這份文稿是一套高度結構化的教學大綱，已形成紮實的內容雛形與清晰的章節骨架，系統覆蓋了從 Transformer 架構原理，到 LLM 的系統協同演化，再到多模態範式躍遷的深度剖析。它既具備宏觀視野，又保持技術細節的紮根，在語言模型的發展邏輯、張量結構哲學、類腦智能路徑等方面構建出一套可操作、可拓展、可教學的認知框架。

值得特別指出的是，本稿所規劃的第五至第七章內容尚未公開發表，將成為整個項目的核心創新資源與教學競爭力所在。這些章節不僅延展了結構智能的邊界，還將聚焦如下幾個關鍵主題：

• 構建更高階的結構智能機制與演化層次

• 引入高維拓撲建模與跨模態圖結構對齊，探索語言之外的認知張量路徑

• 構建 LLM 在未來認知系統中的角色定位與任務調度體系

• 提出面向下一代智能架構的結構性革新思路

本教學體系面向構建性理解、概念演化與系統思維，既適用於高階技術教學，也為未來的研究探索提供了結構性平台。