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记录 AiDocs 知识库每一次内容迭代、新增专栏和深度优化的动态。

📅 2026 年

影响/发布专题：重构并新增 Swift 专栏下全套系统化技术文档。
核心升级与新章节：
- Swift 学习路线指南：重新梳理并整理从基础、进阶到框架与架构的三层系统化学习图谱（包含 23 个核心与进阶专题）。
- 基础篇：新增集合类型与 COW 写时复制、结构体与类、错误处理与 Result 类型以及访问控制与编译优化（五级访问控制矩阵、@inlinable 跨模块内联与 WMO 全模块优化）。
- 进阶篇：新增 ARC 与内存管理、Actor 与结构化并发、属性包装器与 Swift 宏、Unsafe Swift 与 C/C++ 互操作（裸内存指针、withUnsafeBytes 与 Swift 5.9+ C++ Interop 原生双向桥接）以及 KeyPath、反射与 Result Builders（KeyPath 强类型引用、Mirror 反射与 @resultBuilder 自定义 DSL）。
- 生态与框架篇：新增 SwiftUI 状态管理与数据流、Combine 与 AsyncSequence、Swift 应用架构与工程实战、SwiftUI 布局与 UIKit 桥接（布局三步协商算法、iOS 16+ Layout 协议与 UIKit 混编）、网络与持久化 (Codable & SwiftData)（Codable 自定义序列化、URLSession 现代网络层与 iOS 17+ SwiftData 持久化）以及现代测试与 Instruments 诊断调优（Swift 6 import Testing #expect/#require 断言与 Time Profiler/Leaks/SwiftUI Profiler 诊断）。

影响/发布专题：重构 docs/ai/ 下全部 AI 技术文档。
核心升级与优化细节：
- AI 学习路线导航：新增零基础小白“应用 $\rightarrow$ 理论 $\rightarrow$ 业务 $\rightarrow$ 微调”四步走路线图、硬件显存与依赖指南，及高频 AI 术语“小白通俗字典”。
- 01. 数学与 Python 编程基础：拆分为 Python 科学计算 (NumPy/Pandas)、直观线性代数与概率论和 PyTorch 张量与自动求导。
- 02. 机器学习与深度学习：拆分为经典机器学习入门、手写多层感知机 (MLP) 和 Transformer 与 Attention 全解。
- 03. 大语言模型 LLM 核心：拆分为 Prompt 工程指南、Tokenizer 与 LLM 架构和 LoRA/QLoRA 微调实战。
- 04. RAG 与向量数据库：拆分为 RAG 基础与切分策略、Embedding 与 Chroma 向量库和混合检索与 Rerank。
- 05. AI Agent 智能体开发：拆分为 Agent 架构与 Tool Calling、ReAct 与 LangChain 基础和 LangGraph 状态图 Agent。
- 06. MLOps & LLMOps：拆分为 Ollama 本地私有化部署、vLLM 推理加速和模型量化与监控。

发布专题：新增 interview/java/0-intro.md，涵盖全新 70 道大厂高频面试真题与源码级解构。
核心考点：直击 Java 21/25 虚拟线程底层调度、Spring Boot 4.0 升级指南、GraalVM 静态编译以及 Java 与 LLM 结合的 AI 工程化落地。

Raft 算法：新增 Paxos 与 Raft 共识算法章节。包含 Leader 选举、日志复制以及网络分区（Brain-split）脑裂应对策略的深度推演。
ZooKeeper 锁：新增基于 ZooKeeper 临时顺序节点的排他锁实现。包含 Curator 源码分析。