AI Tracker

🚀 AI Tracker — AI 前沿动态追踪

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2026-04-17

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2026-04-16

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🧠 模块一：LLM 底层逻辑与 Token 经济学

**核心目标：** 理解 LLM 的运行“内存”限制与预测本质。

• 核心视频: Intro to Large Language Models - Andrej Karpathy
• 核心笔记:
  • Token 原子论: 理解 Tokenization 对拼写、算术的影响。
  • 上下文窗口即 RAM: LLM 的 Context Window 决定了其处理复杂任务的上限。
  • 预测机制: 理解“预测下一个 Token”如何导致上下文腐烂（Context Decay）。
  • 工作记忆限制: 警惕 "Lost in the Middle" 效应，优化信息在 Prompt 中的排布。

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🛠️ 模块二：从提示词工程进化到上下文工程

**核心目标：** 学习如何通过优化 Token 配置来提升模型效能。

• 核心视频: Context Engineering & MCP Intro
• 上下文四大策略:

  策略	说明	场景
  写入 (Write)	将详情存入外部存储（如文件、数据库）	持久化知识
  选择 (Select)	仅加载当前步骤所需的“高信号”信息	节省 Token 消耗
  压缩 (Compress)	对冗余信息进行摘要或状态持久化	处理长文本
  隔离 (Isolate)	通过子代理架构减少 Context 污染	复杂多任务并行

• 核心原则: 遵循 Anthropic 的 “金锁区 (Goldilocks Zone)” 原则，保持 Prompt 长度恰到好处。

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🔌 模块三：MCP 协议深挖与实战搭建

**核心目标：**