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Category: AI

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2026/06/11 10:00:52LLM 量化入门：INT8、FP8、Outlier 与截断误差
2026/06/03 10:29:20Langfuse 实践与改进路线：从接入到生产级 LLMOps
2026/06/03 10:29:05Langfuse 架构与仓库阅读：Web、Worker、ClickHouse、Redis 与 S3
2026/06/03 10:28:50Langfuse Prompt Management 与 Evaluation：把 LLM 应用改进变成闭环
2026/06/03 10:27:58Langfuse 可观测性：Trace、Session 与 Agent Graph 怎么看
2026/06/03 10:22:02Langfuse 系列导读：开源 LLM 工程平台从观测到评测
2026/06/02 09:36:00AI Infra 系列
2026/06/02 09:33:52平台与治理：AI Infra 最终拼的是可控、可观测、可扩展
2026/06/02 09:32:30数据 Infra：为什么 AI 系统真正消耗的是数据供应链，而不只是 prompt
2026/06/02 00:08:54训练 Infra：为什么训练大模型像在协调上千张 GPU 一起工作
2026/06/02 00:07:02多模态推理为什么更难：以 SGLang Omni 为例看 multi-stage inference
2026/06/02 00:05:18从 vLLM 到 SGLang：推理框架的设计分歧到底在哪里
2026/06/02 00:03:23KV Cache、PagedAttention 与调度器：现代推理引擎到底在优化什么
2026/06/01 23:59:33LLM 推理基础设施入门：从 prefill 和 decode 开始理解一切
2026/06/01 23:56:24AI Infra 是什么：为什么 AI 时代需要一套新的基础设施语言

2026/05/29 22:19:58Agent 行业调研
2026/05/29 15:03:07Agent 行业调研（一）：定义、历史与技术底座
2026/05/29 15:03:07Agent 行业调研（二）：市场格局、产品、开源框架与大厂布局
2026/05/29 15:03:07Agent 行业调研（三）：未来，多模态、多 Agent、协议、安全与趋势判断
2026/05/18 00:00:00Harness Engineering：如何让 AI 编程 Agent 可靠地工作

2026/06/02 17:12:45GAN 实践训练指南：Loss、正则化、归一化、采样与排障
2026/06/02 17:12:40高保真 GAN：从 PGGAN、SAGAN、BigGAN 到 StyleGAN
2026/06/02 17:10:45条件 GAN 与应用：从 cGAN 到 pix2pix、CycleGAN 与 SRGAN
2026/06/02 17:10:40GAN 稳定训练：从极小极大博弈到 WGAN、梯度惩罚与谱归一化
2026/06/02 15:42:22GAN 研究脉络：从极小极大博弈到稳定训练与高保真生成

