PyTorch 与模型训练
记录张量、反向传播、训练循环和小模型实验。
TRAINING CHANNEL / 可持续推进ACADEMY CITY · TEC-02 / PERSONAL REALITY
技术能力
Technology
深度学习、PyTorch、AI 工具链、Agent、编程、网站开发与项目实验。
- TRAINING CELLS
- 6
- PUBLIC SIGNALS
- 2
- ROUTE LINKS
- 3
CAPABILITY MAP / 能力分区
当前训练分区
将能力拆成可持续推进、可复查的小块。
AI 工具链
整理 Codex、文献处理、任务拆解和自动化检查。
TRAINING CHANNEL / 可持续推进Agent 实验
探索多步骤任务、上下文整理和可靠输出边界。
TRAINING CHANNEL / 可持续推进Astro / 个人网站
维护静态站、内容集合、组件和视觉系统。
TRAINING CHANNEL / 可持续推进GitHub / 部署
记录版本管理、构建验证和主站发布流程。
TRAINING CHANNEL / 可持续推进小项目练习
用轻量项目保持编程手感和工程判断。
TRAINING CHANNEL / 可持续推进当前主线
建立从工具链到模型实验的执行能力。
下一步
继续把 Astro 主站、AI Agent 流程和深度学习练习连接成可复用工作流。
ROUTES / 关联入口
继续推进
从当前能力模块进入相关项目、笔记与研究入口。
PUBLIC SIGNALS / 公开记录
相关笔记
这里只展示已经公开的能力记录；系统正常运行时，没有记录也会保持稳定空状态。