DeepSeek 系列笔记:从 V2 到 V4 的训练与架构
ds 论文记录(v2-v4)
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昨晚到今天初步体验了 grok4.5,感觉很好用,grok build 也还挺好用。
记录一个关于推理与训练的地形类比:模型参数像初始地形,prompt 影响局部路径,训练则在长期上塑造地貌与变化规则。
从 speculative decoding 的验证机制讲起,整理 DeepSeek DSpark 在 draft 和 verify 两个阶段的关键改动。
对腾讯 agent.qq.com 邮箱的一点产品观察:Agent-first mail 的身份、分发方式、邮箱能力,以及目前看起来还差一点的地方。
整理 RAG 的核心思路、离线索引与在线问答流程,以及 Retrieval-Augmented Generation 论文中的检索器和生成器架构。
整理长上下文退化的含义、位置偏置、长距离泛化、训练分布、检索与推理差异,以及 Agent 场景中的 context rot。
整理 Agent Memory 的目标、生命周期与治理能力,并对比 Claude Code、Codex 和 Hermes 的 memory 设计。
阅读一次真实 Codex Desktop 会话 JSONL,按模型上下文线和 Runtime 事件线理解 Agent Loop 的运行细节。
从 AI Agent 的基本组成、ReAct 和 Codex Agent Loop 入手,整理我对 Agent 运行机制的阶段性理解。
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