基本概念
涵盖PLM与LLM概念及FNN、CNN、RNN、Transformer等神经网络架构
10 min
自然语言处理，PLM，LLM，Transformer
NLP
12 pages
RNN
讲解词编码与词嵌入，并介绍循环神经网络RNN的结构、前文传递及长期依赖缺陷
2 min
词嵌入
RNN
循环神经网络
工作流程
介绍大模型自回归推理机制与训练流程，涵盖prompt、completion及损失反向传播
1 min
大模型
自回归
训练推理
数据
介绍训练数据的token、EOS、上下文长度与步幅，以及词嵌入和位置编码
2 min
训练数据
token
位置编码
Transformer
详解Transformer自注意力、QKV、掩码与多头注意力，及输出采样、堆叠结构与KV缓存
4 min
Transformer
自注意力
KV缓存
混合专家模型
对比密集模型与混合专家模型MoE结构，介绍路由选择及Deepseek的MoE改进
1 min
混合专家
MoE
Deepseek
Agent
介绍Agent智能体概念及ReAct、Plan-执行架构，梳理从Prompt到harness的演进
21 min
Agent
ReAct
智能体
MCP
介绍模型上下文协议MCP的概念、类型、工作原理及Python与VSCode实战配置
14 min
MCP
模型上下文协议
工具调用
AI 辅助编程工具
介绍 superpowers 与 openspec 两款 AI 辅助开发套件的流程、命令与规范驱动开发模式
5 min
AI辅助开发
TDD
OpenSpec
llama.cpp
讲解 llama.cpp 大模型推理框架的命令行工具、量化参数与推测性解码配置
13 min
llama.cpp
GGUF
大模型推理
vllm
介绍 vllm 兼顾性能与并发调度的大模型部署方案及 CUDA 环境安装步骤
1 min
vllm
并发调度
GPU推理
自然语言处理(NLP)
涵盖自然语言处理、序列模型、Transformer与大语言模型
1 min
自然语言处理
Transformer
大语言模型