图像压缩 →

2026/05/20 13:21:39图像压缩系列总览：从传统编码到学习式与生成式压缩
2026/05/29 21:10:00图像压缩基础系列总览：从信息论到 AI 生成
2026/05/29 21:10:54图像压缩基础系列（一）：信息论与无损压缩，从香农到 PNG
2026/05/29 21:11:54图像压缩基础系列（二）：JPEG 与 DCT，有损压缩的核心算法
2026/05/29 21:12:54图像压缩基础系列（三）：小波变换与 JPEG2000，多分辨率分析的压缩革命
2026/05/29 21:13:52图像压缩基础系列（四）：现代图像格式，WebP、AVIF 与 BPG
2026/05/29 21:14:40图像压缩基础系列（五）：视频压缩基础，从 MPEG-1 到 H.264/AVC
2026/05/29 21:15:31图像压缩基础系列（六）：H.265/HEVC、AV1 与下一代视频编码
2026/05/29 21:16:36图像压缩基础系列（七）：机器学习压缩，从 VAE 到扩散模型
2026/05/20 13:28:00图像压缩专题（一）：熵模型演化，从 Hyperprior 到 Scaling Law
2026/05/20 13:28:00图像压缩专题（二）：生成式压缩，从 GAN 到 One-Step Diffusion
2026/05/20 13:28:00图像压缩专题（三）：Token-based 压缩，当视觉 Tokenizer 遇上信息论
2026/05/29 18:00:00图像压缩专题（四）：受干扰环境下的压缩与传输，从 DeepJSCC 到语义通信
2026/05/28 13:25:52图像压缩专题（五）：受干扰图像传输，从 DeepJSCC 到生成式语义通信
2026/05/20 13:28:00图像压缩专题（六）：超低码率生成式压缩，语义、幻觉与可部署 Codec
2026/05/19 00:33:00图像压缩专题（七）：零样本视频压缩，GVCC 与生成式视频 Codec
2026/06/03 11:49:18图像压缩论文精读（一）：HiFiC，GAN 如何把压缩推向视觉可信
2026/06/03 09:49:37图像压缩论文精读（二）：CDC，把扩散模型塞进图像压缩解码器
2026/06/01 17:55:27图像压缩论文精读（三）：可控失真感知压缩，Latent Diffusion 的可调镜头
2026/06/03 10:09:10图像压缩论文精读（四）：DDCM，把扩散模型的高斯噪声换成可传输代码簿
2026/05/30 10:58:37图像压缩论文精读（五）：ProGIC，基于残差向量量化的渐进式轻量生成压缩
2026/05/30 10:58:37图像压缩论文精读（六）：RDVQ，可微向量量化实现端到端率失真优化
2026/05/20 20:01:26图像压缩论文精读（七）：RFSQ，让多阶段 FSQ 不再浪费后级量化网格
2026/06/04 10:01:41图像压缩论文精读（八）：SPRDiff，超低码率压缩里的语义锚点与像素锚点
2026/05/25 19:01:25图像压缩论文精读（九）：EF-LIC，无熵编码学习式压缩的效率路线
2026/05/28 13:54:50图像压缩论文精读（十）：DeepJSCC，端到端联合信源信道编码的开山之作
2026/05/28 13:54:49图像压缩论文精读（十一）：WITT，基于 Swin Transformer 的无线图像语义传输
2026/05/28 13:54:42图像压缩论文精读（十二）：AIB-JSCC，自适应信息瓶颈引导的图像传输
2026/05/21 11:04:37图像压缩论文精读（十三）：DiffJSCC，扩散模型辅助的高真实感无线图像传输
2026/05/28 14:30:00图像压缩论文精读（十四）：Gen-SC，用语言传输图像的极端语义通信
2026/06/17 20:00:00红外图像压缩系列总览：从热辐射成像到轮廓编码的完整研究路线
2026/06/16 21:49:23红外图像压缩系列（一）：成像原理、数据集与传统编码基线
2026/06/17 20:30:00红外图像压缩系列（二）：学习式压缩、多模态联合压缩与任务驱动评价
2026/06/15 11:17:48红外图像压缩系列（三）：边缘与轮廓压缩 — 从二值编码到 Coding for Machines
2026/06/17 18:30:00红外图像压缩系列（四）：CV 前沿方法借鉴 — 基础模型、频域分解、稀疏表征与扩散复原
2026/06/16 22:09:58红外图像压缩论文精读（一）：Huf-RLC，用零游程修补 Huffman 在红外线扫图像压缩中的短板
2026/06/15 22:53:14红外图像压缩论文精读（二）：SA-ICM，用 SAM 边缘信息训练给机器看的图像压缩器
2026/06/17 21:00:00红外图像压缩论文精读（三）：FreqKD，频率解耦蒸馏揭示红外图像的高低频分歧
2026/06/17 21:00:00红外图像压缩论文精读（四）：AnyThermal，跨模态蒸馏构建通用热红外特征骨干
2026/06/17 21:00:00红外图像压缩论文精读（五）：CI-ICM，通道重要性驱动的面向机器图像压缩
2026/06/18 13:43:01红外图像压缩论文精读（六）：LoHGNet，洛伦兹几何编码与高阶关系学习
2026/06/18 13:49:10红外图像压缩论文精读（七）：RPCASSM，鲁棒 PCA 状态空间模型的红外小目标检测
2026/06/20 00:32:42红外图像压缩论文精读（八）：SPIRE，单点监督引导的编码器红外小目标检测

