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LLM 入门路线图：从零到读懂前沿论文
LLM 入门路线图：从零到读懂前沿论文
目标：让一个有编程基础但没有 ML 背景的开发者，从 0 开始，逐步读懂 KARL 这类 Agent RL 前沿论文。
目录
- 第一阶段：从 0 打基础（01-09）
- 01. 什么是大语言模型：从神经网络到文本生成
- 02. Token 化：文本如何变成数字
- 03. Embedding：从数字到向量空间
- 04. Self-Attention：Transformer 的核心计算
- 05. Multi-Head Attention 与 FFN
- 06. 完整 Transformer 架构
- 07. MoE 混合专家模型
- 08. 预训练与 SFT
- 09. 生成策略与推理优化
- 第二阶段：进阶到前沿（10-13）
- 10. 强化学习与后训练：从 RLHF 到 OAPL
- 11. RAG、Agent 与推理扩展
- 12. KARL 逐段导读
- 13. 树搜索与搜索蒸馏：从 AlphaZero 到 LLM 推理
- 深度解读
- 14. KARL 深度解读全文