标签: #ai-papers

한국어English日本語中文

← 全部文章

• AI 论文解读：Agentic Reasoning 实现指南 2026

  以 AI 论文解读：Agentic Reasoning 实现指南 2026 为主题，包含 Why、How、When、对比表、故障排查、代码示例、测验的实战指南。

  2026-03-04 · 22 分钟阅读 #ai-papers#2026-03

• Mamba vs Transformer 实战比较：从论文到产品

  Mamba vs Transformer 实战比较：从论文到产品——围绕 Why/How/When、比较表、故障排查、实战代码、测验，一次性整理完毕的实务型文档。

  2026-03-04 · 17 分钟阅读 #ai-papers#practical-guide#production

• AI Papers: Test-Time Scaling 核心论文梳理 — 用推理预算提升性能的方法

  Test-Time Scaling（TTS）不增加训练参数，而是通过增加推理阶段的计算预算来提升性能。本文从论文脉络与实务应用的角度，梳理 Best-of-N、Self-Consistency、Tree Search、以及基于 Verifier/Reranker 的方法。

  2026-03-04 · 22 分钟阅读 #ai-papers#test-time-scaling#reasoning#inference#llm

• Mixture of Experts（MoE）架构论文综述与实战扩展 2026

  Mixture of Experts（MoE）架构核心论文分析。涵盖 Switch Transformer、GShard、ST-MoE 直到 Mixtral 的路由机制、专家并行化、负载均衡策略，从实战角度加以梳理。

  2026-03-04 · 30 分钟阅读 #ai-papers#2026-03

• RWKV: Reinventing RNNs for the Transformer Era — 从 v4 到 v7 Goose

  分析克服 Transformer O(N²) 局限的 RWKV 架构。从 Linear Attention 与 RNN 的融合、选择性状态空间机制,到 v7 Goose 的创新,结合代码逐一梳理。

  2026-03-03 · 12 分钟阅读 #ai-papers#rwkv#rnn#linear-attention#state-space-model

• Diffusion Transformer（DiT）架构分析：从 U-Net 到 Transformer 的转变

  本文分析 Scalable Diffusion Models with Transformers（DiT）论文。内容涵盖突破 U-Net 扩散模型局限、转向 Transformer 骨干网络的背景、adaLN-Zero 条件化机制、缩放定律，以及对 SORA、DALL-E 3 的影响。

  2026-03-03 · 11 分钟阅读 #ai-papers#diffusion-transformer#dit#generative-ai#image-generation

• RWKV-7 "Goose" 架构分析 — 超越 Transformer 的线性时间模型

  基于论文分析 RWKV-7 Goose 的 Dynamic State Evolution 机制、TC0 限制的突破，以及与 Transformer 的性能对比。这是一种能实现常数内存 + 线性时间推理的下一代架构。

  2026-03-03 · 10 分钟阅读 #ai-papers#rwkv#linear-attention#sequence-modeling#2026-03

• Mixture of Experts（MoE）架构完全解析

  从 Sparse MoE 的原理，到 Mixtral、DeepSeek-V3 的 MoE 实现、路由策略、负载均衡，完全解析 MoE 架构。

  2026-03-03 · 6 分钟阅读 #ai-papers#moe#mixtral#deepseek#2026-03

• NeMo Guardrails 完全指南：为 LLM 应用构建可编程安全防护

  通过实践演示如何使用 NVIDIA NeMo Guardrails，为基于 LLM 的应用构建输入输出审核、话题控制、幻觉检测等可编程安全防护。

  2026-03-03 · 31 分钟阅读 #ai-papers#nemo-guardrails#llm-safety#nvidia#guardrails

• Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces 论文分析

  深入分析作为 Transformer 替代方案而备受关注的 Mamba 架构。从 Selective State Space Model 的核心思想、硬件优化算法，到实验结果，结合代码梳理论文的主要内容。

