动检测与轮转 —— Silero、Cobra，以及 flush 技巧BuildPythoncomplete
06流式语音到语音 —— Moshi、Hibiki，以及全双工对话LearnPythoncomplete
06语音反欺骗与音频水印 —— ASVspoof 5、AudioSeal、WaveVerifyBuildPythoncomplete
06音频评估 —— WER、MOS、UTMOS、MMAU、FAD，以及那些开放排行榜LearnPythoncomplete
07为什么需要 transformer —— RNN 的那些毛病LearnPythoncomplete
07从零实现 Self-AttentionBuildPythoncomplete
07Multi-Head AttentionBuildPythoncomplete
07Positional Encoding —— Sinusoidal、RoPE、ALiBiBuildPythoncomplete
07完整的 Transformer —— Encoder + DecoderBuildPythoncomplete
07BERT —— 掩码语言建模BuildPythoncomplete
07GPT —— 因果语言建模BuildPythoncomplete
07T5、BART —— 编码器-解码器模型LearnPythoncomplete
07Vision Transformers (ViT)BuildPythoncomplete
07音频 Transformer —— Whisper 架构LearnPythoncomplete
07Mixture of Experts (MoE)BuildPythoncomplete
07KV Cache、Flash Attention 与推理优化BuildPythoncomplete
07Scaling LawsLearnPythoncomplete
07从零构建一个 Transformer —— 收官项目BuildPythoncomplete
07Attention 变体 —— 滑动窗口、稀疏、差分BuildPythoncomplete
07投机解码 —— 草稿、验证、重复BuildPythoncomplete
08生成模型 —— 分类与历史LearnPythoncomplete
08自编码器与变分自编码器（VAE）BuildPythoncomplete
08GAN —— 生成器 vs 判别器BuildPythoncomplete
08条件 GAN 与 Pix2PixBuildPythoncomplete
08StyleGANBuildPythoncomplete
08扩散模型 —— 从零写 DDPMBuildPythoncomplete
08潜空间扩散与 Stable DiffusionBuildPythoncomplete
08ControlNet、LoRA 与条件化BuildPythoncomplete
08图像修补、扩展与编辑BuildPythoncomplete
08视频生成BuildPythoncomplete
08音频生成BuildPythoncomplete
083D 生成BuildPythoncomplete
08流匹配与整流流BuildPythoncomplete
08评测 —— FID、CLIP 分数、人类偏好BuildPythoncomplete
08视觉自回归建模（VAR）：下一尺度预测BuildPythoncomplete
09MDP、状态、动作与奖励LearnPythoncomplete
09动态规划 —— 策略迭代与价值迭代BuildPythoncomplete
09蒙特卡洛方法 —— 从完整 episode 中学习BuildPythoncomplete
09时序差分 —— Q-Learning 与 SARSABuildPythoncomplete
09深度 Q 网络（DQN）BuildPythoncomplete
09策略梯度 —— 从零写 REINFORCEBuildPythoncomplete
09Actor-Critic —— A2C 与 A3CBuildPythoncomplete
09近端策略优化（PPO）BuildPythoncomplete
09奖励建模与 RLHFBuildPythoncomplete
09多 agent RLBuildPythoncomplete
09从仿真到现实的迁移BuildPythoncomplete
09RL 攻克游戏 —— AlphaZero、MuZero 与 LLM 推理时代BuildPythoncomplete
10Tokenizer：BPE、WordPiece、SentencePieceBuildPython, Rustcomplete
10从零构建一个 tokenizerBuildPythoncomplete
10预训练的数据流水线BuildPythoncomplete
10预训练一个 Mini GPT（1.24 亿参数）BuildPythoncomplete
10规模化：分布式训练、FSDP、DeepSpeedBuildPythoncomplete
10指令微调（SFT）BuildPythoncomplete
10RLHF：奖励模型 + PPOBuildPythoncomplete
10DPO：直接偏好优化BuildPythoncomplete
10Constitutional AI 与自我改进BuildPythoncomplete
10评估：基准、eval、LM HarnessBuildPythoncomplete
10量化：把模型塞进去BuildPythoncomplete
10推理优化BuildPythoncomplete
10构建一条完整的 LLM 流水线BuildPythoncomplete
10开放模型：架构走读LearnPythoncomplete
10推测解码与 EAGLE-3BuildPythoncomplete
