阅读指南与附录
目录与学习路径
先建立基础，再解释内部过程，最后通过案例与实验形成工程判断。
本章目录
每个图解可暂停、前后逐步查看和放大。先读固定条件，再看数值或状态怎样变化；完整公式与深入内容仍在原课程中。
默认顺序为：前言 → 基础篇 → 系统篇 → 综合案例。专题研修与拓展阅读用于进一步研究，不是首次阅读的先修要求。各题列出的基础入口可用于复习具体概念。
数字与输入表示
F01—F06：文字、编号、形状、组批、Embedding与设备。
模型计算与生成
F07—F16：矩阵运算、概率、注意力、位置、网络层、生成与缓存。
训练与计算资源
F17—F21：梯度、损失、后训练、量化、复杂度与并行。
智能体执行与上下文
F22—F27：请求、工具、协议、事件、状态、输入组装与压缩。
知识、协作与可靠交付
F28—F34：检索、代码结构、记忆、技能、协作、恢复与测试。
评价与生产运行
F35—F40：指标、统计、安全、观测、成本与系统判断。
阅读辅助：公式、术语与对象来源贯穿基础篇与系统篇。F07先学系数表的乘法，F10区分参数与运行数据，F11再推导完整Q/K/V链。
基础篇：对象、计算与工程概念
输入与表示
F01｜先分清：文字、数字、模型和运行它的程序F02｜一排数、一张表和一叠表：读懂张量与形状F03｜文字为什么要先变成Token编号F04｜组批和补齐：为什么两句话变成[2,3]F05｜Embedding查表：把一个编号换成一排数F06｜“放到设备”是什么：数据类型、内存、CPU与GPU
模型计算与生成
F07｜模型最常做的算术：加权求和、点积与矩阵乘法F08｜reshape、转轴、广播：形状变了，内容未必算过F09｜概率、指数与softmax：把分数变成比例F10｜神经网络最小模型：参数、层、前向与隐藏状态F11｜Attention逐步计算：先算相关分数，再混合内容F12｜Mask不是黑箱：把“谁能看谁”写成一张表F13｜位置编号与RoPE：先懂位置，再懂旋转F14｜把Attention装进一层：残差、归一化与前馈网络F15｜从最后一排数到一个Token，再到一句回答F16｜KV Cache从零解释：为什么可以少算，又记住了什么
训练与计算资源
F17｜微积分只学用得上的部分：导数、梯度与链式法则F18｜一次训练从头到尾：标签、交叉熵和AdamF19｜后训练的前置数学：偏好、奖励、概率比与KLF20｜低秩、量化、专家：先看究竟少算了什么F21｜算得快与装得下：复杂度、带宽、批处理和并行
智能体与上下文
F22｜Agent不是另一个神经网络：用一次读文件讲清循环F23｜API与流式协议：请求如何变成可执行数据F24｜状态、事件与检查点：模型知道和系统记录的区别F25｜工具与MCP：连接、发现、授权、执行四层拆开F26｜上下文组装：每轮到底给模型什么，以及为什么F27｜压缩不是魔法：摘要、原文和执行状态怎样配合
知识与可靠执行
F28｜检索入门：目录、倒排索引、向量与近似搜索F29｜从搜索结果到可信答案：召回、重排和证据F30｜代码不是普通文档：语法树、调用关系与版本F31｜长期记忆的基础：事实、经历、流程和时间F32｜Skill、路由和多Agent：先理解谁负责什么F33｜重试、幂等和事务：为什么超时不是失败证明F34｜工程质量的基础：需求、反例、测试与审查
评测与生产判断
F35｜评测指标的分母：成功率、精确率、召回率和passF36｜别被几个百分点骗了：随机性、样本与统计判断F37｜安全基础：数据能影响模型，但不能因此获得权限F38｜看懂生产运行：Trace、队列、成本和回滚F39｜多模态与可信度：图片怎样成为输入，解释为什么有限F40｜从基础概念到系统分析：怎样定位问题，而不是再堆技术
系统篇：内部机制与连续追问
01｜输入究竟是什么：从用户的一句话到模型张量02｜一次Transformer前向：逐张量、逐算子讲明白03｜注意力的深入追问：位置、掩码、多头与反向传播04｜输出是怎样一个Token一个Token生成的05｜训练的一步：从正确标签到参数真正改变06｜后训练、MoE与模型定制：能力和行为如何改变07｜KV Cache、FlashAttention与PagedAttention的内部过程08｜推理服务：调度、吞吐、延迟和并行09｜Agent一次任务的完整循环：谁在思考，谁在执行10｜模型输出怎样变成真实工具调用：协议与执行边界11｜工具设计与MCP：从连接到可控执行12｜Codex、Claude Code、Copilot：从公开事实到可诊断运行链13｜每一轮Prompt怎样组装：上下文是一条数据管线14｜上下文压缩：到底压掉什么，丢失后又如何恢复15｜检索离线链路：文档怎样变成可查询索引16｜检索在线链路：召回、融合、重排与证据充足性17｜代码智能：从文本搜索到符号、版本与运行证据18｜长期记忆：写入、检索、冲突、失效与遗忘19｜Skills与路由：怎样加载刚好需要的专业能力20｜多Agent：并行的收益与交接的损失21｜可靠执行：重试、幂等、崩溃与状态恢复22｜工程质量：从需求到测试，再到真正可交付的代码23｜Evaluation：怎样证明一次优化真有收益24｜安全：指令边界、沙箱、权限与记忆污染25｜生产运行：Trace、成本、队列、灰度与回滚26｜深度应用：把组件组合成能解释的工作系统27｜事实可靠性、多模态与可解释性：能力边界在哪里28｜研究深水区与系统综合判断
综合案例
全程拆解A｜一次输入怎样变成三个输出Token全程拆解B｜一次仓库修复的每轮输入、输出、工具和恢复全程拆解C｜从文档入库到检索、回答、记忆更新和遗忘全程拆解D｜一次“变慢且变差”的Agent回归怎样查到根因