2026/06/04 10:18:46LAM 深度解读：给多模态 Transformer 装一个会学习的注意力阀门
2026/06/02 14:19:38CatV2TON 代码解读：仓库结构、基座模型与参数高效训练
2026/05/28 01:21:08CLIP：用自然语言监督学习可迁移视觉模型
2026/05/27 23:44:59BLIP-2：用 Q-Former 桥接冻结的视觉编码器与大语言模型
2026/05/27 23:44:59Flamingo：冻结 LLM + 视觉注入的 Few-Shot 多模态学习
2026/05/27 23:44:59GLIP：从图像级对齐到对象级定位的视觉-语言预训练
2026/05/27 23:44:59LLaVA：视觉指令微调——用 GPT-4 教多模态模型对话
2026/05/27 23:44:59SigLIP：用 Sigmoid Loss 解耦 batch size 与对比学习效率
2026/05/27 23:44:49BLIP：统一视觉-语言理解与生成的自举预训练
2026/05/27 23:15:10Vision-Language Pre-training：从对比学习到多模态大模型的演进
2026/05/20 14:00:00CatV2TON 深度解读：把图像试穿和视频试穿统一到一个 Diffusion Transformer 里
2026/05/19 14:21:00MiniMind-V：从 0 构建多模态视觉语言模型
2026/05/15 00:00:00MUSE-VL 深度解读：语义离散编码如何统一视觉理解与生成
2026/05/14 00:00:00多模态大模型（MLLM）——原理、综述与实践

大语言模型 →

2026/05/27 16:53:48模型训练，到底在做什么
2026/05/19 13:48:30Ch1 · 微调与部署 · 动手学大模型
2026/05/19 13:48:30Ch2 · 提示学习与思维链 · 动手学大模型
2026/05/19 13:48:30Ch3 · 知识编辑 · 动手学大模型
2026/05/19 13:48:30Ch4 · 数学推理 · 动手学大模型
2026/05/19 13:48:30Ch5 · 模型水印 · 动手学大模型
2026/05/19 13:48:30Ch6 · 越狱攻击 · 动手学大模型
2026/05/19 13:48:30Ch7 · 大模型隐写术 · 动手学大模型
2026/05/19 13:48:30Ch8 · 多模态大模型 · 动手学大模型
2026/05/19 13:48:30Ch9 · GUI 智能体 · 动手学大模型
2026/05/19 13:48:30Ch10 · 智能体安全 · 动手学大模型
2026/05/19 13:48:30Ch11 · RLHF 安全对齐 · 动手学大模型
2026/05/19 13:48:30动手学大模型 Dive-Into-LLMs

强化学习 →

2026/05/20 10:37:10深度强化学习：DQN、策略梯度、PPO 与 GRPO
2026/05/20 10:37:10动态规划：策略迭代与价值迭代
2026/05/20 10:37:10无模型方法：蒙特卡洛、TD、SARSA 与 Q-Learning
2026/05/20 10:37:03强化学习基础：MDP、价值函数与贝尔曼方程
2026/05/20 00:00:00强化学习学习指南——中枢页
2026/05/17 00:00:00强化学习全景 2026：从算法到系统的范式转移

2026/06/01 23:21:25LoRA 训练完全指南
2026/06/01 23:19:20LoRA 生态与经典库：从 PEFT 到 LLaMA-Factory 的选型指南
2026/06/01 21:29:01LoRA 适用结构与代码实现：从 Linear 到 Conv 的全面适配
2026/06/01 18:19:00LoRA 原理深度调研：从低秩适应到关键变体的全面解析

扩散模型 →

2026/06/02 14:05:23LiON-LoRA 深度解读：让视频扩散模型同时听懂相机和运动
2026/05/18 00:00:00连续扩散语言模型路线综述：对视觉编码器研究的系统性启发
2026/05/18 00:00:00ELF: Embedded Language Flows — 连续空间扩散语言模型
2026/05/17 00:00:00扩散模型研究雷达
2026/05/04 00:00:00An introduction to Flow Matching and Diffusion Models
2026/04/23 00:00:00iTARFlow: 迭代去噪的归一化流
2026/02/20 00:00:00ProgressiveDiTok v0.2-对扩散模型再理解——怎么处理条件信息？
2026/02/06 00:00:00ControlNet
2026/01/29 00:00:00像素扩散模型
2026/01/29 00:00:00关于扩散模型的思考

