LLM 技术路线：从 Transformer 到训练、推理与应用
一份系统化 LLM 学习路线，覆盖 Transformer、预训练、SFT、RLHF、RAG、Agent、推理优化、评测和工程项目。
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RAG
AI Infra 工程路线：从后端基础到 Agent 平台
一份面向工程同学的 AI Infra 学习路线，覆盖后端基础、RAG、Agent Runtime、模型服务、评测观测、稳定性工程和项目落地。
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从零实现多模态 RAG：BM25、Dense 检索、RRF 融合、MMR 重排全部手写
用纯 NumPy 手写 BM25、Dense 检索、RRF 融合和 MMR 重排，构建可评测的多模态 RAG。
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Week 4：数据库速成——从 Storage、Index、Query Optimization 到 Vector DB 与 RAG
从存储、索引和查询优化建立数据库心智模型，并把它映射到 Vector DB、RAG 与 LLM Memory。
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