关于本书与证据边界

这一页说明本书写给谁、材料从哪里来，以及哪些结论可以核验、哪些只在教学范围内成立。

读者与目标

本书面向具有一般计算机和编程基础、希望系统学习大语言模型与 AI Agent 工程的读者。没有预设线性代数、机器学习和 LLM 框架知识；基础篇逐一建立这些概念，再进入完整推导与生产实践。

材料与编写方式

教材内容包括机制解释、数学推导、可手算例子、公开代码阅读、教学用系统轨迹、可运行实验与工程评测方法。文中的数字示例为教学构造，除非单独注明实际运行结果。论文与官方文档在来源章节列出，用于核对，不以英文外部链接代替中文正文。

可核验事实的范围

没有对闭源服务不可见的内部 Prompt、权重、沙箱实现或隐式状态作确定性推断；对未运行的商业模型评测，不报告性能结论。逐条核验记录见代码、数值与验证边界与示例核验。

如何使用代码实验

浏览器中的四个小实验无需安装软件，适合观察数值和数据结构。Python 示例依赖说明见进阶代码附录；模型训练和 Agent 模拟程序存在明确边界，不能把合成任务通过等同于真实系统生产可用。

阅读顺序

从第一编开始，通过独立小节学习；第六章后可阅读综合示例「从两句话到三维表示」。具备基础后进入相应进阶篇，先修概念仍可通过章节链接回顾。十二个阅读主题也可作为特定主题的学习路线。