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万字总结分享成为 Agent 工程师的学习路线，覆盖 LLM 基础、Prompt Engineering、RAG、Agent 应用与后端工程，配套学习文档、项目要求和验收标准，帮助读者系统补齐 AI 应用开发技能。
一条中文科普推文，用直观方式解释了LLM（大语言模型）的核心链路：从token、embedding、位置编码、attention、FFN到残差流和next-token prediction，帮助非数学背景读者理解AI论文。
OpenAI学院发布了一份关于AI基础的教育指南，涵盖AI系统概览、大型语言模型、训练阶段（预训练和后期训练），以及如何根据不同任务选择正确的AI工具。