精心设计的动手式课程体系。每节课聚焦一个可消化的主题，建立扎实的知识体系。按顺序学习，循序渐进。
选择一个系列开始学习。每个系列都是独立完整的课程，涵盖特定领域的核心知识。
理解 torch.compile 的完整编译栈——Dynamo、Inductor、Triton，以及 TVM 和 TensorRT 的定位与适用场景。
掌握从学术文献中提取核心思想、理解方法论，并进行批判性评估的能力。系统化地跟踪前沿研究。
从 GAN 到扩散模型，深入理解视觉生成的核心范式与 SOTA 模型。掌握 DALL·E、Stable Diffusion、Flux 等前沿技术。
掌握 NeRF 与 3D Gaussian Splatting 的核心原理与工程实践，从隐式神经表示到实时渲染。
根据你的兴趣和需求，从上方选择一个课程系列。每个系列都是独立完整的，不需要先学其他系列。
系列内的课程有依赖关系，建议按编号顺序学习。每节课聚焦一个具体主题，短小精悍。
标有"动手"标签的课程包含实践环节。在自己的环境里跑代码，亲眼看到结果，记忆更深刻。