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大模型核心技术全景：从基本功（Transformer、Tokenizer、Embedding、MoE、上下文窗口）到推理模型、对齐与后训练、模型微调、开源模型与评测基准，按子目录成体系展开。

AI 基础设施与工程化：推理优化与模型部署、端侧智能、MLOps 与 LLM 工程化、Kubernetes 实践，以及 AI 芯片、算力与硬件。

LeetCode 算法题解合集：从数组字符串到链表矩阵，每题一篇，写清思路、复杂度与实现细节。原技术博客的算法栏目，2026-09 随博客并入本站。

RAG 与检索增强实战：向量检索、重排序、检索评测、知识图谱与答案引擎，覆盖从切分策略到 GraphRAG 的完整链路。

智能体与 AI 编程实战：Agent 工程系统学习、沙箱与隔离技术、MCP 等 Agent 协议生态、提示与上下文工程，以及 AI 编程工具与开发者工作流。

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金融知识系列：既用真实违约与风险处置事件当教材（刚性兑付、资金池、期限错配、净本金折算、清偿顺序、非法集资处置规则），也拆解 A 股市场的核心机制与指标（两融余额、杠杆资金的规则与风险）——每篇讲透一组概念，看清产品说明书与行情数字之外的东西。

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