你好，Atomind：一个把 AI 拆成原子的博客

为什么叫 Atomind

Atomind = atom + mind。大模型相关的知识更新得太快，名词一个接一个：Transformer、RLHF、Function Calling、MCP、RAG、Agent……如果每个都只停留在「听说过」，很快就会被淹没。

我的办法是把它们拆小：每篇文章只解决一个足够小、可以动手验证的问题——一个「原子」。原子积累多了，自然能拼回一套完整的工程思维。

这里会写什么

1. 原理：用最少的公式、最多的代码，讲清楚模型内部发生了什么。
2. 方法：Prompt、上下文工程、检索、评测，这些决定效果上限的「软技能」。
3. 工程：部署、推理加速、成本控制，以及把 Demo 变成产品时遇到的坑。

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• 入门与原理类文章全部免费。
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