NOTE

这一部分偏“研究向”：从机器学习基础到深度学习，再到 Transformer、预训练与大语言模型（LLM）等专题，按知识脉络持续整理。

建议阅读方式：先补齐基础（ML/DL），再看 Transformer/LLM 与具体实战笔记。