外观
从原理与论文，到源码、课程和实验。
从神经网络、Transformer 与注意力机制开始，连接训练、推理和具体实现。
从线程、内存和数据布局理解 GPU，再进入算子实现、流水线与性能优化。
结合编译原理、AI 编译器论文与项目实践，理解程序表示和优化。
操作系统、网络与虚拟化的机制、实现和设计取舍。
从指令级并行、缓存与地址转换，到 RISC-V 指令集及系统接口。
语言机制、类型系统与日常程序设计笔记。
汇集理解算法与系统实现时需要的数学背景。
记录 Agent 的技能表示、运行时和系统实现。
开发工具、工具链和环境配置的使用记录。
按课程保留章节、实验和作业的学习顺序。
围绕具体项目保留设计、源码阅读与调试上下文。