关于 Atomind 原子思维
Atomind 由 atom（原子）和 mind（思维）组成。这里想做的事情很简单：把大模型、Agent、RAG 这些看起来庞杂的东西，拆成一个个可以独立理解、动手验证的「原子」，再把它们拼回完整的工程思维。
理解一个系统最好的方式，是亲手把它拆开，再亲手把它装回去。
你会在这里读到
- 大模型原理：Transformer、注意力、Tokenizer、推理过程，用图和代码讲清楚。
- Prompt 与上下文工程：怎样稳定地让模型做你想让它做的事。
- Agent 与工具调用：从单次调用到多步规划、记忆与评测。
- RAG 检索增强：切分、向量化、召回、重排与效果评估。
- 部署与推理优化：本地模型、量化、服务化与成本控制。
- 实战复盘：真实项目中的踩坑记录与取舍。
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