2026/06/05 10:18:00数字人系列总览：从唇形同步到实时交互体
2026/06/09 11:51:36数字人研究准备：正式头脑风暴前要看清什么
2026/06/03 18:00:56数字人系列（一）：实时数字人生成 Survey，从唇部重绘到动作空间扩散
2026/06/04 10:13:34数字人系列（二）：换嘴与视频配音路线，从 Wav2Lip 到 MuseTalk
2026/06/08 14:41:06数字人系列（三）：运动空间路线，从 SadTalker 到 VASA-1 与 Ditto
2026/06/08 15:00:00数字人系列（四）：3DGS 与 NeRF 数字人路线，从专人建模到实时渲染
2026/06/08 14:28:19数字人系列（五）：扩散基模与整帧数字人路线
2026/06/04 10:13:34数字人系列（七）：实时流式与蒸馏，从 LiveAvatar 到 Self-Forcing
2026/06/09 16:03:55数字人系列（八）：Avatar 类型数字人，从 Talking Head 到全身可渲染资产
2026/06/09 13:01:47数字人系列（九）：评测指标、数据集、训练算力与产品选型
2026/06/05 10:54:41数字人系列（十）：实时语音 AI 与数字人产业图谱
2026/06/10 09:55:00数字人系列（十一）：不同方案的实际效果演示
2026/06/04 17:02:01数字人论文精读（一）：Wav2Lip，用唇形同步专家把任意视频精准对口型
2026/06/08 10:33:28数字人论文精读（二）：MuseTalk，实时视频配音里的 latent inpainting 路线
2026/06/05 14:19:54数字人论文精读（三）：InfiniteTalk，稀疏帧配音与无限长音频驱动生成
2026/06/04 17:02:01数字人论文精读（四）：SadTalker，用 3D 运动系数驱动单图说话人
2026/06/04 17:02:02数字人论文精读（五）：VASA-1，512×512 实时生成的整体面部动力学
2026/06/05 16:35:35数字人论文精读（六）：Ditto，把扩散模型搬进运动空间的实时可控数字人
2026/06/08 09:29:08数字人论文精读（七）：SentiAvatar，让 3D 数字人会说、会动、会表达
2026/06/12 17:00:00数字人论文精读（八）：DiffSHEG，扩散模型如何同时生成表情与手势
2026/06/12 17:24:00数字人论文精读（九）：EchoMimic，音频+可编辑landmark双驱动让数字人说话更自然
2026/06/05 15:46:14数字人论文精读（十）：Live Avatar，14B 扩散模型的实时流式无限长数字人
2026/06/08 10:51:02数字人论文精读（十一）：EGSTalker，把 3D Gaussian 数字人推向实时音频驱动
2026/06/09 09:42:27数字人论文精读（十二）：EmoTaG，用 FLAME-Gaussian 和情绪蒸馏做 5 秒个性化说话头
2026/06/09 10:53:00数字人论文精读（十三）：LivePortrait，用隐式关键点把肖像动画做快、做稳、做可控
2026/06/09 10:53:00数字人论文精读（十四）：AniPortrait，从音频到 3D 中间表示再到扩散肖像动画
2026/06/09 10:52:50数字人论文精读（十五）：Hallo，用分层音频视觉对齐生成高质量说话肖像
2026/06/09 11:25:00数字人论文精读（十六）：Teller，用自回归运动 token 做实时流式肖像动画
2026/06/09 11:00:00数字人论文精读（十七）：FLAP，用 3D head 条件把音频肖像动画做成可控生成
2026/06/09 15:29:20数字人论文精读（十八）：ChatAnyone，把 talking head 推到实时上半身互动
2026/06/09 15:37:41数字人论文精读（十九）：EMO2，把手当作 End-Effector 的音频驱动手势生成
2026/06/09 15:41:46数字人论文精读（二十）：OmniAvatar，把音频注入视频 latent 的全身数字人
2026/06/09 15:44:35数字人论文精读（二十一）：One Shot, One Talk，从单张照片造可渲染全身 Avatar
2026/06/11 09:46:30数字人论文精读（二十二）：SoulX-FlashHead，用 Oracle 蒸馏把 1.3B DiT 做成 96 FPS 流式数字人
2026/06/12 17:24:40数字人论文精读（二十三）：LAM，单图生成可动画 Gaussian 头像的纯 3D 实时管线
2026/06/15 16:11:09数字人论文精读（二十四）：UIKA，任意数量 Pose-Free 图像的前馈式通用头部头像
2026/06/17 17:57:14数字人论文精读（二十五）：Flow-Guided One-Shot Talking Face，用稠密光流替代稀疏关键点的突破
2026/06/18 09:53:20数字人论文精读（二十六）：ARTalk，实时语音驱动 3D 头部动画的多尺度自回归革命
2026/06/18 11:09:41数字人论文精读（二十七）：DSL-FIQA，双集合退化学习与关键点引导的人脸图像质量评估
2026/06/18 11:10:14数字人论文精读（二十八）：UniLS，首个端到端音频驱动的统一说-听数字人
2026/06/18 11:38:14数字人论文精读（二十九）：MEAD，大规模情绪音视频数据集如何推动 Talking Face 从动嘴到传情
2026/06/05 09:59:17数字人工程解读（一）：CyberVerse：把论文拼成一个能对话的实时数字人
2026/06/12 14:18:24数字人工程解读（二）：CyberVerse 实验：FlashHead Lite + wav2vec2 的端到端耗时拆解
2026/06/16 14:56:00数字人工程解读（三）：OpenAvatarChat 源码：LiteAvatar 实时数字人的模块化设计与 WebRTC 部署
2026/06/16 16:26:19数字人工程解读（四）：实时数字人模型推理 Benchmark 汇总
2026/06/05 17:55:22数字人工程解读（五）：Ditto 源码：把 Talking Head 做成实时流水线
2026/06/05 12:59:20数字人工程解读（六）：Ultralight-Digital-Human：一个能塞进手机的数字人
2026/06/05 13:50:25数字人工程解读（七）：InfiniteTalk 源码：站在视频大模型肩上的无限长数字人
2026/06/17 15:00:00数字人工程解读（九）：HDTF 源码：流引导的单样本高分辨率说话人脸生成

