The Hitchhiker's Guide to Agentic AI: From Foundations to Systems（中文版）
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面向 AI 从业者的一站式技术参考，覆盖从 LLM 架构到生产级智能体系统部署的完整技术栈。全书共 29 章，分为六个部分：- 第一部分 基础：Transformer 架构、注意力机制、Flash Attention、LoRA/MoE、GPU 分布式训练、vLLM 推理部署、经典强化学习理论- 第二部分 RL 对齐方法：PPO、DPO、GRPO、KTO、Reward Model 训练、SFT 最佳实践、偏好优化变体- 第三部分 推理模型：DeepSeek-R1、OpenAI o1/o3、QwQ 等推理模型的 RL 训练原理- 第四部分 评估：LLM 评估方法论、benchmark、LLM-as-Judge、数据污染检测- 第五部分 智能体 AI：RAG、记忆系统、上下文编排、MCP 工具协议、A2A 智能体通信、多智能体系统、开发框架、UI 框架- 第六部分 测验与参考：108 道测验题及详细解答 + 快速参考手册本书假定读者熟悉神经网络和基本概率论，无需预先了解 LLM 或 RL——从第一性原理出发。适合人群：ML 工程师、应用研究人员、智能体开发者、系统工程师、技术负责人。
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