10差分注意力（V2）BuildPythoncomplete
10原生稀疏注意力（DeepSeek NSA）BuildPythoncomplete
10多 token 预测（MTP）BuildPythoncomplete
10DualPipe 并行LearnPythoncomplete
10DeepSeek-V3 架构走读LearnPythoncomplete
10Jamba —— 混合 SSM-TransformerLearnPythoncomplete
10异步与 Hogwild! 推理BuildPythoncomplete
10推测解码与 EAGLEBuildPythoncomplete
10梯度检查点与激活重算BuildPythoncomplete
11Prompt Engineering：技巧与模式BuildPythoncomplete
11Few-Shot、Chain-of-Thought、Tree-of-ThoughtBuildPythoncomplete
11结构化输出：JSON、Schema 校验、约束解码BuildPythoncomplete
11嵌入（embedding）与向量表示BuildPythoncomplete
11Context Engineering：窗口、预算、记忆与检索BuildPythoncomplete
11RAG（检索增强生成）BuildPythoncomplete
11进阶 RAG（分块、重排、混合搜索）BuildPythoncomplete
11用 LoRA 和 QLoRA 微调BuildPythoncomplete
11Function Calling 与 Tool UseBuildPythoncomplete
11评估与测试 LLM 应用BuildPythoncomplete
11缓存、限流与成本优化BuildPythoncomplete
11护栏、安全与内容过滤BuildPythoncomplete
11构建一个生产级 LLM 应用BuildPythoncomplete
11Model Context Protocol（MCP）BuildPythoncomplete
11Prompt Caching 与上下文缓存BuildPythoncomplete
11Agent 状态机——图、节点与检查点BuildPythoncomplete
11Agent 框架取舍——图、角色与 Actor 编排LearnPythoncomplete
12Vision Transformer 与 patch-token 原语LearnPythoncomplete
12CLIP 与对比式视觉-语言预训练BuildPythoncomplete
12从 CLIP 到 BLIP-2 —— Q-Former 作为模态桥BuildPythoncomplete
12Flamingo 与用于少样本 VLM 的门控交叉注意力LearnPythoncomplete
12LLaVA 与视觉指令微调BuildPythoncomplete
12任意分辨率视觉：Patch-n'-Pack 与 NaFlexBuildPythoncomplete
12开放权重 VLM 配方：到底什么才重要LearnPythoncomplete
12LLaVA-OneVision：单图、多图、视频于一个模型BuildPythoncomplete
12Qwen-VL 家族与动态 FPS 视频LearnPythoncomplete
12InternVL3：原生多模态预训练LearnPythoncomplete
12Chameleon 与早融合的纯 token 多模态模型BuildPythoncomplete
12Emu3：用下一 token 预测做图像和视频生成LearnPythoncomplete
12Transfusion：一个 transformer 里的自回归文本 + 扩散图像BuildPythoncomplete
12Show-o 与离散扩散统一模型LearnPythoncomplete
12Janus-Pro：用于统一多模态模型的解耦编码器BuildPythoncomplete
12MIO 与任意到任意的流式多模态模型LearnPythoncomplete
12视频-语言模型：时间 token 与 groundingBuildPythoncomplete
12百万 token 上下文下的长视频理解BuildPythoncomplete
12音频-语言模型：从 Whisper 到 Audio Flamingo 3 的弧线BuildPythoncomplete
12Omni 模型：Qwen2.5-Omni 与 Thinker-Talker 拆分BuildPythoncomplete
12具身 VLA：RT-2、OpenVLA、π0、GR00TLearnPythoncomplete
12文档与图表理解BuildPythoncomplete
12ColPali 与视觉原生文档 RAGBuildPythoncomplete
12多模态 RAG 与跨模态检索BuildPythoncomplete
12多模态 agent 与 computer-use（综合实战）BuildPythoncomplete
13工具接口——为什么 agent 需要结构化 I/OLearnPythoncomplete
13Function Calling 深入剖析——OpenAI、Anthropic、GeminiBuildPythoncomplete
13并行工具调用与带工具的流式BuildPythoncomplete
13结构化输出——JSON Schema、Pydantic、Zod、受约束解码BuildPythoncomplete
13工具 Schema 设计——命名、描述、参数约束LearnPythoncomplete
13MCP 基础：无状态请求与 JSON-RPCLearnPythoncomplete
13构建 MCP Server：无状态 Python 与 TypeScriptBuildPythoncomplete
