芯片与制程
基础设施
芯片与制程是AI基础设施的最底层，决定了算力的上限。从GPU/TPU/NPU等AI加速器架构，到不断推进的先进制程，再到Chiplet/CoWoS先进封装。
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AI 全栈知识库
共 37 个知识点，全部来自已迁移并纳入 Git 管理的课程源。
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基础设施 · 7 个知识点
GPU计算
基础设施
GPU计算是AI训练和推理的主力算力形态。它通过大规模并行核心、高带宽显存和成熟软件生态，把矩阵乘法、卷积和Attention等AI算子高效执行。
服务器与数据中心
基础设施
服务器是算力的物理载体，数据中心是算力的集合形态。从主板/CPU/内存到机架/电源/散热，再到数据中心绿色节能。
存储系统
基础设施
存储系统覆盖HDD、SSD、NVMe、本地盘、分布式存储和高带宽内存。AI场景既需要训练数据的海量吞吐，也需要推理阶段对模型权重和KV Cache的快速读写。
网络技术
基础设施
网络是连接计算与存储的血管。从OSI七层到TCP/IP，从VLAN到CDN，贯穿整个IT基础设施。
云计算
基础设施
云计算是IT资源的服务化交付。涵盖IaaS/PaaS/SaaS三层服务模型，公有云/私有云/混合云部署模式，以及云原生技术栈。
操作系统
基础设施
操作系统是管理硬件资源、提供应用运行环境的系统软件。进程管理、内存管理、文件系统、I/O模型是四大核心模块。
中间件与大数据 · 4 个知识点
AI基础 · 7 个知识点
机器学习基础
AI基础
机器学习是AI的数学与算法根基。三大范式：监督学习、无监督学习、强化学习。特征工程和模型评估是核心实践。
深度学习框架
AI基础
深度学习通过多层神经网络自动学习特征表示。PyTorch是目前最主流的深度学习框架。
Transformer架构
AI基础
Transformer是大语言模型的统一架构基础。Self-Attention、位置编码、KV Cache、MoE等核心组件持续演进。
大模型训练
AI基础
大模型训练涵盖预训练、SFT、RLHF三阶段。Scaling Law驱动模型规模持续增长，训练策略不断优化。
RAG检索增强生成
AI基础
RAG(检索增强生成)通过外部知识检索增强LLM，解决幻觉和数据时效性问题，是企业级AI应用的核心模式。
提示工程
AI基础
提示工程(Prompt Engineering)是高效使用LLM的核心技能。从基础Zero-shot到高级ReAct和思维树。
微调技术
AI基础
微调是将通用模型定制为领域专家的关键手段。LoRA/QLoRA等参数高效微调大幅降低了微调门槛。
AI应用 · 13 个知识点
AI Agent
AI应用
AI Agent是能自主规划、使用工具、执行多步任务的智能体。从Function Calling到AutoGPT，Agent是AI落地的关键形态。
AI开发工具链
AI应用
AI开发工具链覆盖从环境配置到模型部署的完整流程。Jupyter/vLLM/MLflow/FastAPI是核心工具。
MLOps
AI应用
MLOps将DevOps理念引入AI开发，实现模型从开发到上线的全生命周期管理。
AI安全与对齐
AI应用
AI安全覆盖数据隐私、模型偏见、Prompt注入、内容安全等维度，是AI落地的红线。
AI教育
AI应用
AI教育领域涵盖智能辅导、个性化学习、AI编程助手等应用场景。
AI办公
AI应用
AI办公涵盖智能文档、数据分析、会议纪要、自动化流程等提升办公效率的场景。
AI金融
AI应用
AI在金融领域的核心应用包括风控、反欺诈、智能投顾、量化交易等。
Claude Code · AI编程助手
AI应用
Anthropic推出的终端原生AI编程助手，不是"另一个Cursor"，而是可编程的AI开发平台。能读写文件、理解代码库、执行Git操作、调用MCP工具，覆盖从安装到团队协作的完整工作流。字节跳动等大厂已内部推广使用。
AI编程工具格局(2026)
AI应用
2026年主流AI编程工具对比：GitHub Copilot(代码补全)、Cursor(AI原生IDE)、Claude Code(可编程AI开发平台)、Windsurf(AI协作IDE)、国产工具(通义灵码/MarsCode等)。它们非互斥，高手组合使用。
Agent Harness
AI应用
承载提示、工具、状态、循环、重试、权限与轨迹的 Agent 运行外壳。
Agent 记忆
AI应用
对会话状态、长期事实、经历和技能执行受控写入、检索、更新与遗忘。
GraphRAG
AI应用
从文档抽取实体关系和社区摘要，用图结构支持跨文档检索与回答。
文档智能
AI应用
联合识别文字、版面、表格、图片和阅读顺序，把文档变为可核验结构。
AI硬件 · 1 个知识点
AI硬件产业链
AI硬件
AI硬件产业链决定模型训练、推理和端侧智能的物理上限。可按L0上游设备材料、L1算力芯片、L2先进封装、L3 HBM存储、L4服务器、L5数据中心、L6高速网络、L7边缘AI终端理解。
智慧城市与政务 · 2 个知识点
AI城市 · 城市智能体
智慧城市与政务
AI城市是在智慧城市基础上引入大模型、智能体和数字孪生能力，让城市从“可感知、可联通”走向“可推理、可协同、可自优化”。核心不是堆应用，而是把城市数据、业务流程和AI能力组织成可持续运营的城市智能体。
智慧政务
智慧城市与政务
智慧政务是数字政府进入AI辅助和主动服务阶段后的核心形态，从“人找服务”转向“服务找人”。它覆盖智慧服务、智慧监管、智慧决策和智慧协同四类业务域，难点在数据治理、权责协同和安全可控。