导览推荐学习路线
五个阶段循序推进。第一年打牢基础（阶段 1–2），第二年深入研究方向（阶段 3–5）。
语言模型基础
Jurafsky & Martin 经典教材，从分词、N-gram 到 Transformer 与 RAG。
深度学习 NLP
斯坦福 CS224N 系列讲义，词向量、预训练、PEFT、Agent、推理。
从零搭建 LLM
Raschka《Build a LLM from Scratch》中译，亲手实现 GPT。
前沿研究专题
选定细分方向（Agent Memory、TKGQA 等）做深度文献调研。
科研论文写作
掌握学术写作方法与投稿流程，把研究成果转化为论文。
01基础理论 · Jurafsky & Martin《NLP 导论》
Speech and Language Processing（第三版）中文翻译稿。NLP 领域最权威的入门教材之一，建议作为起点系统精读。
NLP 导论中文版
10 章 · 中文从词与词元、N-gram、神经网络到 Transformer、后训练与 RAG，覆盖现代 NLP 的核心概念栈。
英文原著 PDF
参考 · 英文需查阅原文、对照术语或精读细节时使用。建议研究生阶段以英文为最终引用来源。
02深度学习 NLP · 斯坦福 CS224N
Stanford 2026 Winter 课程讲义改写版。每讲均扩写为研究生教材级中文文档，配合原英文课程网页学习效果最佳。
CS224N 中文教材
16 讲 · 中文覆盖词向量 → Transformer → 预训练 → 后训练 → PEFT → RAG/Agent → 评估 → 推理 → 分词 → AI 伦理 → 开放问题。
课程原网页
参考 · 英文斯坦福官方课程页面，含完整 slides、作业（a1-a5）、Final Project 指南与 office hours 信息。
03从零搭建大语言模型 · Raschka
《Build a Large Language Model (from Scratch)》中文翻译稿。强烈推荐每章都跟着代码亲手实现一遍， 只有写过 GPT 才真正理解 LLM。
动手实现 GPT
7 章 · 中文从数据处理、注意力机制开始，逐步搭建 GPT 模型，并完成预训练、分类微调与指令微调。
英文原著 PDF
参考 · 英文配合中文章节对照阅读，并随附 Raschka 的官方代码仓库实现完整 demo。
04前沿研究专题 · 深度综述
面向具体子方向的中文深度调研笔记。研究生在确定研究方向后，建议参照这些笔记的写作结构来产出自己的综述。
05科研方法 · 学术论文写作
研究问题的提出、文献综述结构、实验设计、论文组织与投稿流程。建议在动笔写第一篇 paper 前完整通读。
学术论文写作方法和技巧
中文综合教程 PDF，覆盖选题、结构、语言风格与投稿全流程。
配套 ARS 工作流
本知识库已加载 /ars-full、/ars-plan、/ars-outline 等学术写作命令，可在 Claude Code 中直接调用。
评审与修订
使用 /ars-revision-coach 解析审稿意见，生成 Revision Roadmap 与 Response Letter 骨架。