Agent 评测与基准
科研
这里整理我的深度学习科研笔记与技术总结，涵盖大模型、模型架构、训练技术、AI Agent、具身智能、推理部署与基础理论等方向。
主题分类
大模型专题（LLM/MLLM）
预训练、微调、推理优化、提示工程、多模态对齐、安全对齐、评测体系等。
模型架构
Transformer、CNN、RNN/LSTM、GAN、Diffusion、Flow Matching、目标检测、图像分割、视频生成、3D 生成、语音等。
训练技术
训练流程、反向传播、优化器、正则化、分布式训练、强化学习与对齐等。
AI Agent
Agent 基础、工具使用与 MCP、Agentic RAG、记忆机制、多智能体、GUI Agent、编程智能体、安全等。
具身智能
VLA 模型、策略学习、世界模型、操作学习、Sim-to-Real、数据集与评测等。
推理部署
推理实现、模型服务化、模型压缩、端侧推理、LLMOps 等。
基础理论
学习路线图、Python 编程、数学基础、机器学习、GPU/CUDA、操作系统、计算机网络等。