13构建 MCP Client：发现、路由与双时代回退BuildPythoncomplete
13MCP Transports：stdio 与无状态 Streamable HTTPLearnPythoncomplete
13MCP Resources 与 Prompts：为无状态 Server 提供可寻址上下文BuildPythoncomplete
13MCP Model Input：Sampling 迁移与无状态 MRTRBuildPythoncomplete
13显式 Scope 与无状态 ElicitationBuildPythoncomplete
13MCP Tasks 扩展：无状态核心上的持久工作BuildPythoncomplete
13无状态协议上的 MCP AppsBuildPythoncomplete
13MCP 安全：投毒元数据、路由与 MRTR 状态LearnPythoncomplete
13MCP 授权：CIMD、签发方绑定、PKCE 与权限升级BuildPythoncomplete
13无状态 MCP 网关与注册表准入LearnPythoncomplete
13生产环境中的 MCP Auth：与 issuer 绑定的入册与 tokenBuildPythoncomplete
13A2A——Agent-to-Agent 协议BuildPythoncomplete
13OpenTelemetry GenAI——端到端追踪工具调用BuildPythoncomplete
13LLM 路由层——LiteLLM、OpenRouter、PortkeyLearnPythoncomplete
13Agent Skills：可移植契约与运行时边界LearnPythoncomplete
13综合项目：无状态工具生态BuildPythoncomplete
13Skill 发现与渐进式披露BuildPythoncomplete
13Skill 调用与路由BuildPythoncomplete
13Skill 权限、沙箱与信任BuildPythoncomplete
13Skill 评测、打包与可移植性BuildPythoncomplete
13MCP 工具契约与内容BuildPythoncomplete
13MCP 可靠性、取消与流量控制BuildPythoncomplete
13MCP Registry 供应链：准入、漂移与回滚BuildPythoncomplete
13MCP 一致性工程：版本、证据与运维BuildPythoncomplete
14Agent 循环：观察、思考、行动BuildPythoncomplete
14ReWOO 与 Plan-and-Execute：解耦的规划BuildPythoncomplete
14Reflexion：言语强化学习BuildPythoncomplete
14Tree of Thoughts 与 LATS：刻意搜索BuildPythoncomplete
14Self-Refine 与 CRITIC：迭代式输出改进BuildPythoncomplete
14工具使用与函数调用BuildPythoncomplete
14Agent 记忆——虚拟上下文与记忆分页BuildPythoncomplete
14记忆块与休眠时计算BuildPythoncomplete
14混合记忆：向量 + 图 + KVBuildPythoncomplete
14技能库与终身学习（Voyager）BuildPythoncomplete
14用 HTN 和演化搜索做规划BuildPythoncomplete
14Anthropic 的工作流模式：简单胜过复杂BuildPythoncomplete
14有状态图编排——持久执行与检查点BuildPythoncomplete
14Agent 的 Actor 模型——异步消息与类型化运行时BuildPythoncomplete
14基于角色的 Agent 团队——角色、任务与流程BuildPythoncomplete
14OpenAI Agents SDK：Handoffs、Guardrails、TracingBuildPythoncomplete
14Harness 即库——子 agent 与会话存储BuildPythoncomplete
14生产级 Agent 运行时——快速实例化与类型化工作流LearnPythoncomplete
14基准：SWE-bench、GAIA、AgentBenchLearnPythoncomplete
14基准：WebArena 与 OSWorldLearnPythoncomplete
14Computer Use：Claude、OpenAI CUA、GeminiBuildPythoncomplete
14语音 Agent：Pipecat 与 LiveKitBuildPythoncomplete
14OpenTelemetry GenAI 语义约定BuildPythoncomplete
14Agent 可观测性：Langfuse、Phoenix、OpikLearnPythoncomplete
14多 Agent 辩论与协作BuildPythoncomplete
14失败模式：agent 为什么会坏BuildPythoncomplete
14Prompt 注入与 PVE 防御BuildPythoncomplete
14编排模式：Supervisor、Swarm、HierarchicalBuildPythoncomplete
14生产运行时：Queue、Event、CronLearnPythoncomplete
14评估驱动的 Agent 开发BuildPythoncomplete
14Agent 工作台工程：能干的模型为什么还会失败LearnPythoncomplete
14最小 Agent 工作台BuildPythoncomplete
14Agent 指令即可执行约束BuildPythoncomplete
14仓库记忆与持久状态BuildPythoncomplete
