专题研修
完整实验源码 · 12个Python文件
所有代码为本书原创教学实现，未打包第三方仓库源码。下面可以离线阅读全文，也可直接打开压缩包中的studies/labs目录。运行入口、依赖与验证边界见实验手册。
| 文件 | 实现内容 | 验证范围与限制 |
|---|---|---|
| attention_gradients.py | 解析反向传播 | 解析梯度与有限差分；不是任务目标正确性的充分证明 |
| capstone.py | 完整exclude补丁案例 | 脚本控制动作；真实补丁和测试；不是LLM自主修复 |
| context_memory.py | 上下文装包与双时间记忆 | 元数据和版本契约；不是自然语言语义保真判定 |
| journal.py | 操作日志与真实崩溃恢复 | 单写者局部恢复；不是防恶意竞态的完整安全沙箱 |
| live_readonly.py | 可选付费API只读适配器 | 未实测；需显式允许联网/计费，禁止发送敏感目录 |
| numerics.py | 数值机制与前向实现 | 缓存、分块softmax、采样与BPE；不是GPU服务或商业模型 |
| retrieval.py | BM25、权限、缓存与AST | 真实词项检索；未实现向量编码器或ANN |
| run_all.py | 离线实验运行入口 | 输出真实结果；缺依赖会跳过并标记 |
| sse_protocol.py | SSE与工具参数状态 | 协议子集；不是全部事件或生产SDK |
| statistics_lab.py | 配对评测统计 | 全部输入为合成数据；不能当作产品性能结论 |
| test_suite.py | 49项单元与集成测试 | 明确故障样本和断言；全绿不等于生产认证 |
| train_tiny_lm.py | 小型Transformer真实训练 | 合成数据训练；没有通用语言能力或测试集泛化结论 |