  2026-03-02 · 10 分钟阅读 #ai-papers#mamba#ssm#state-space-model#transformer

• LoRA: 大规模语言模型的高效微调论文解析

  对 LoRA（Low-Rank Adaptation）论文的核心原理进行数学分析，并系统整理基于 HuggingFace PEFT 库的实战应用方法。

  2026-03-01 · 23 分钟阅读 #ai-papers#lora#fine-tuning#llm#peft

• GPT 系列论文完全解析：从 GPT-1 到 GPT-4，语言模型改变世界的历程

  按代际完整解析 OpenAI 的 GPT 系列。从 GPT-1 的无监督预训练、GPT-2 的 Zero-shot 学习、GPT-3 的 In-context Learning 与 Scaling Law、InstructGPT 的 RLHF，到 GPT-4 的多模态 — 用公式梳理每篇论文的核心贡献与架构演进。

  2026-03-01 · 54 分钟阅读 #gpt#openai#language-model#transformer#pre-training

• GAN 论文完全解析：生成对抗网络开创的 AI 生成模型时代

  从 Ian Goodfellow 的 GAN 原始论文到 DCGAN、WGAN、Progressive GAN、StyleGAN —— 用公式分析生成对抗网络的核心理论：minimax 博弈、Nash 均衡、训练不稳定性的解决方法，并系统梳理 GAN 谱系的演化。

  2026-03-01 · 49 分钟阅读 #gan#generative-model#adversarial-training#deep-learning#image-generation

• FlashAttention：利用 GPU 内存层级的注意力优化分析

  梳理 FlashAttention 论文，详细分析利用 GPU HBM/SRAM 内存层级的 IO-aware 注意力优化原理。

  2026-03-01 · 24 分钟阅读 #ai-papers#flash-attention#gpu#optimization#transformer

• 强化学习（Reinforcement Learning）完全指南：从理论基础到最新算法、实战实现

  从强化学习的核心理论 MDP、Bellman 方程，到 Q-Learning、DQN、Policy Gradient、A3C、PPO、SAC 等主要算法逐一用公式推导，并系统整理 RLHF、AlphaGo、机器人应用案例与 PyTorch 实现示例。

  2026-03-01 · 59 分钟阅读 #reinforcement-learning#deep-learning#dqn#ppo#rlhf

• Attention Is All You Need：Transformer 论文完全解析

  对 Transformer 架构的核心论文「Attention Is All You Need」的深入解析，逐一拆解 Self-Attention、Multi-Head Attention、Positional Encoding 等核心机制。

  2026-03-01 · 23 分钟阅读 #ai-papers#transformer#deep-learning#attention

• Segment Anything Model 完全解析：从 SAM 1 到 SAM 2 再到 SAM 3 的论文解读与实战指南

  全面梳理 Meta AI 的 Segment Anything Model（SAM）系列。从 SAM 1（图像可提示分割）、SAM 2（视频实时分割）到 SAM 3（概念感知分割），系统整理架构、数据集、核心创新、性能基准，以及安装与运行方法。

  2026-03-01 · 27 分钟阅读 #sam#segment-anything#computer-vision#image-segmentation#video-segmentation

• Vision Transformer（ViT）论文深度解析：一张图像相当于16x16个单词

  深度解析Google的ViT论文：将图像转换为patch序列的创新方法、Patch Embedding与Position Embedding的原理、相较CNN的性能与数据效率权衡，以及DeiT、Swin Transformer、BEiT等后续研究的全面梳理。

  2026-03-01 · 40 分钟阅读 #vit#vision-transformer#computer-vision#transformer#image-classification

• RAG：Retrieval-Augmented Generation 论文解析与生产架构

  解析 RAG 论文的核心概念，梳理 Chunking 策略、Vector DB 选型、Advanced RAG 模式等生产级 RAG 系统设计。

  2026-03-01 · 31 分钟阅读 #ai-papers#rag#llm#vector-database#langchain

• ResNet 论文全面解析：残差连接（Residual Connection）如何突破深度学习的深度极限

  深入解析 Microsoft 的 ResNet 论文。用公式和代码梳理 Degradation 问题的发现、Skip Connection 的数学原理、Bottleneck 结构、ImageNet ILSVRC 2015 冠军架构，并纵览 ResNet 对现代深度学习产生的影响。

  2026-03-01 · 36 分钟阅读 #resnet#residual-learning#cnn#computer-vision#image-classification