14Agent 初始化脚本BuildPythoncomplete
14范围契约与任务边界BuildPythoncomplete
14运行时反馈循环BuildPythoncomplete
14验证关卡BuildPythoncomplete
14审查者 Agent：把构建者和打分者分开BuildPythoncomplete
14多会话交接BuildPythoncomplete
14真实仓库上的工作台BuildPythoncomplete
14综合项目：交付一个可复用的 Agent 工作台包BuildPythoncomplete
14在 agent 写代码前框定任务BuildPythoncomplete
14制定由证据支撑的执行计划BuildPythoncomplete
14通过隔离与合并契约委派 agent 工作BuildPythoncomplete
14把每次 agent 纠正变成系统改进BuildPythoncomplete
14在选择产出前定义结果BuildPythoncomplete
14发现人们实际执行的工作流BuildPythoncomplete
14绘制假设地图，先化解风险最高的一项BuildPythoncomplete
14选择能改变决定的最小可测试切片BuildPythoncomplete
14编写保留判断空间的规格说明BuildPythoncomplete
14在结果出现前设计成功指标BuildPythoncomplete
14有意识地选择原型、试点或生产BuildPythoncomplete
14构建带所有权与淘汰机制的反馈棘轮BuildPythoncomplete
15从聊天机器人到长程 agent 的转变LearnPythoncomplete
15STaR、V-STaR、Quiet-STaR —— 自学推理LearnPythoncomplete
15AlphaEvolve —— 进化式编码 agentLearnPythoncomplete
15Darwin Godel Machine —— 开放式自我修改 agentLearnPythoncomplete
15AI Scientist v2 —— workshop 级别的自主研究LearnPythoncomplete
15自动化对齐研究（Anthropic AAR）LearnPythoncomplete
15递归自我改进 —— 能力 vs 对齐LearnPythoncomplete
15有界自我改进的设计LearnPythoncomplete
15自主编码 agent 全景（2026）LearnPythoncomplete
15自主 Agent 的权限模式LearnPythoncomplete
15浏览器 agent 与长程网页任务LearnPythoncomplete
15长时运行的后台 agent：持久化执行LearnPythoncomplete
15动作预算、迭代上限与成本调控器LearnPythoncomplete
15急停开关、断路器与金丝雀 tokenLearnPythoncomplete
15人在回路：先提议后提交（Propose-Then-Commit）LearnPythoncomplete
15Checkpoint 与回滚LearnPythoncomplete
15Constitutional AI 与规则覆盖LearnPythoncomplete
15Llama Guard 与输入/输出分类LearnPythoncomplete
15Anthropic 负责任扩展政策 v3.0LearnPythoncomplete
15OpenAI Preparedness Framework 与 DeepMind Frontier Safety FrameworkLearnPythoncomplete
15METR 时间跨度与外部能力评估LearnPythoncomplete
15CAIS、CAISI 与社会尺度风险LearnPythoncomplete
16为什么要用多 agent？LearnTypeScriptcomplete
16FIPA-ACL 与言语行为理论的遗产LearnPythoncomplete
16通信协议BuildTypeScriptcomplete
16多 agent 原语模型LearnPythoncomplete
16Supervisor / Orchestrator-Worker 模式BuildPythoncomplete
16层级架构及其故障模式LearnPythoncomplete
16心智社会与多 agent 辩论BuildPythoncomplete
16角色专精 —— Planner、Critic、Executor、VerifierBuildPythoncomplete
16并行 / Swarm / 网络化架构BuildPythoncomplete
16群聊与发言者选择BuildPythoncomplete
16Handoff 与 Routine —— 无状态 orchestrationBuildPythoncomplete
16A2A —— Agent 对 Agent 协议BuildPythoncomplete
16共享内存与黑板模式BuildPythoncomplete
16Agent 的共识与拜占庭容错BuildPythoncomplete
16投票、自洽性与辩论拓扑BuildPythoncomplete
16谈判与议价BuildPythoncomplete
16生成式 agent 与涌现式仿真BuildPythoncomplete
16心智理论与涌现式协调BuildPythoncomplete
16面向 LLM 的 Swarm 优化（PSO、ACO）BuildPythoncomplete
16MARL —— MADDPG、QMIX、MAPPOLearnPythoncomplete
16Agent 经济、token 激励、声誉LearnPythoncomplete
