SAPO去中心化训练：多节点协作让LLM训练效率提升94%
SAPO提出了一种去中心化的异步RL方案，让各个计算节点之间可以互相分享rollouts，避开了传统并行化训练的各种瓶颈。
为你的数据选择合适的分布：8个实用的概率分布应用场景和选择指南
本文包含了实际会用到的概率分布速查手册，包含使用场景、代码实现和常见陷阱
AI智能体开发实战：从提示工程转向上下文工程的完整指南
本文深入探讨如何构建生产级智能体工作流，重点介绍"上下文工程"这一核心概念。从自然语言到工具调用的转换、提示内容的完全掌控、上下文窗口的精准管理，到工具作为结构化输出的设计思路。
用Context Offloading解决AI Agent上下文污染，提升推理准确性
通过本文，我们看到了如何在agent工作流中有效处理上下文污染。文章实现了上下文卸载，这些方法帮助模型专注于手头任务，不被无关信息干扰。
从零搭建RAG应用：跳过LangChain，掌握文本分块、向量检索、指代消解等核心技术实现
RAG（检索增强生成）本质上就是给AI模型外挂一个知识库。平常用ChatGPT只能基于训练数据回答问题，但RAG可以让它查阅你的专有文档——不管是内部报告、技术文档还是业务资料，都能成为AI的参考资源。
机器人逆运动学进阶：李代数、矩阵指数与旋转流形计算
本文从理论到实践全面介绍了矩阵指数在机器人逆运动学中的应用。我们从SO(3)李群和𝖘𝖔(3)李代数的数学结构出发，解释了为什么旋转计算需要特殊的数学工具。
Neural ODE原理与PyTorch实现：深度学习模型的自适应深度调节
文章详细介绍了从基础ODE概念到PyTorch实现的完整流程，并通过捕食者-猎物生态系统案例展示了其在时间序列预测中的应用优势。这种连续化思维为处理物理、生物、金融等领域的动态系统提供了新的建模范式。
AI Agent工作流实用手册：5种常见模式的实现与应用，助力生产环境稳定性
掌握这些工作流模式，你就能充分发挥AI的潜力，稳定地获得高质量结果。
解决推理能力瓶颈，用因果推理提升LLM智能决策
本文提出通过在LLM训练中集成因果AI来增强推理能力，并在推理阶段引入内省机制改进ReAct框架。这种方法能够显著提升智能体在复杂任务中的决策准确性和可解释性，为构建更可靠的AI智能体系统提供了技术路径。
量子机器学习入门：三种数据编码方法对比与应用
在量子机器学习中，编码不是预处理，而是算法设计的核心。
深度学习调参新思路：Hyperband早停机制提升搜索效率
Hyperband是机器学习中一个相当实用的超参数调优算法，核心思路是用逐次减半来分配计算资源。
Proximal SFT：用PPO强化学习机制优化SFT，让大模型训练更稳定
这篇论文提出了 Proximal Supervised Fine-Tuning (PSFT)，本质上是把 PPO 的思路引入到 SFT 中。这个想法挺巧妙的：既然 PPO 能够稳定策略更新，那为什么不用类似的机制来稳定监督学习的参数更新呢？
从零开始构建图注意力网络：GAT算法原理与数值实现详解
本文文会详细拆解GAT的工作机制，用一个具体的4节点图例来演示整个计算过程。如果你读过原论文觉得数学公式比较抽象，这里的数值例子应该能让你看清楚GAT到底是怎么运作的。
LangGraph实战：从零构建智能交易机器人，让多个AI智能体像投资团队一样协作
这个基于LangGraph的多智能体量化交易系统代表了AI在金融决策领域的一个重要进展本文展示的完整实现代码已经为读者提供了一个可运行的起点。
GPU集群扩展：Ray Serve与Celery的技术选型与应用场景分析
当你需要处理大规模并行任务，特别是涉及GPU集群的场景时，Ray Serve和Celery是两个主要选择。但它们的设计理念完全不同
DINOv3上手指南：改变视觉模型使用方式，一个模型搞定分割、检测、深度估计
DINOv3是Meta推出的自监督视觉骨干网络，最大的亮点是你可以把整个backbone冻住不动，只训练一个很小的任务头就能在各种密集预测任务上拿到SOTA结果。
微软rStar2-Agent：新的GRPO-RoC算法让14B模型在复杂推理时超越了前沿大模型
Microsoft Research最近发布的rStar2-Agent展示了一个令人瞩目的结果：一个仅有14B参数的模型在AIME24数学基准测试上达到了80.6%的准确率，超越了671B参数的DeepSeek-R1（79.8%）。
Memento：基于记忆无需微调即可让大语言模型智能体持续学习的框架
Memento框架通过基于记忆的在线强化学习实现低成本持续适应，完全避免了对LLM的微调需求。
AI推理方法演进：CoT、ToT与GoT技术对比分析
从CoT到GoT的演进轨迹展现了AI推理范式的根本性变革：从单一路径的顺序推理转向多维度的并行思维模拟。这一进程标志着大语言模型研究重心从参数规模竞争转向认知机制建模。
多智能体系统设计：5种编排模式解决复杂AI任务
我们这里分析5种主流的智能体编排模式，每种都有其适用场景和技术特点。
