AI Infra(4 篇)

📚 MiniMind 笔记：大模型从零实现的完整路径

MiniMind 系列笔记目录——从 Tokenizer、Embedding 等基石，到 Transformer 架构、MoE、KV Cache，再到 SFT、DPO、PPO 算法的完整学习路径

2026 年 6 月 16 日·3 min read·499 字

# LLM# MiniMind# Transformer

🖥️ 基石：关于 Tokenizer 你所需要知道的一切

从 BPE、WordPiece、Unigram 的算法对比，到 GPT-2 / GPT-4 分词器的工程演进，再到 Tokenizer 对大模型能力边界的深远影响

2026 年 6 月 16 日·16 min read·3123 字

# LLM# Tokenizer# BPE# MiniMind

🥋 从零理解 AI Infra

从零建立对 AI Infra 领域的全景认知：硬件层、系统软件层、训练系统、推理系统与性能工程。

2026 年 6 月 12 日·15 min read·2820 字

# AI Infra# CUDA# 分布式训练# 推理优化# GPU

AI Infra 学习路线

从前置基础到推理部署，系统梳理 AI Infra 的完整学习路线——每个模块含知识点、推荐资料与可量化检验标准。

2026 年 6 月 12 日·16 min read·3160 字

# AI Infra# CUDA# 分布式训练# 推理优化# 学习路线