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基础课程参考资料

按知识主题整理的原论文、官方文档和阅读要点,可与各章正文对照学习。

编号 知识主题 参考来源 阅读要点
K01 可以按主要控制路径区分 workflow 与 agent Anthropic 架构讨论 按控制路径理解工作流与 Agent;规划、记忆和协作按任务选择。
K02 Token 切分取决于编码规则与词表 HF Tokenization 使用目标模型的分词器统计 token。
K03 典型自回归生成依赖已有前缀 HF LLM tutorial 关注前缀信息、条件概率与解码策略。
K04 标准缩放点积注意力对 Value 做加权 Attention 原论文 缩放点积、因果 mask 与 Value 加权和;配套一维和二维算例。
K05 KV Cache 复用过去 Key/Value 中间表示 HF cache explanation 缓存中间表示与长期记忆分属不同机制;跨请求复用取决于实现。
K06 SFT、偏好优化与 LoRA 分属不同描述维度 TRL SFT、DPO、LoRA 原论文 区分训练目标、训练信号与参数适配方式。
K07 上下文需选择;压缩可能丢失重要信息 Anthropic context engineering 选择证据、管理上下文预算,并在摘要中保留关键条件。
K08 工具参数合同、真正执行和业务权限是不同边界 MCP Tools 2025-11-25、当前客户端/服务端工具 分别检查输入结构、业务权限与执行结果;执行器可在应用侧或平台侧。
K09 MCP 的 Host/Client/Server 是逻辑职责 MCP architecture 理解逻辑角色、会话连接与能力协商。
K10 MCP HTTP 授权机制不能替代资源级业务授权 MCP authorization 2025-11-25 区分 HTTP 与 stdio 的授权流程,以及连接权限与业务对象权限。
K11 MCP 与 A2A 可在同一应用里组合 A2A 官方对照 根据工具连接与 Agent 任务协作的需求组合协议。
K12 RAG 使用外部检索材料,工程实践可比原论文更广 RAG、DPR 分别设计资料入库、检索与生成链路。
K13 余弦为归一化点积;RRF 可以融合排名 cosine 官方定义、Elastic RRF 关注同语义空间、零向量处理与排名融合;算例常数为 60。
K14 重排只处理已召回的候选 Sentence Transformers retrieve/rerank 检查候选集合覆盖范围和最终 top-k 的证据完整性。
K15 存储记忆、检索和读入当前上下文是不同步骤 LangGraph Persistence、上下文与窗口外笔记 区分应用状态、窗口外存储与模型参数。
K16 ReAct 是推理与行动的交替;文本反思未必更新权重 ReAct、Reflexion 理解反馈、情节记忆与参数更新的机制区别。
K17 Agent 评测要区分任务、尝试、轨迹与环境终态 Anthropic agent evals 用后端终态和执行轨迹共同判断任务结果。
K18 二值 gain 的 nDCG 用相应理想排序归一化 scikit-learn nDCG 声明 gain、截断位置、空相关集合与汇总口径;算例约为 0.530721。
K19 Judge 存在任务相关偏差,需人工校准 MT-Bench 原研究 检查位置、冗长与自我偏好,并用人工样本校准。
K20 超时不等于没有副作用;幂等需服务端合同 AWS idempotent APIs 围绕稳定意图 ID、参数、作用域、期限和一致性设计恢复。
K21 多层重试可能放大负载;次数上限不同于总耗时上限 AWS retry/backoff 协调重试层和总期限;每层含首次最多尝试 3 次时,3 层最坏为 27 次。
K22 恢复执行可能重放外部副作用 LangGraph re-execution and idempotency 恢复节点时结合外部事务、幂等合同与查询对账。
K23 访问控制须由可信系统落实;不可信资料不能自行授权 OWASP authorization、injection 在可信执行边界落实权限、参数与资源限制。
K24 多 Agent、缓存、阈值和具体框架选型需任务内验证 本课程第 08 章、第 09 章 以目标任务的质量、延迟和成本比较架构与参数。

配套实验

python3 examples/foundations/math_lab.py --section all
python3 examples/agent_lab/lab.py --scenario all

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