Learn Hub

1 条当前学习主线 + 长期专题资料库。不并行打卡,不以笔记数量代替理解。

当前唯一学习主线

AI Model Engineering 90 · 当前 P1

梯度与概率 → Tokenization → Transformer → Tiny LM → LoRA / Preference → 推理优化 → 多模态与非 LLM 决策。

2026-08-24 至 2026-11-21 · 当前任务 M01确认 Python/CPU/MPS 环境;理解 tensor、计算图、链式法则、backprop 和 optimizer

已完成0/90
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AI Deep Mastery 360 · 已正式启动
AI Deep Mastery 360 · 模型工程 → 系统工程 → AGI → 具身智能
当前执行 P1 / M01,先完成 90 天;AISA 已暂停并作为历史资产保留。
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P2 · 教材已备,尚未启动
AI Systems Engineering 90 · 总路线 Day 091~180
数据、MLOps、分布式训练与推理、平台、Agent Runtime、协议、可观测性、安全、发布与 Human-AI Operations。
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P3 · 教材已备,尚未启动
AGI Foundations 90 · 总路线 Day 181~270
AI 测量、Scaling、推理搜索、RL、World Model、Memory、Continual Learning、自改进、可解释性、Alignment 与 AI Scientist。
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P4 · 教材已备,尚未启动
Embodied Intelligence 90 · 总路线 Day 271~360
机器人数学、控制、SLAM、空间感知、导航、操作、Robot Learning、World Model、VLA、sim2real、安全 HRI 与 Multi-Robot。
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专题资料库与历史学习资产

按 P1 当前主题定向调用,不恢复并行打卡。