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PPT · 总览
21 个模块的讲义式 PPT 与精选书单，共 1998 页，是内容出处。每个模块可单独学习、更新与巡检。
21 个模块 · 已完成
网页版讲义的延伸：可搜索、按层浏览，跨模块关系、全库问答与保鲜一眼可见。两边共用一份 MANIFEST 清单。
21 册全覆盖 · 已上线
开始使用 / 分享每天怎么看、整库怎么打包分享、同事拿到后怎么把它变成自己的知识库。拿到这个库先看这页
知识地图
按层看这个库长成什么样。21 册现在都能直接读网页，点卡片即到；每册的 PPT 讲义与书单在网页页脚。
解决方案层2 个模块
MLModel-Landscape网页版
模型格局与选型（⚠️ 全库最易过期，巡检优先）：三大阵营地图与企业/消费市场分裂（40/27/21 vs 74%）、五张闭源名片（GPT-5.6/Claude 5/Gemini 3.1/Grok 4.3/Muse Spark）、开放权重中国四强、豆包家族与定位、许可证三级分类、$0.10–$30 价格光谱与缓存经济学、能力矩阵与思考预算、多模型选型方法论（三层路由/五约束决策树/两道防线）、国内平台格局（方舟/百炼/千帆/腾讯）、售前速查含保鲜声明
SPSolution-Patterns网页版
场景解决方案库（全库的场景索引层）：方案 = 场景 × 积木，十章覆盖方法底座（五层参考架构、POC 三要素、成本三本账、口径鉴别术）+ 七大场景图纸（智能客服、企业知识库与 AI 搜索、营销内容生成、AI Coding、数字人、ChatBI 数据分析、会议与办公助手）+ 售前速查（七场景→积木总表、分诊决策树、成本速查卡）
应用模式层3 个模块
AGAgent网页版
智能体与编排：十一章覆盖 agent vs workflow、核心组件、编排模式、MCP、上下文工程、评估与护栏、低代码平台、记忆系统（框架四强/投毒 ASI06）、Computer Use（基准两口径/RPA 混合）、多智能体 / Sub-agent 编排（三层框架/决策账）、售前速查
MMMultimodal网页版
多模态：让模型看图 / 听声 / 读文档 / 看视频并能生成，九章覆盖感知面全景（理解 vs 生成）、机器怎么看（ViT/CLIP）、模态怎么拼（投影/交叉注意力/Q-Former + 原生 vs 拼管线，灵魂章）、理解侧盘点（SOTA 格局）、生成侧盘点（扩散 vs 自回归）、选型动手做（成本/延迟/精度）、生产落地与坑、语音与实时交互（延迟预算/级联 vs 端到端/打断/RTC）、视频生成（四家旗舰/成本账/标识合规）、售前速查
RARAG网页版
检索增强生成的原理与实践：原理五章（为什么用、向量检索、切分、重排序、评估）+ 实践四章（最小管线、混合检索、Agentic RAG、生产化）+ 进阶三章（GraphRAG、多模态、结构化数据）
协议层2 个模块
工程保障层7 个模块
GWAI-Gateway网页版
AI 网关：多模型系统的统一入口与运营管控层（工程保障层运营面），八章覆盖是什么/为什么（多对多之痛·边界辨析）、统一接入与协议转换（OpenAI 兼容层·虚拟密钥）、路由容灾（五策略·fallback）、按 token 成本治理（预算·语义缓存）、安全护栏挂载点（串联 Security）、可观测（OTel GenAI）、AI 网关+MCP 网关（展开章，含授权时序深潜，串联 MCP/A2A/Agent）、选型与上云速查
AIAI-Governance网页版
AI 治理、风险与合规：治理是一套一直在跑的决定系统而非一份文档，十一章覆盖按用途登记（不按模型）、组织分层与法律分类两把尺子、影响评估在架构冻结前做、五种决定、证据包组装、什么变化让批准失效、各框架能证明与不能证明什么、与中国备案要求怎么对接、跑起来的角色与节奏、售前速查
OPAI-Ops网页版
LLM 可观测与运维（上线之后的日子怎么过）：两根新轴（质量/token 成本）与静默退化、Tracing 与 OTel GenAI（client span 已稳定）、在线评估与反馈回流（采样 5–10% 异步打分、数据集晋升）、漂移监测（供应商静默换模）、发布管理（版本注册表/评估门禁/金丝雀/回滚）、事故响应（runbook 四问/急停/HITL/SLA 分级）、工具格局（六平台 + APM vs 专用分工）、售前速查含运营包五件套
