Moonshot AI 提出的 Checkpoint Engine，通过系统级优化实现了大规模模型在训练与推理之间的高效参数更新。它解决了参数规模庞大、通信开销高和计算资源竞争的问题，将权重更新延迟从分钟级缩短至 20 秒以内。其核心机制包括 Host→Device 高效复制、广播与 P2P 分发、分片式更新、计算与通信重叠，以及低精度支持。这一方案不仅提升了模型迭代速度和推理服务稳定性，也为未来超大规模模型的在线迭代与实时部署提供了坚实的技术基础。

本社团课程专为零基础新生设计，旨在揭开大模型的神秘面纱。我们将从核心原理出发，让你理解AI并非无所不能的“神”，而是一个有“脾气”的强大工具。课程将系统教授上下文管理、提示词工程（R-T-F-E公式）等实用技巧，并展示AI在编码、创意领域的应用。最终，你将学会如何根据任务需求，在众多开源与闭源模型中做出明智选择，成为一名高效、理性的AI使用者，真正将AI融入学习与工作流。

一种基于LLM Agent的瀑布模型Agent模拟实现方案，通过LLM Agent分别扮演不同角色，并按照瀑布模型的阶段划分任务