R1后范式最佳实践：Seed-Thinking和Qwen3

Yarz-Logic：R1-Zero相关实验报告

VAPO：基于价值方法的新突破

R1相关：R1-Zero的进一步理解和探索

异曲同工之妙的DrGRPO——DAPO几乎同时出现的又一GRPO优化！

DAPO：为GRPO的锦上加四点花

DeepSeek R1后应用、职业与行业影响——2025年梳理

DeepSeek R1后LLM新范式

OMNI论文速览（2025）

R1相关：DPO数据选择与DPO等RL算法

预训练：NTP和Scaling Law

LLM、强化、蒸馏讨论

R1相关：RL数据选择与Scaling

R1相关：少量高质量数据SFT激活LLM推理能力

DeepSeek R1深度技术解析及其影响

实时语音交互场景下RAG的机遇和挑战

预训练：无处安放的躁动之心

LLM指令跟随论文速览

SLM论文速览

音频Codec论文速览

VITS

XTTS

OMNI论文速览（2024）

DAC

TS3-Codec

BigCodec

关于AI前沿的思考

MIO

Tiny LLM Continual Pre-training：RHO-1

LLM打街霸

LLM中的演绎推理、归纳推理和溯因推理

LLM极简科普

LLM Tiny Pretrain：H2O-Danube and Stable LM

LLM DataManagement：Weaver

LLM DataManagement：Ziya2

LLM Continual Pre-training：Ziya2

【Rust与AI】LLM模型基本架构

【Rust与AI】概览和方向

OpenAIGC大赛小结

关于大语言模型的思考

ChatGPT 开发指南：Hugging LLM Hugging Future

ChatGPT 基础科普：知其一点所以然

「+AI」需要什么？

ChatGPT 影响冲击：职业、行业与产业

ChatGPT 标注指南：任务、数据与规范

ChatGPT Prompt 示例

语言模型级联

ChatGPT Prompt工程：设计、实践与思考

Put Human in NLP Loop

GPT3 和它的 In-Context Learning

W2NER解读

Global Pointer：Novel Efficient Span-based Approach for NER

DeepGen：Diverse Search Ad Generation and Real-Time Customization

FLAN：Fine-tuned Language Models are Zero-Shot Learners

W2NER 代码

跨视角大脑解码

统一NER为词词关系分类

MarkBERT

预训练模型与传统方法在排序上有啥不同？

量化NLM模型的记忆力

NLP预训练模型的不可能三角

句子表征综述

浅析文本分类——情感分析与自然语言处理

TensorBay 指南

对NLP预训练模型的思考

AI 工程师养成记（上）

NLP 表征的历史与未来

分类与 AI

Metrics

AI 小课堂：Activation Function

QA 小课堂：Introduction

中文分词系列一：思考分词

Encoder-Decoder Models Attention and Contextual Embedding Note (SLP Ch10)

ChatBot 设计方案

Statistical Parsing Note (SLP Ch14)

Syntactic Parsing Note (SLP Ch13)

Formal Grammars of English Note (SLP Ch12)

Sequence Processing with Recurrent Networks Note (SLP Ch09)

Part-of-Speech Tagging Note (SLP Ch08)

Neural Networks and Neural Language Models Note (SLP Ch07)

Vector Semantics Note (SLP Ch06)

Logistic Regression Note (SLP Ch05)

Naive Bayes and Sentiment Classification Note (SLP Ch04)

Regular Expressions, Text Normalization, and Edit Distance Note (SLP Ch02)

Information Extraction Note (SLP Ch18)

自然语言计算机形式分析的理论与方法笔记(Ch18)

自然语言计算机形式分析的理论与方法笔记(Ch17)

自然语言计算机形式分析的理论与方法笔记(Ch16)

《纳博科夫最喜欢的词》读书笔记与思考

自然语言计算机形式分析的理论与方法笔记(Ch15)

自然语言计算机形式分析的理论与方法笔记(Ch14)

自然语言计算机形式分析的理论与方法笔记(Ch13)

自然语言计算机形式分析的理论与方法笔记(Ch12)

自然语言计算机形式分析的理论与方法笔记(Ch11)

自然语言计算机形式分析的理论与方法笔记(Ch10)

自然语言计算机形式分析的理论与方法笔记(Ch09)

自然语言计算机形式分析的理论与方法笔记(Ch08)

自然语言计算机形式分析的理论与方法笔记(Ch07)

自然语言计算机形式分析的理论与方法笔记(Ch06)

自然语言计算机形式分析的理论与方法笔记(Ch05)

自然语言计算机形式分析的理论与方法笔记(Ch04)

自然语言计算机形式分析的理论与方法笔记(Ch03)

自然语言计算机形式分析的理论与方法笔记(Ch02)

西蒙《人工科学》读书笔记

自然语言计算机形式分析的理论与方法笔记(Ch01)

NG CNN 笔记

NLP 与 AI

“心有麟熙”《强化学习炼金术》系列笔记

机器学习概念

人工智能哲学笔记

Gan 原理、证明与实现

Language Model Note (SLP Ch03)

语言、AI、情感

《与机器人共舞》读后感兼谈 AI 与 IA