八股

本目录共 64 个条目，按名称组织。

• 00-AI-LLM-RAG-Agent

• 01-大语言模型LLM原理

• 02-Tokenization与词表

• 03-自注意力机制与Transformer基础

• 04-位置编码-绝对vs相对vsRoPE

• 05-Encoder-Only-vs-Decoder-Only架构对比

• 06-MHA-MQA-GQA多头注意力变体

• 07-KV-Cache原理与推理优化

• 10-LLM幻觉与可靠性

• 11-LLM评估与基准测试

• 12-多模态模型

• 13-RAG检索增强生成

• 14-文档解析与分块策略

• 15-Embedding向量化

• 16-向量数据库

• 17-语义搜索与混合检索

• 19-Query改写与多轮对话指代消解

• 20-Lost-in-the-Middle问题与缓解

• 21-知识图谱与GraphRAG

• 22-RAG评估指标

• 23-Agent架构与核心组件

• 24-ReAct框架与规划能力

• 25-Function-Calling工具调用

• 26-MCP协议核心概念

• 28-Agent记忆基础与状态管理

• 29-多Agent协作基础与框架选型

• 30-Harness与Skill

• 31-LangChain框架

• 32-LlamaIndex框架

• 32.5-Agent韧性工程概述

• 33-异常处理与降级策略

• 34-工具调用降级策略

• 35-工具幂等性与重试策略

• 36-工具调用死循环检测

• 37-有副作用工具的权限控制

• 38-记忆系统三层架构-存储介质与生命周期

• 39-记忆系统vs-RAG本质区别

• 40-记忆治理策略-存储召回与冲突解决

• 41-上下文压缩三级策略

• 42-记忆污染与纠错机制

• 43-多Agent编排四种模式

• 44-Agent间通信机制

• 45-多Agent幻觉放大问题与解决方案

• 46-多Agent死循环检测与预防

• 47-单Agent-vs-多Agent选型边界判断

• 48-Self-RAG与Reflexion

• 49-MCP协议实现-JSON-RPC与传输层

• 50-MCP认证中间件与安全模型

• 51-MCP-Streamable-HTTP与SSE全链路

• 52-A2A协议核心概念

• 53-MCP-vs-A2A本质区别

• 54-ANP协议概念

• 54.5-MCP-A2A-ANP三层协议栈

• 55-Agent安全防护与权限分级

• 56-Human-in-the-loop人工介入

• 57-自研Harness与框架选型

• 60-LoRA微调

• 61-RLHF与对齐

• 62-Prompt工程与技巧

• 64-分布式训练与并行策略

• 65-AI应用架构设计

• 66-大模型安全与伦理

• 71-AI-Agent框架对比

• 73-LLM推理优化

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