AISA 56 天学习执行入口
网页唯一入口：[/learn/aisa](https://momoweb3.pages.dev/learn/aisa)。页面集中展示八周主线、D01～D56、当前进度和学习证据入口；日常学习不需要先绕到旧计划或 Papers。
AISA 56 天学习执行入口
周期：2026-08-24 ～ 2026-10-18
当前目标：深度学习金融 AI 系统架构，并迁移到金融零售与 Web3
非目标：求职、投递、简历、个人品牌、作品集包装或追求笔记数量
1. 唯一入口与目录
- 网页唯一入口：
/learn/aisa。页面集中展示八周主线、D01～D56、当前进度和学习证据入口；日常学习不需要先绕到旧计划或 Papers。 - 仓库执行入口：本文件。需要直接编辑计划、进度和学习记录时，从下表进入。
- 唯一状态源：
../daily/AISA_LEARNING_PROGRESS.md。网页读取该账本，但不建立第二份完成状态。
| 用途 | 文件 |
|---|---|
| 八周目标、能力模型与 Gate | docs/AISA_DEEP_LEARNING_8_WEEK_PLAN_2026.md |
| Day 1～56 逐日任务 | docs/aisa-learning/AISA_56_DAY_CURRICULUM.md |
| 唯一进度账本 | docs/daily/AISA_LEARNING_PROGRESS.md |
| Day 0 项目基线 | docs/daily/AISA-NEXT-DAY0-PROJECT-AUDIT-LEARNING-PLAN.md |
| 周综合学习笔记目录 | docs/aisa-learning/notes/ |
| 可复现实验记录目录 | docs/aisa-learning/experiments/ |
| Gate、teach-back 与复盘目录 | docs/aisa-learning/reviews/ |
| 日学习笔记模板 | docs/aisa-learning/DAILY_NOTE_TEMPLATE.md |
| 实验记录模板 | docs/aisa-learning/EXPERIMENT_LOG_TEMPLATE.md |
| 周 Gate 模板 | docs/aisa-learning/WEEKLY_GATE_TEMPLATE.md |
| 间隔复习与错题系统 | docs/aisa-learning/REVIEW_SYSTEM.md |
| 错题实际账本 | docs/aisa-learning/ERROR_CARDS.md |
| R1/R2/R3 实际队列 | docs/aisa-learning/REVIEW_QUEUE.md |
| 56 天结构与完成证据校验 | scripts/validate-aisa-learning.ts（npm run learning:check） |
只有 AISA_LEARNING_PROGRESS.md 记录完成状态。其他旧计划和进度文件均为资料或历史记录，不并行打卡。
目录职责固定为：notes/ 保存理解与模型，experiments/ 保存实验和原始失败，reviews/ 保存 Gate 与延迟回忆。不要把同一状态复制到多个目录。
2. 每天如何执行
- 打开当天课程卡，只处理当天的核心问题。
- 用 20 分钟闭卷写出已有理解、假设和不会的问题。
- 只读课程卡列出的最小资料集；遇到缺口才扩展检索。
- 完成一个可观察的实验或模型，保留失败结果。
- 用日学习模板记录结论、证据、误解和迁移。
- 在唯一进度账本登记状态，并排入 R1/R2/R3。
推荐每天 3～4 小时。若当天未满足完成条件，状态标记为 🔁，次日先补齐，不以日期压力冒充掌握。
3. 每日 Definition of Done
一天只有同时满足以下条件才标记完成：
- 能用自己的话回答核心问题，不复制原文。
- 完成课程卡指定的实验、建模或闭卷练习。
- 留下一份可复查证据：图、表、命令输出、测试、计算或失败记录。
- 至少纠正一个误解，或明确写出“尚未发现误解”及验证方式。
- 生成 3～5 道闭卷题，并登记下一次复习日期。
- 能说出该主题在 AML 与金融零售/Web3 中的相同点和不同点。
“读完”“写了一篇”“测试通过”都不能单独代表当天完成。
4. 学习证据命名
真正完成学习后再创建文件，不预建 56 篇空白笔记：
docs/aisa-learning/notes/week-01-system-boundaries.md
docs/aisa-learning/experiments/week-01-runtime-baseline.md
docs/aisa-learning/reviews/week-01-gate.md
命名规则：week-NN-kebab-topic.md。一个星期默认只保留一篇综合笔记、一份实验记录和一份 Gate/错题记录；当天的短记录合并到对应周文件。
5. 进度状态
| 状态 | 含义 |
|---|---|
⬜ | 未开始 |
🟡 | 已开始，但 Definition of Done 未满足 |
✅ | 当天完成，证据和复习日期已登记 |
🔁 | 自测或周 Gate 未通过，需要补学 |
⏸️ | 主动休息，不算失败 |
🌿 | 已完成计划内休息或 20 分钟轻回忆 |
每周五维评分达到 8/10 且无 0 分项才能进入下一周。未通过时延长当前周，不重置历史记录。
6. 工程命令基线
在 Week 1 固定 Node/pnpm 版本后，以以下命令为基础；不同周只运行相关测试子集：
pnpm typecheck
pnpm test
pnpm build
pnpm mcp:serve
pnpm eval:agent
pnpm eval:gate
pnpm build:embeddings
pnpm build:knowledge-graph
pnpm learning:check
涉及模型 API、链上交易或外部数据的实验必须先写成本、隐私与风险边界。没有必要时优先使用本地 fixture、测试网、录制数据或只读查询。
7. 偏离计划时的处理
- 新资料：先登记它解决哪个当前问题；无对应问题则放入 backlog。
- 新框架：只有能构成受控对照实验时才引入。
- 新功能：只有验证学习假设时才修改代码。
- 缺少环境或数据：记录阻塞，设计缩小版实验，不伪造结果。
- 计划太快：延长当前周，优先保留闭卷、失败分析和间隔复习。
- 计划太慢：减少选读资料，不删除实验和 Gate。
8. U8 之后
只有 U8 与延迟复测通过后，才启动下一阶段 AI Model Engineering 90。下一阶段聚焦张量与梯度、Transformer、预训练、LoRA、preference/reward、推理优化、机制可解释性、多模态和非 LLM 决策模型；当前阶段不提前安装训练环境，也不创建第二份进度账本。