PyTorch 与模型训练
记录张量、反向传播、训练循环和小模型实验。
TEC-02 / ABILITY MODULE
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。
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。
Agent 实验
探索多步骤任务、上下文整理和可靠输出边界。
Astro / 个人网站
维护静态站、内容集合、组件和视觉系统。
GitHub / 部署
记录版本管理、构建验证和主站发布流程。
小项目练习
用轻量项目保持编程手感和工程判断。
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。
Charging 充能中
Ability Terminal 重构启动记录
把个人网站从普通研究展示站改造成静态能力终端的一次站点复盘。
Astro静态网站能力终端信息架构
Maintaining 维护中
Codex：把文献整理成低噪声信号
WORKFLOW：用 AI 辅助题录、引用和待复查标记，但保留人工判断。
AICodex文献整理工作流