Project Mission
不是资讯堆叠，而是一条可复用的成长路径
这里记录的是从概念入门到工程落地的真实学习轨迹：理解模型原理，拆解系统架构，完成项目实践，并逐步建立面向 AGI 的认知框架。
路线方法
从基础到系统，从工具到智能
基础知识
围绕 AI 入门、计算机视觉、NLP 与预备知识，建立统一的术语、模型与问题意识。
工程实践
从 Transformer 到小型文生视频，再到与机器人控制相关的系统实验，把理解落到代码与工程组织上。
认知升级
将大模型、多模态、Agent、部署与具身智能串联起来，形成持续迭代的 AGI 探索框架。
内容气质
克制、专业、持续研究
不追短期热点堆砌，更强调知识结构与长期沉淀。
适用对象
学习者 / 开发者 / 研究探索者
适合建立个人技术路径，也适合作为持续演进的项目主页。
Knowledge Map
从零迈向 AGI 的核心路径
将零散知识重组成一张可连续前进的路线图，让学习顺序、工程实践和认知升级彼此对齐。
基础认知
建立 AI、AGI、编程与问题建模的基础视角，形成后续深入学习的共同语言。
AI 入门
预备知识
问题意识
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机器学习
从数据、特征、优化与学习范式出发，补足理解大模型之前的统计学习与训练直觉。
监督学习
优化
训练直觉
查看路线
深度学习
通过视觉检测与从零实现模型项目，进入网络结构、训练循环与工程实现层面的真实语境。
YOLO
PyTorch
训练循环
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大语言模型
围绕 Transformer、位置编码、RLHF 与从零训练 demo，深入理解 LLM 的核心机制。
Transformer
RLHF
Position Encoding
查看模块
多模态
把文本、图像、视频放进统一视野中，理解感知、对齐与跨模态生成的核心逻辑。
MLLM
图像理解
视频生成
查看模块
Agent / RAG / MCP
从检索增强到工具调用与多智能体协作，进入 AI 系统真正开始具备行动性的阶段。
Agent
RAG
MCP
查看模块
系统部署
关注推理部署、架构拆分、并行策略与工程可用性，让模型从 demo 走向真实系统。
推理部署
并行策略
系统工程
查看模块
AGI / 具身智能
从更高层认知与物理世界交互的角度，理解智能体、环境与任务之间的长期演化关系。
AGI 认知
Embodied AI
长期主义
查看模块
Research Assets
研究图谱与认知资产
除了课程与文章，这个工程也持续沉淀时间线、结构图和技术图谱，让知识不止停留在文字层，而是能被更快复盘、比较和复用。
- 大模型技术时间线，帮助建立演进视角。
- 多模态架构图，帮助快速把握系统组成。
- 图谱、项目与文档并行沉淀，形成可长期扩展的知识资产。
Timeline
大模型演进时间线
Architecture
多模态系统架构图
Knowledge Planet
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Curated Signal
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Engineering Practice
从原理走向代码，从代码走向系统
这里不是抽象的概念展示，而是把训练、生成与部署拆进真实工程，沉淀成可继续迭代的项目样例。
From-Zero-to-Transformer
基于 PyTorch 的从零训练示例，覆盖 Transformer 结构理解、训练循环、样本数据与生成过程。
PyTorch
51M Demo
LLM Training
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From-Zero-to-small-T2V
围绕文生视频的轻量实验，聚焦 GAN 架构、数据生成逻辑与视频生成路径的工程化理解。
GAN
Text-to-Video
Synthetic Data
查看项目
From-Zero-to-OpenClaw
结合 Docker、启动配置与系统集成，体现面向机器人控制与具身方向的工程实践取向。
Docker
Embodied
System Integration
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About
关于作者
猫先生，持续进行 AI/AGI 方向的知识整理、工程实践与方法论沉淀。魔方AI空间专注于构建面向长期主义的技术学习坐标系。
Organization
魔方AI空间
面向长期主义的 AI 技术学习与探索空间。关注的不只是模型本身，也包括系统工程、实践方法、知识组织方式，以及通向 AGI 的持续研究路径。
