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23 篇公开知识

光线与曝光

从场景里的光，理解成像、对焦、光圈与快门。

镜头焦段与透视

变焦改变取景，移动视点改变前后物体的比例。

色彩基础

现场照明、感光记录、白平衡与显示，各自改变什么？

构图

安排视觉重心、空间与方向，让观众知道先看什么。

大模型技术栈

分清技术演化、模型形成与系统协作，把新技术定位到一个或多个模块。

大模型发展历程

从规则、统计与神经表示到训练和执行系统，理解瓶颈推动的分支。

Transformer 内部机制与一个 Token 的完整旅程

沿 Token、向量、Attention 和生成过程理解模型内部。

大模型预训练工程与一次参数更新的完整旅程

数据怎样通过预测误差、梯度与优化器改变模型参数。

大模型后训练机制与一次策略更新的完整旅程

区分 SFT、偏好、强化学习与 LoRA、蒸馏等不同维度。

Jev 与 RLCD：结构化决策、概率校准与技术边界

区分决策接口、概率校准和后训练目标，用中文小样本实测检查能力与边界。

MoE 机制与一次 Token 专家路由的完整旅程

稀疏专家网络改变模型计算，不等于多智能体协作。

多模态大模型机制与一次图像输入的完整旅程

理解图像等输入的表示、架构与跨模态训练。

大模型推理服务与一次请求的完整旅程

区分 KV Cache、量化、服务吞吐与模型能力。

推理时计算与一次候选搜索验证的完整旅程

训练学会推理与使用时增加搜索和验证的不同位置。

从 RAG 到 Agent 系统

区分参数知识、上下文、检索增强和长期记忆。

Agent Loop 与运行状态基础

从动作提议到工具反馈，理解循环、状态与经营调查示意。

Agent Harness 与企业 Runtime 的边界

按执行职责理解 Harness、Framework、Runtime 与平台。

大模型评测工程与一次厂商能力声明审计的完整旅程

用来源、条件、代价与六个案例审视技术能力声明。

一份经营报告背后的业务智能体

从模型调用到固定流程、Pi 循环与运行底座，区分实现、教学拆解和验证边界。

业务系统的 AI 接入：节点增强与任务重构

比较节点增强与任务重构，理解人、AI 和原业务系统怎样分工。

企业知识与业务能力怎样供给 Agent

六类企业资产按任务组合；来源、解释、关系、指标、工具和经验各有责任，并通过版本持续维护。

LLM Wiki 与编译型知识层

提前整理可复用解释，在查询时仍保留取证、版本和维护边界。

通用 Coding Agent 与工作台

工作区、开放循环、上下文、扩展与交付验证；以三家官方机制和网站案例说明。

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