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- MAGRPO：用多智能体强化学习训练真正会协作的 LLM阅读6月25日
- 从 MDP 到 Dec-POMDP：理解单智能体与多智能体决策模型的差异阅读6月25日
- LLM 基础概念分享：从原理到 Function Call -> MCP -> Agent -> Skills技术2月10日
- 从 Prompt Engineering 演进到 Agent（Role → Step-by-step → Few-shot → Thinking → ReAct）技术2月10日
- 202523 篇
- Model Context Protocol (MCP) Architecture技术3月6日
- Model Context Protocol (MCP) Introduction技术3月6日
- 图解Transoformer学习 (Attention Mechanism)技术2月24日
- Fine-tuning to follow instructions 3. Evaluating the fine-tuned LLM技术2月21日
- Fine-tuning to follow instructions 2. Setup Model and Fine-tuning技术2月21日
- Fine-tuning to follow instructions 1. Prepare dataset and Create data loader技术2月20日
- Fine-tuning for classification 3. Fine-tuning Model技术2月19日
- Fine-tuning for classification 2. Setup Model And Prepare Loss Calcutation技术2月19日
- Deepseek的Native Sparse Attention方向技术2月19日
- Fine-tuning for classification 1. Prepare dataset and Create data loader技术2月18日
- Pretraining GPT model with unlabeled data 4. Load and save model weights技术2月13日
- Pretraining GPT model with unlabeled data 3. Decoding strategies to control randomness技术2月13日
- Pretraining GPT model with unlabeled data 2. Training an LLM技术2月12日
- Pretraining GPT model with unlabeled data 1.Evaluating generative text models技术2月12日
- 神经网络的基石：梯度、损失、学习率、权重与偏置的深度剖析技术2月12日
- Implement a GPT model 5. GPT model & Generating text技术2月12日
- Implement a GPT model 4. Shortcut Connections & Transformer Block技术2月11日
- Implement a GPT model 3. FeedForward network with GELU activations技术2月11日
- 推理模型分类与对比技术2月11日
- Implement a GPT model 2.Normalizing activations with layer normalization技术2月11日
- Reinforcement Learning(RL) & Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)技术2月10日
- Implement a GPT model 1. LLM architecture技术2月10日
- 分布式单体：你可能从未真正构建过微服务技术2月10日
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- Self-Attention 4. Single-head Attention to Multi-head Attention技术11月13日
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- Self-Attention 2. trainable weights技术10月28日
- Self-Attention 1. attention weight技术10月25日
- Next.js 与 React 关系技术10月12日
- BPE(byte-pair-encoding)技术10月8日
- 高级RAG技术6月11日
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