大模型预训练与 LoRA 微调的优化配置：AdamW、warmup+cosine、ZeRO/FSDP、混合精度及酶/蛋白 LM 实践要点。

牛顿法、拟牛顿 L-BFGS、Gauss-Newton、XGBoost 二阶 Taylor 近似及与一阶 SGD 的对比。

等式/不等式约束、Lagrange 乘子、KKT 条件、SVM 与 RLHF 中 KL 约束的优化视角。

外泌体综合导读：生命周期与生物学功能概要、临床与药物领域应用全景，以及按应用场景划分的评估方法、指标、分析手段及其反映的生物学问题。

凸集、凸函数、强凸性、Jensen 不等式及 ML 中凸问题（线性回归、Logistic）与非凸深网的对比。

梯度裁剪、梯度累积、混合精度、BatchNorm 与优化器的配合及训练稳定性 checklist。

学习率选择、warmup、Step/Cosine/OneCycle 调度及大 batch 预训练与 LoRA 微调中的 lr 实践。

动量 Momentum、RMSProp、Adam、AdamW 的更新公式、偏差校正及 PyTorch 默认优化器选择。

批量梯度下降、随机梯度下降 SGD、mini-batch、收敛直觉及 batch size 与学习率的关系。

从生命周期（发生、分泌、摄取、降解）与 cargo 类型入手，系统介绍外泌体参与的生物学功能：细胞通讯、免疫、修复、肿瘤、神经与液体活检；配三张流程图辅助理解。