★★★★★ · 论文精读 · 2026-05-26
解读 Microsoft Research 论文 ECHO:把终端环境返回的 stdout、stderr、日志、文件内容等 observation token 也纳入训练损失,让失败轨迹也产生密集监督,从而在不增加 rollout 的情况下提升 terminal agent 的 RL 效率。
★★★★★ · 论文精读 · 2026-05-24
解读 arXiv:2605.20613 HRM-Text:用分层递归架构、任务完成目标和 PrefixLM,把 1B 模型从零训练的门槛压到 40B tokens / 约 1500 美元量级。
★★★★★ · 主题归档 · 2026-05-24
从 STaR 到 Quiet-STaR、V-STaR、B-STaR、AdaSTaR、START、STaR-SQL 等系列工作,系统梳理“模型自己生成训练信号再训练自己”这条路线的技术脉络、核心瓶颈与研究机会。
★★★★★ · 主题归档 · 2026-05-19
用小白能听懂的方式,从 Stable Diffusion 为什么难控制讲起,逐步解释 ControlNet 的动机、结构、零卷积、训练与推理流程,并配上伪代码和 diffusers 示例代码。
★★★★★ · 主题归档 · 2026-05-16
系统梳理大模型 On-Policy Distillation 的定义、经典工作、发展逻辑、方法谱系与当前开放问题。