2026/06/09 12:55:25Agent Attention 深度解读：Softmax 与 Linear Attention 之间的代理人
2026/06/01 23:52:36从自身 Latents 学习，而非 Tokens：样本复杂度理论深度解读
2026/05/23 18:56:26RWKV：在 Transformer 时代重塑 RNN
2026/05/23 18:12:17A Survey of Mamba：状态空间模型的全面综述
2026/05/23 17:56:13Transformers are SSMs: Structured State Space Duality
2026/05/23 17:55:43Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces
2026/05/23 17:43:32Mamba 与视觉 State Space Models：从语言到视觉的长序列建模革命
2026/05/20 22:54:00CliffordNet 深度解读：用几何代数干掉 FFN 的视觉骨干网络
2026/05/19 17:56:00数据集调研：经典数据集、创建流程与电商图片-视频对构建方案
2026/05/16 21:58:31人工智能编年史——从图灵到 ChatGPT
2026/05/13 00:00:00混合专家模型（MoE）——原理、演进与前沿
2024/11/17 00:00:00Tensorflow
2024/06/19 00:00:00Whisper
2024/06/16 00:00:00Ensemble Learning
2024/06/15 00:00:00Pytorch
2024/04/24 00:00:00Transformer

2026/05/17 00:00:00自回归模型研究雷达
2026/04/22 00:00:00Leetcode
2026/04/22 00:00:00REPA-E
2026/03/11 00:00:00视觉领域的 AR 模型
2026/02/06 00:00:00REPA

视觉分词器 →

2026/05/30 23:58:54FSQ: VQ-VAE Made Simple — 用标量量化代替向量量化
2026/05/30 22:01:09CompTok：通过双量化器解耦语义与像素特征
2026/05/30 20:58:42SemHiTok：语义引导的层级码本，统一多模态理解与生成
2026/05/30 20:16:51TokenFlow：用双码本共享映射统一多模态理解与生成
2026/05/28 13:54:42GESCO: 扩散模型在语义通信中的噪声鲁棒训练
2026/05/24 00:09:30DecQ: Detail-Condensing Queries for Representation Autoencoders
2026/05/24 00:09:30RiT: 表示空间中的 Vanilla Diffusion Transformer
2026/05/24 00:09:30UniVL: Unified Vision-Language Embedding for Spatially Grounded Contextual Image Generation
2026/05/20 20:24:06WeTok: Powerful Discrete Tokenization for High-Fidelity Visual Reconstruction
2026/05/20 20:00:00Infinity：Bitwise 自回归建模与无限词汇表
2026/05/20 18:45:00Tokenizer is Key：MAGVIT-v2 如何让语言模型击败扩散模型
2026/05/18 10:00:00Visual Encoders: An Academic Survey
2026/05/18 00:00:00离散分词器：从原理到应用的全面综述
2026/05/17 10:00:00TiTok 与 1D Visual Tokenizer：研究现状与演进方向
2026/05/17 10:00:00TiTok 与 1D Visual Tokenizer：研究现状与演进方向
2026/05/17 00:00:00视觉编码器研究雷达
2026/05/16 00:00:00MAETok — 掩码自编码器是扩散模型的有效 Tokenizer
2026/05/12 00:00:00TiTok 后续改进方向深度调研——1D Tokenizer 六大演进主线
2026/04/23 00:00:00GRN：生成式细化网络——离散 Tokenizer 近无损 × 全局修正 × 自适应步长生成
2026/04/23 00:00:00GRN: 生成式细化网络
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