LLM Atlas

一套以 Kimi K3 技术报告为锚点、从第一性原理重新梳理大语言模型技术发展的中文开放课程。

项目不把论文按年份堆成目录，而是持续回答四个问题：

1. 当时真正卡住研究者的问题是什么？
2. 旧方法为什么不够？
3. 关键论文改变了哪个假设或工程瓶颈？
4. 这条思路如何汇入今天的 Kimi K3、DeepSeek 与前沿 Agent 系统？

当前交付

• 网站：https://llm-atlas.k1412.top/
• 开源仓库：https://git.k1412.top/wuyang/llm-atlas
• 研究路线：ROADMAP.md
• 持续进度：PROGRESS.md
• 证据与写作规范：research/METHODOLOGY.md

当前里程碑包含 17 专题学习地图、486 篇关键论文索引、Kimi K3 完整导读， 语言模型前史、Transformer 基础、表示/位置/残差、DeepSeek 技术谱系、Scaling Laws、数据工程、长上下文、MoE、指令微调与人类偏好、推理、工具使用与长程 Agent、原生多模态、训练系统、推理服务、数值优化，以及评测与安全深度专题， 以及 71 个覆盖核心机制的原创交互视图。K3 二轮导读以 32 张问题账、16 图 / 5 表审计、 8 个交互实验和 100 个一手/官方节点，完整覆盖架构、预训练、后训练、系统、评测、案例与附录。 第三轮已完成首个开放工件里程碑：固定官方模型与 FlashKDA revisions，审计 96 个 checkpoint shards、 497,220 个 tensor entries、真实 KDA / MLA / MoE / MoonViT shapes 与小范围参数统计，并用 4 个新视图 明确区分官方观测、确定性推导、本机执行、合成探针和未决矛盾。详见 K3_ARTIFACT_AUDIT.md 与 checkpoint_probe.py。 DeepSeek 二轮专题以 24 张问题账、10 次技术转向、 4 个交互实验和 60 个一手/官方节点，串起 Dense、MoE、MLA、V3 协同、R1 与 V4。 其余专题按进度账本持续扩建。

本地开发

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生产构建与检查：

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内容与代码许可

• 网站代码采用 MIT License。
• 原创文字与重绘图采用 CC BY-SA 4.0。
• 被引用论文、图表、模型与商标仍归各自权利人所有；项目优先链接一手来源，并明确标注改绘与推断。