主题归档

解读 GLM 关于 Coding Agent 推理 Scaling Pain 的技术博客：为什么高并发长上下文场景会导致乱码、复读、生僻字，PD 分离与 HiCache 中的 KV Cache 竞态如何发生，以及 LayerSplit 如何缓解长上下文 Prefill 瓶颈。

对罗福莉长访谈的技术观点提炼：AI 正从 Chat/Pre-train 主导转向 Agent/Post-train 主导，胜负焦点变为模型、Agent 框架、长上下文、RL Infra 与群体智能的协同演化。

数学与代码能力确实存在迁移，但不是简单对称迁移：代码更像形式化执行与工具使用的底座，常常更强地反哺数学；数学数据更强地提升抽象推理与可验证训练信号，对代码的提升依赖任务形态与训练阶段。

On-Policy Distillation 将蒸馏从静态教师数据推进到学生自身行为分布上的密集监督；它不仅是 RL 的稳定替代形态，也是 DeepSeek-V4 式多专家合版、coding agent 经验吸收和 personal agent 自我进化的关键桥梁。

系统梳理大模型预训练数据去重的主流算法脉络，重点解释当前最常用、最有效的 MinHash LSH 近重复去重，以及 ExactSubstr、后缀数组、语义去重和 GPU 加速工具链的适用边界。

详细拆解 OpenVLA 的技术动机、模型结构、训练数据、动作表示、实验结果、微调部署路径与局限性，解释它为什么是 VLA 路线走向开放可复现的重要节点。

系统梳理 WAM（World Action Model）截至 2026-04-26 的发展脉络：其前史如何从世界模型、VLA 和视频基础模型三条线汇合而来；每个代表工作相对之前方法解决了什么问题；又引入了哪些新的困难；以及 WAM 当前真正卡在哪里。

从最基础的随机梯度下降出发，系统梳理 Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam、AdamW、大模型训练中的参数分组与二阶/预条件思想，最后落到 Muon 的核心动机、算法结构、适用边界与未来优化器演化趋势。

系统梳理机器人基础模型从 RT-1、RT-2、Octo、OpenVLA 等 Vision-Language-Action 路线，如何因动作生成、闭环控制、长时程推理与泛化鲁棒性的瓶颈，进一步演进到 WAM（World Action Model）路线，并分析 WAM 的核心思想、解决的问题及其新挑战。

梳理具身智能 Sim-to-Real 从精确建模、Domain Randomization、Real2Sim2Real、高性能仿真、Embodied AI Simulator 到生成式仿真和世界模型的研究逻辑与演化。

系统梳理具身智能从经典机器人控制、深度强化学习、sim2real、模仿学习，到机器人基础模型、VLA 与跨机器人通用策略的发展逻辑，讲清每一阶段在解决什么核心问题。

系统梳理视频生成从 GAN/VAE 时代、扩散范式崛起、级联与高分辨率、DiT 与大规模开源，到 2026 年多模态音视频联合生成与世界复杂性竞争的发展逻辑。

系统拆解 DeepSeek V4 技术报告的核心思路，重点分析其 MoE 架构、路由与负载均衡、长上下文优化、训练系统设计、后训练与推理部署上的特色与创新。

**3D / 时空 VAE（Variational Autoencoder）**，可以理解成：

这篇论文最重要的观点是：

这个主题关注：

这份笔记从 **CALM（Continuous Autoregressive Language Models）** 出发，先看目前能检索到的引用论文，再按研究方向梳理它之后的一些相关工作。

这个主题关注小米 MiMo 系列公开技术信息，当前重点包括：

这个主题关注：

截至 2026-03，LLM 领域的 credit assignment 已形成两条主线：其一是“偏好学习主线”（RLHF/RLAIF 与 DPO/IPO/KTO/ORPO/SimPO 等），其核心是把序列级偏好信号转成 token 级可优化目标；其二是“可验证奖励主线”（RLVR、GRPO、过程奖励 PRM、结果奖励 ORM），在数学/代码等可判真任务上显