树獭叔叔

🎯 PyTorch 到底是什么？ 如果你问一个初学者"PyTorch 是什么"，大多数人会说： 这个答案没错，但不够准确。让我们换一个更工程化的视角： PyTorch 的本质定义 PyTorch 是一

📋 论文概览 随着 AI Agent（智能体）应用的快速发展，大语言模型（LLM）不再仅仅是一次性的对话工具，而是能够进行多轮交互、调用工具、执行代码的智能助手。然而，这种多轮迭代的 Agent 推理

什么是RAG？ RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种让大语言模型能够访问外部知识库的技术，通过在生成答案前先检索相关文档，从根本上解决了大模型的三

在 Transformer 架构的演进中，归一化（Normalization）是确保模型不“跑飞”的定海神针。从 BERT 时代的 LayerNorm (LN) 到如今大模型标配的 RMSNorm，这

视频生成不是简单的“多画几张图”，而是要在三维空间（高度、宽度、时间）内维持像素的连贯性。 1. 核心变革：Space-Time Patches (时空切片) 在 DiT 中，我们将一张图切成一个个方

22-扩散模型完全指南：从直觉到数学的深度解析 引言 扩散模型（Diffusion Models）是当前最先进的生成模型之一，在图像生成领域取得了超越GAN的效果。从DALL-E 2到Stable D

2025 年初，DeepSeek 发布了 R1 系列模型。其核心突破在于：通过**强化学习（RL）**而非单纯的模仿学习，让模型自发产生了自我反思、多步验证等高级推理行为。以下是 DeepSeek-R

大模型中的KL散度：从理论到实践的完整指南 目录 什么是KL散度 KL散度的数学本质 在大模型中的核心应用 RLHF中的KL散度 知识蒸馏中的KL散度 实现细节与优化技巧 常见问题与解决方案 什么是K

一、痛点：传统残差连接的"平庸陷阱" 1.1 ResNet 的辉煌与困境 2015年，何恺明提出的 ResNet 凭借一个简洁的公式统治了深度学习： 这个"恒等映射 + 残差"的设计让网络可以轻松堆到