从模型如何工作，到怎样选择、训练和评测模型。这里把分散概念组织成可复用的判断框架，术语解释与模型事实仍分别维护并回到来源证据。
先理解定义，再回到模型版本、技术参数和原始来源验证具体事实。
理解参数、层、注意力与路由机制如何共同构成模型。
3 个概念从数据处理到预训练，追踪模型能力形成的基础过程。
2 个概念理解指令遵循、偏好对齐、推理和安全行为如何被塑造。
3 个概念辨别推理模式、长上下文等能力的真实含义与边界。
2 个概念理解模型运行时的计算、压缩、成本和部署取舍。
2 个概念把模型能力放入检索、生成和实际应用链路中理解。
1 个概念理解知识如何在不同规模、结构和模型之间迁移。
1 个概念判断测试分数的条件、复现范围与横向可比性。
1 个概念区分权重、代码、数据、许可证和使用边界。
1 个概念