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核心内容包括： 分层架构设计：从底层内存管理到上层模型训练，包含Tensor系统、自动微分、Transformer组件等模块。

各层解耦， 微型Transformer实现：包含6层Transformer、64维嵌入、4个注意力头等配置，利用反向传播实现梯度计算， 工程实践：采用模块化设计，构建完整的深度学习系统，支持模型加载和 ， 本项目使用C++从零实现微型GPT模型。

便于调试；提供简洁的推理接口， 精简的自动微分引擎：通过计算图记录运算关系，约100万参数。

不依赖任何深度学习框架，支持CPU/CUDA双端运行，。