MIT 7步AI全栈学习路线（极简版）

课程核心：不是教怎么用AI，而是教如何构建能理解、生成、推理、行动的完整AI智能体系统

01 多模态与表示学习

- 处理文本、图像、音频、视频、传感器、医疗多源数据
- 核心：把现实信息转为模型可理解的向量表示

02 几何深度学习与结构建模

- 用网格、群组、图结构、空间结构，处理不规则现实世界数据
- 解决非规整数据的建模问题

03 序列、空间模型与视觉注意力

- 时间序列+空间建模，结合ViT视觉注意力
- 让AI看懂时序变化、空间位置关系

04 对齐、融合与高效微调

- 跨模态对齐、早/晚融合，LoRA、MoE、量化、视觉指令微调
- 让多模态模型适配下游任务、轻量化部署

05 多模态生成架构

- Diffusion、Transformer扩散、Flow Matching
- 图像、音乐、动作、视频、文本到动作的生成

06 智能体与复杂推理

- Agent任务拆解、工具调用、强化学习、多模态智能体执行
- 让AI在真实环境中自主完成复杂任务

07 安全、可靠性与人在回路

- 稳健性、风险治理、人类监督、安全约束、可执行系统
- 打造安全可控、人机协作的AI系统

完整学习链路

多模态数据 → 理解世界 → 生成与推理 → 行动与保障
从底层模型到落地智能体，覆盖当代AI最前沿全栈能力

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