主题
涵盖编程智能体 · 推理引擎 · PyTorch · 分布式训练 · 联邦学习 · 多模态AI · 前沿论文
深度解析 Claude Code、Cursor、Copilot 等 AI 编程助手的底层原理与高级用法，掌握智能体架构设计
探索智能体
vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 等推理框架深度对比，PagedAttention、Continuous Batching 等核心优化技术
优化推理
从张量运算到自定义算子，从自动微分到分布式训练，系统掌握 PyTorch 核心机制与工程实践
学习 PyTorch
DeepSpeed、Megatron-LM、FSDP 等框架实践，AllReduce/Ring 等通信原语，大规模训练最佳实践
分布式训练
FedAvg/FedProx 算法演进，差分隐私与安全聚合，嵌套学习架构设计与跨域联邦实践
联邦学习
Vision Transformer 架构演进，CLIP/DALL-E/GLM-4V 多模态模型，AI 视觉开源项目实战
多模态AI
Anthropic/Google 最新架构对比，何恺明多模态研究，GPT-5.6-sol 与 Mythos 架构深度解析
论文解读
追踪 GPT、Claude、Gemini、Llama 等最新架构演进，深入理解 Transformer 变体与训练范式创新
了解 LLM
