全书共12章，分五部分，依次覆盖大模型学习推理认知、RL基础与大模型适配、大模型RL核心训练、分布式/多智能体与世界模型进阶，以及RLHF/DPO等落地方法与CoT/ToT推理增强。第一部分搭建大模型学习与推理的整体认知框架，第二部分夯实强化学习基础并解析与大模型的适配逻辑，第三部分聚焦核心算法与大模型的深度结合，第四部分实现技术能力进阶，第五部分打通理论到落地的“最后一公里”。