EVEvaluation网页版
LLM 评估体系：八章覆盖为什么评估难、模型基准全景（含 Agent 基准与榜单争议）、判分四法、LLM-as-a-Judge 深潜、自建评估与错误分析、RAG/Agent/微调场景验收、工具链与生产闭环、售前速查，汇合全库评估线
FTFine-tuning网页版
微调工程实践：拿自己的数据定制模型，八章覆盖何时微调（vs 提示词/RAG）、全参与 LoRA/QLoRA、数据准备与合成、训练框架、DPO/RFT 对齐、托管服务与上云、评估部署与售前速查
PRPredictive-AI-MLOps网页版
预测式 AI 与 MLOps：接住客户已有的那批传统模型，十章覆盖两种 AI 的分工、算法取舍地图、把业务问题切成可学的题、特征时间语义与训练服务偏差（头号事故源）、特征平台何时才真需要、实验记录与发布门、上线后七类信号对七种动作、可解释与公平、一套平台的分界线、售前速查
SESecurity网页版
AI 安全：九章覆盖威胁全景（OWASP LLM Top 10 / MITRE ATLAS）、提示注入与越狱（EchoLeak）、数据与隐私、供应链与模型来源、Agent 与工具安全、护栏/双 LLM/红队防护工程、NIST + EU AI Act 治理合规、中国监管合规（双备案/内容标识/安全国标/数据出境）、售前速查
基础层4 个模块
LMLLM网页版
大模型的发动机舱：原理三章（序列问题与 Transformer、QKV 注意力、架构全解剖）+ 工程三章（KV 缓存与上下文窗口、注意力变体进化、售前速查）
LILLM-Inference网页版
LLM 推理服务：训练好的模型怎么又快又省地跑起来，八章覆盖推理原理（prefill/decode 与 KV Cache）、推理框架（vLLM/SGLang/TensorRT-LLM/Ollama）、推理优化（批处理、量化、投机解码、P/D 分离）与生产化速查
LTLLM-Training网页版
LLM 训练全景：从随机权重到可用助手的完整流水线，八章覆盖数据、预训练（Scaling Laws/MoE）、SFT、对齐、RLVR 推理训练、基础设施与评估
PEPrompt-Engineering网页版
和大模型对话的接口层：最便宜、最快见效的能力杠杆——不改权重、不搭检索就能把模型能力调出来，七章覆盖是什么/为什么、提示词解剖、核心技巧（zero/few-shot·CoT·结构化输出）、进阶推理与编排（ReAct·推理模型时代）、工程化与自动优化（DSPy·缓存）、安全与风险（提示词注入·OWASP）、售前收拢
算力底座层2 个模块
ICAI-Infra-Compute网页版
算力硬件与网络：八章覆盖五层栈全景、GPU 解剖（精度阶梯/Roofline/MFU）、显存与 HBM 账、芯片选型格局、NVLink/InfiniBand/RoCE/UEC 两级互联与集群拓扑、并行文件系统与数据管线、算力经济学（建 vs 租 vs API）
IPAI-Infra-Platform网页版
集群平台与调度：八章覆盖平台四大职责、K8s+GPU（DRA 1.34 GA）、作业调度（gang/Kueue/Volcano/KAI/Slurm）、GPU 切分多租户（MIG/HAMi）、训练容错自愈、可观测与利用率（MFU/goodput）、推理服务平台化、云上四种算力形态
数据底座层1 个模块
库目录约定：PPT-version/ 放模块目录，是内容出处；
Web-version/ 是网页派生站点；
_prep/ 放库级取用产物，_maintenance/ 放巡检报告与门禁脚本。巡检范围包含 _prep/MANIFEST.md——它以「引用映射」挂靠各源模块，源模块事实刷新后需同步顶部三份取用文档。知识地图由各模块 MANIFEST.md 自动生成，七层与机器口径一致（2026-07-21 起；此前手工维护的六行展示口径同日废止）。
书单口径（2026-07-20 起）：各模块《电子书书单》只列正规渠道的官方链接，不再下载文件到本地。早先的本地馆藏 _reference/ebooks/ 已撤除——它是第三方版权材料，既不能随库分享、也不能纳入版本库，而链接可以，且不必随版本更新重下。原馆藏 71 份资料的出处已全部落到对应书单条目上。