CoAT: 基于蒙特卡洛树搜索和关联记忆的大模型推理能力优化框架
研究者提出了一种新的关联思维链(Chain-of-Associated-Thoughts, CoAT)方法，该方法通过整合蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search, MCTS)和关联记忆机制来提升大语言模型(LLMs)的推理能力。
PyTorch Profiler 性能优化示例：定位 TorchMetrics 收集瓶颈，提高 GPU 利用率
本文是将聚焦于指标收集，演示指标收集的一种简单实现如何对运行时性能产生负面影响，并探讨用于分析和优化它的工具与技术。
DeepSeek × 时间序列 ：DeepSeek-TS，基于状态空间增强MLA与GRPO的时序预测新框架
本文介绍 DeepSeek-TS，该框架受到 DeepSeek 中高效的多头潜在注意力（MLA）和群组相对策略优化（GRPO）技术的启发，并将其应用于多产品时间序列预测。
SRMT：一种融合共享记忆与稀疏注意力的多智能体强化学习框架
本研究将系统阐述**SRMT的技术架构、核心功能、应用场景及实验数据**，深入分析其在**多智能体强化学习(MARL)**领域的技术优势。
EvalPlanner：基于“计划-执行”双阶段的大语言模型评估框架
EvalPlanner[1]，这是一种创新的LLM评估算法。该算法采用计划-执行的双阶段范式，首先生成无约束的评估计划，随后执行该计划并做出最终判断。这种方法显著提升了评估过程的系统性和可靠性。
DeepSeek技术报告解析：为什么DeepSeek-R1 可以用低成本训练出高效的模型
DeepSeek-R1 通过创新的训练策略实现了显著的成本降低，同时保持了卓越的模型性能。本文将详细分析其核心训练方法。
PyTorch生态系统中的连续深度学习：使用Torchdyn实现连续时间神经网络
神经常微分方程（Neural ODEs）是深度学习领域的创新性模型架构，它将神经网络的离散变换扩展为连续时间动力系统
DeepSeek背后的技术基石：DeepSeekMoE基于专家混合系统的大规模语言模型架构
DeepSeekMoE是一种创新的大规模语言模型架构，通过整合专家混合系统(Mixture of Experts, MoE)、改进的注意力机制和优化的归一化策略，在模型效率与计算能力之间实现了新的平衡。
知识蒸馏技术原理详解：从软标签到模型压缩的实现机制
**知识蒸馏**是一种通过性能与模型规模的权衡来实现模型压缩的技术。其核心思想是将较大规模模型（称为教师模型）中的知识迁移到规模较小的模型（称为学生模型）中。本文将深入探讨知识迁移的具体实现机制。
面向长文本的多模型协作摘要架构：多LLM文本摘要方法
论文提出的方法旨在处理长文本文档输入,这类文档可能包含数万字,通常超出大多数标准LLM的上下文窗口限制，论文建立了一个两阶段处理流程
Meta-CoT：通过元链式思考增强大型语言模型的推理能力
Meta-CoT 基于链式思考（CoT）方法，使 LLMs 不仅能够建模推理步骤，还能够模拟“思考”过程。这种转变类似于人类在面对难题时的探索、评估和迭代方式。
记忆层增强的 Transformer 架构：通过可训练键值存储提升 LLM 性能的创新方法
Meta 研究团队通过开发**记忆层**技术，成功实现了对现有大语言模型的性能提升。该技术通过替换一个或多个 Transformer 层中的前馈网络（FFN）来实现功能。
LossVal：一种集成于损失函数的高效数据价值评估方法
*LossVal*提出了一种创新方法，通过将数据价值评估过程直接集成到神经网络的损失函数中，实现了高效的数据价值评估。
Coconut:基于连续潜在空间推理,提升大语言模型推理能力的新方法
Coconut的核心机制是在"语言模式"和"潜在模式"之间进行动态切换。语言模式下，模型采用标准语言模型的自回归方式生成token序列。
深度强化学习实战：训练DQN模型玩超级马里奥兄弟
本文将探讨深度学习在游戏领域的一个具体应用：构建一个能够自主学习并完成**超级马里奥兄弟**的游戏的智能系统。
NeurIPS 2024最佳论文，扩散模型的创新替代：基于多尺度预测的视觉自回归架构
VAR通过精确捕捉图像结构特征，实现了高效率、高质量的图像生成。该方法对当前以扩散模型为主导的图像生成领域提出了新的技术方向，为自回归模型开辟了新的发展空间。
PyTorch团队为TorchAO引入1-8比特量化，提升ARM平台性能
PyTorch团队针对这一问题推出了创新性的技术方案——在其原生低精度计算库TorchAO中引入低位运算符支持。这一技术突破不仅实现了1至8位精度的嵌入层权重量化
面向强化学习的状态空间建模：RSSM的介绍和PyTorch实现
循环状态空间模型（Recurrent State Space Models, RSSM）最初由 Danijar Hafer 等人在论文《Learning Latent Dynamics for Planning from Pixels》中提出。
深度强化学习中SAC算法：数学原理、网络架构及其PyTorch实现
软演员-评论家算法（Soft Actor-Critic, SAC）因其在样本效率、探索效果和训练稳定性等方面的优异表现而备受关注。