16生产环境扩展 —— 队列、检查点、持久性BuildPythoncomplete
16故障模式 —— MAST、群体思维、单一栽培、级联错误LearnPythoncomplete
16评估与协调基准LearnPythoncomplete
16案例研究与 2026 年的最新进展LearnPythoncomplete
17托管 LLM 平台 —— Bedrock、Vertex AI、Azure OpenAILearnPythoncomplete
17推理平台经济学 —— Fireworks、Together、Baseten、Modal、Replicate、AnyscaleLearnPythoncomplete
17Kubernetes 上的 GPU 自动扩缩 —— Karpenter、KAI Scheduler、Gang SchedulingLearnPythoncomplete
17推理服务引擎内部机制——PagedAttention、连续批处理与分块预填充LearnPythoncomplete
17生产环境中的 EAGLE-3 Speculative DecodingLearnPythoncomplete
17前缀缓存推理服务——RadixAttention 与 KV 复用LearnPythoncomplete
17硬件专用推理编译——Blackwell 上的 FP8 与 NVFP4LearnPythoncomplete
17推理指标 —— TTFT、TPOT、ITL、Goodput、P99LearnPythoncomplete
17生产量化 —— AWQ、GPTQ、GGUF K-quant、FP8、MXFP4/NVFP4LearnPythoncomplete
17Serverless LLM 的冷启动缓解LearnPythoncomplete
17多区域 LLM 服务与 KV Cache 局部性LearnPythoncomplete
17边缘推理 —— Apple Neural Engine、Qualcomm Hexagon、WebGPU/WebLLM、JetsonLearnPythoncomplete
17LLM 可观测性栈选型LearnPythoncomplete
17Prompt 缓存与语义缓存经济学LearnPythoncomplete
17Batch API —— 5 折成为行业标准LearnPythoncomplete
17模型路由作为降本原语LearnPythoncomplete
17分离式 Prefill/Decode —— NVIDIA Dynamo 与 llm-dLearnPythoncomplete
17生产级推理服务栈——KV 卸载与缓存感知路由LearnPythoncomplete
17AI 网关 —— LiteLLM、Portkey、Kong AI Gateway、BifrostLearnPythoncomplete
17LLM 的影子流量、Canary 上线与渐进式部署LearnPythoncomplete
17A/B 测试 LLM 特性 —— GrowthBook、Statsig 与"凭感觉"问题LearnPythoncomplete
17压测 LLM API —— 为什么 k6 和 Locust 会骗你BuildPythoncomplete
17面向 AI 的 SRE —— 多 agent 事件响应、Runbook、预测性检测LearnPythoncomplete
17LLM 生产环境的混沌工程LearnPythoncomplete
17安全 —— 密钥、API Key 轮换、审计日志、GuardrailsLearnPythoncomplete
17合规 —— SOC 2、HIPAA、GDPR、PCI-DSS、EU AI Act、ISO 42001LearnPythoncomplete
17LLM 的 FinOps —— 单位经济学与多租户归因LearnPythoncomplete
17自托管推理服务选型——让引擎匹配硬件与规模LearnPythoncomplete
18把「遵循指令」当作对齐信号LearnPythoncomplete
18奖励作弊与古德哈特定律LearnPythoncomplete
18直接偏好优化家族LearnPythoncomplete
18阿谀奉承：RLHF 的放大效应LearnPythoncomplete
18Constitutional AI 与 RLAIFLearnPythoncomplete
18Mesa 优化与欺骗性对齐LearnPythoncomplete
18潜伏特工 —— 持久的欺骗LearnPythoncomplete
18前沿模型中的上下文阴谋LearnPythoncomplete
18对齐伪装LearnPythoncomplete
18AI 控制 —— 哪怕被颠覆也要保安全LearnPythoncomplete
18可扩展监督与弱到强泛化LearnPythoncomplete
18红队：PAIR 与自动化攻击BuildPythoncomplete
18多样本越狱LearnPythoncomplete
18ASCII 艺术与视觉越狱BuildPythoncomplete
18间接提示注入 —— 生产攻击面BuildPythoncomplete
18红队工具 —— Garak、Llama Guard、PyRITBuildPythoncomplete
18WMDP 与两用能力评估LearnPythoncomplete
18前沿安全框架 —— RSP、PF、FSFLearnPythoncomplete
18Anthropic 的模型福祉项目LearnPythoncomplete
18LLM 中的偏见与表征性危害BuildPythoncomplete
18公平判据 —— 群体、个体、反事实LearnPythoncomplete
18面向 LLM 的差分隐私BuildPythoncomplete
18水印 —— SynthID、Stable Signature、C2PABuildPythoncomplete
