进阶数值与Agent运行实验
本附录包含可独立运行的教学程序。数值计算、训练、协议解析、上下文与记忆示例具有不同的运行目标；请将它们与真实商业模型的能力评估明确区分。
本页目录
程序类别与运行方式
| 目录 | 程序主题 | 运行建议 |
|---|---|---|
labs/ | 张量、查表、softmax、mask 与基础自检 | python3 -m unittest -v labs/test_foundations.py |
labs/advanced/ | 小模型训练、注意力梯度、流式协议、执行日志、记忆、检索、统计评估 | 先检查对应程序的依赖与运行参数 |
labs/examples/ | Token、Attention、Cache、RAG、Compaction、Agent Loop 与工程示例 | python3 labs/examples/run_all.py（如环境允许） |
可复现范围
这些程序用于练习特定计算或程序性质，并不连接生产仓库或真实商业模型。若要比较真实 Agent 的质量，还需要代表性任务数据、版本固定、独立验证和统计分析，参阅系统篇 23｜Evaluation。
程序通过不等于系统可用：合成任务上的成功率只说明该程序在该任务上的行为，不能外推到真实仓库、真实用户输入或商业模型。
运行前的准备
运行前请阅读程序注释，并在独立教学目录中执行。示例默认不需要外部账号、商业 API 或联网。各次运行的原始输出与核验口径记录在代码、数值与验证边界。