LLM

Metaprompt 提示词生成笔记，记录元提示生成 prompt 模板的方法、Qwen 调试过程和简历处理场景里的用法。

我自己的推理框架实战笔记：ONNX、TensorRT、TorchScript，聊原理也给出部署踩坑与优化经验。

大厂算法面试题笔记，记录快速排序、编辑距离、岛屿数量等经典题的代码实现和优化思路。

算法面试笔试题笔记，记录二叉树、数组、回溯、动态规划等题目的代码实现和解题思路。

整理 AIGC 算法面试高频题，覆盖推荐系统、大语言模型、深度学习等核心技术点。包含携程、字节跳动等大厂真题解析，并补充答案思路和实战经验。

大模型安全性笔记，记录对抗攻击原理与防御策略，包括白盒、灰盒、黑盒攻击、token 操作和梯度攻击机制。

大模型经典架构笔记，记录多模态模型连接方式、视觉编码器选择、文本解码器设计和 DeepSeek 技术细节。

大模型训练与微调笔记，记录全量微调、参数高效微调、LoRA 原理和指令微调方法。

大模型训练数据集与评测指南：中文数据集资源汇总、数据处理方法、模型性能评测指标。构建高质量训练数据的实用教程。

大语言模型基础知识笔记，梳理 Token 机制、BPE 编码、模型微调、幻觉现象、涌现能力等核心概念，帮助初学者快速掌握 LLM 技术要点。