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Learn
知识库按机器学习、深度学习、LLM、Agent、MLOps、多模态等方向组织，文章尽量讲清概念、原理、工程取舍和常见误区。
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不知道下一篇读什么时，先选一个方向，或用搜索找到概念。相关文章和术语会帮你继续往深处走。
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术语表用于快速消除黑话障碍，核心文章配套理解测验，帮助确认自己是真的读懂了。
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AI 面试题覆盖 LLM、Agent、机器学习等方向，每题含要点、标准答案、误区与追问，并与知识库、术语表互链。
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微软课、中文开源书、Cookbook 等按书架陈列，和工具库热门项目并存：一边系统学，一边逛优质仓库。
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工具库和技术博客不是单纯堆链接，而是帮助判断哪些技术正在变成可用能力，哪些只是短期噪声。
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不是一次性写完。值得学的变化会写成新文章，检索、阅读和反馈体验也会持续打磨。
追踪论文、模型发布、工程框架、开源项目和行业事件，先判断它是否值得进入知识体系。
值得记下的变化，用新的文章把概念、取舍和误区写清楚，接到现有分类与术语里。
把文章、术语和相关阅读串起来，避免知识点孤立存在，读者可以顺着上下文继续深入。
持续检查页面可读性、移动端布局、搜索、目录、术语悬浮和构建校验，让内容能被顺畅消费。
Principles
这里不是要取代官方文档或论文，而是帮中文读者建立第一层稳定理解。
尽量把概念说透，把适用边界、工程代价和常见误区写清楚。
关键术语保留英文与缩写，避免读中文资料后看不懂论文、文档和代码。
文章不是孤岛，术语、目录、相关推荐和全局搜索会一起服务学习过程。
交互异常和误链会修。新出现的技术与判断，写成新的文章接到知识库里。
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