18监管框架 —— 欧盟、美国、英国、韩国LearnPythoncomplete
18EchoLeak 与 AI 之 CVE 的出现LearnPythoncomplete
18模型卡、系统卡与数据集卡BuildPythoncomplete
18数据溯源与训练数据治理LearnPythoncomplete
18对齐研究生态 —— MATS、Redwood、Apollo、METRLearnPythoncomplete
18审核系统 —— OpenAI、Perspective、Llama GuardBuildPythoncomplete
18两用风险 —— 网络、生物、化学、核能力提升LearnPythoncomplete
19顶点项目 01 —— 终端原生编码 agentCapstonePythoncomplete
19顶点项目 02 —— 代码库之上的 RAG（跨仓库语义搜索）CapstonePythoncomplete
19顶点项目 03 —— 实时语音助手（ASR 到 LLM 到 TTS）CapstonePythoncomplete
19顶点项目 04 —— 多模态文档问答（视觉优先的 PDF、表格、图表）CapstonePythoncomplete
19顶点项目 05 —— 自主研究 agent（AI-Scientist 级）CapstonePythoncomplete
19顶点项目 06 —— 面向 Kubernetes 的 DevOps 排障 agentCapstonePythoncomplete
19顶点项目 07 —— 端到端微调流水线（数据到 SFT 到 DPO 到服务）CapstonePythoncomplete
19顶点项目 08 —— 受监管垂直领域的生产级 RAG 聊天机器人CapstonePythoncomplete
19顶点项目 09 —— 代码迁移 agent（仓库级语言 / 运行时升级）CapstonePythoncomplete
19顶点项目 10 —— 多 agent 软件工程团队CapstonePythoncomplete
19顶点项目 11 —— LLM 可观测性与评测看板CapstonePythoncomplete
19顶点项目 12 —— 视频理解流水线（场景、问答、搜索）CapstonePythoncomplete
19顶点项目 13：带 Registry 和治理的无状态 MCP 服务器CapstonePythoncomplete
19顶点项目 14 —— 推测解码推理服务器CapstonePythoncomplete
19顶点项目 15 —— 宪法式安全外壳 + 红队靶场CapstonePythoncomplete
19顶点项目 16 —— GitHub Issue 到 PR 的自主 agentCapstonePythoncomplete
19顶点项目 17 —— 个人 AI 导师（自适应、多模态、带记忆）CapstonePythoncomplete
19Agent Harness Loop 契约CapstonePythoncomplete
19带 Schema 校验的 Tool RegistryCapstonePythoncomplete
19基于换行分隔 stdio 的 JSON-RPC 2.0CapstonePythoncomplete
19Function Call DispatcherCapstonePythoncomplete
19Plan-Execute 控制流CapstonePythoncomplete
19顶点课 25：Verification Gate 与 Observation BudgetCapstonePythoncomplete
19顶点课 26：带 Denylist 与 Path Jail 的 Sandbox RunnerCapstonePythoncomplete
19顶点课 27：带 Fixture Tasks 的 Eval HarnessCapstonePythoncomplete
19顶点课 28：用 OTel GenAI Span 与 Prometheus Metrics 做 ObservabilityCapstonePythoncomplete
19顶点课 29：把端到端 Coding Agent 跑在 Harness 上CapstonePythoncomplete
19从零实现 BPE TokenizerCapstonePythoncomplete
19带 Sliding Window 的 Tokenized DatasetCapstonePythoncomplete
19Token Embedding 与 Positional EmbeddingCapstonePythoncomplete
19Multi-Head Self-AttentionCapstonePythoncomplete
19从零实现 Transformer BlockCapstonePythoncomplete
19GPT 模型组装CapstonePythoncomplete
19训练循环与评估CapstonePythoncomplete
19加载预训练权重CapstonePythoncomplete
19顶点课 38：通过换 Head 做分类微调CapstonePythoncomplete
19顶点课 39：通过监督微调做 Instruction TuningCapstonePythoncomplete
19顶点课 40：从零实现 DPO（Direct Preference Optimization）CapstonePythoncomplete
19顶点课 41：完整评估流水线CapstonePythoncomplete
19大规模语料下载器CapstonePythoncomplete
19HDF5 Tokenized CorpusCapstonePythoncomplete
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