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学习笔记

这个站点是一个长期维护的 AI 与机器学习技术笔记仓库。它按照文档系统而不是时间线博客来组织，这样每个主题都可以持续扩展，而不是被零散的时间顺序打断。

主题地图

  • 统一模型：记录统一多模态系统、共享架构和跨任务训练的研究笔记。
  • 视觉语言模型：记录多模态理解、grounding、指令微调与评测相关笔记。
  • 生成建模：记录扩散、自回归、潜变量方法和训练目标相关笔记。

如何使用这个仓库

  • 想先建立全局认识时，从主题索引页开始读。
  • 新建笔记时优先使用统一模板，保持结构一致。
  • 尽量写成短而可链接的独立笔记，而不是一个过大的总览文档。
  • 当概念之间存在重叠时，主动添加交叉链接。

写作原则

  • 使用 Markdown 编写。
  • 保持技术性、清晰性和可扫描性。
  • 明确区分摘要、关键机制和开放问题。
  • 尽量记录引用、论文链接或资料来源。

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