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- 知识问答：世界模型 QA
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- 知识问答：推理服务与量化 QA
- 知识问答：基础与 Transformer QA
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- 论文专题讲解：BAGEL：交错多模态预训练中的世界建模涌现
- 论文专题讲解：GPU Utilization：为什么 100％ 不等于训练跑满
- 论文专题讲解：论文专题写作与验收规范
- 论文专题讲解：InCoder-32B：工业代码基础模型与执行验证训练
- 论文专题讲解：MapAnything：统一前向 Metric 3D 重建骨干
- 论文专题讲解：Score SDE：把扩散模型写成连续时间生成过程
- 论文专题讲解：VO-DP：RGB-only 扩散策略怎样借用语义和几何特征
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- VLM/VLA：视觉 Tokenizer 与连接器：视觉证据怎样被压成可用 token
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- VLM/VLA：数据与策略学习：从示范轨迹到闭环策略
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- VLM/VLA：评测与数据引擎
- VLM/VLA：动作表示与控制接口：模型输出怎样变成机器人动作
- VLM/VLA：动作分块、层级策略与潜在技能
- 训练：W&B：训练实验追踪与证据链治理
- 训练：稳定性与故障排查
- 训练：Scaling Law 与训练经济学
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- 训练：预训练、微调与对齐：把能力、行为和偏好分开看
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- 训练：后训练数据引擎与 Judge 模型
- 训练：目标函数、优化器与 LR 日程：训练压力怎样变成参数轨迹
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- 训练：数据系统与吞吐优化
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- 思考探索：世界模型现状：从视频模拟到工程闭环
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2025
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- 强化学习：世界模型中的强化学习
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- 量化：服务栈与硬件选择
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- 量化：多模态与 VLA 模型量化
- 量化：QLoRA：低显存微调，不是把模型“训练成 4bit”
- 量化：QAT、Kernel 与 KV Cache
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- 量化：FP8 与混合精度推理：它不是一个 dtype 开关
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