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保留时间顺序，也保留内容是如何一步步形成的。

August

30ReadingReranker：Cross-Encoder 与 Hard Negative 最小复现 29ReadingDense Retrieval：DPR / Contriever 双塔检索最小复现 28ReadingRAG Baseline：BM25、Embedding、Rerank 与引用评测 27ReadingDPO：数据格式、Loss 和“Reward-free”训练 26ReadingLoRA / QLoRA：低秩更新、量化和显存预算 25ReadingAttention 可视化：热力图与解释边界 24Reading复现一个 Transformer Encoder：从论文公式到最小 PyTorch 21Reading一个月 AI 论文训练营总结：如何建立长期科研阅读系统 20Reading如何从 10 篇论文形成一个研究 Proposal：问题、假设、方法和实验计划 19Reading顶会论文 Rebuttal 与 Peer Review 怎么读：从审稿意见反推研究质量 18Reading开源模型技术报告怎么读：模型卡、训练数据、评测和限制说明 17ReadingEfficient Inference 论文精读路线：KV Cache、Speculative Decoding、Quantization 和 Serving 16ReadingEfficient Training 论文精读路线：LoRA、QLoRA、MoE、Checkpointing 和 Optimizer 15ReadingData-Centric AI 论文精读路线：数据筛选、去重、合成和质量评估 14ReadingEvaluation 论文精读路线：Open-ended Eval、Human Eval、LLM-as-Judge 和 Contamination 13ReadingSafety / Alignment 论文精读路线：红队、拒答、偏好对齐和可控生成 12ReadingInterpretability 论文精读路线：representation、circuits、probing 和 causal intervention 11ReadingAI for Science 论文精读路线：分子、蛋白、材料与自动实验 10ReadingVision-Language-Action 论文精读路线：从 Embodied Agents 到 Robotics Foundation Models 09ReadingMultimodal LLM 论文精读路线：视觉编码器、对齐数据和多模态推理 08ReadingTool-Using LLM 论文精读路线：从 ReAct 到可验证工具调用 06ReadingReasoning Models 论文精读路线：CoT、Self-Consistency、Process Supervision 与 Search 05ReadingRetrieval-Augmented Learning 论文精读路线：从 RAG 到 Memory-Augmented Models 04ReadingRLHF / Preference Optimization 论文精读路线：奖励模型、DPO、GRPO 与偏好数据 03ReadingInstruction Tuning 论文精读路线：从 Supervised Fine-Tuning 到 Instruction Following 02ReadingScaling Laws 论文精读路线：参数、数据、算力和 Emergent Behavior 01ReadingTransformer 论文精读路线：从 Attention 到现代 LLM 架构

July

31Reading如何设计一个小而可靠的 Follow-up Idea：从论文局限到可执行选题 30Reading如何做 Ablation Study：控制变量、负结果和机制解释 29Reading如何写论文复现笔记：从 Reproduction Report 到博客草稿 28Reading如何复现一篇 LLM 论文：环境、数据、权重、seed 和日志 27Reading如何识别论文里的 benchmark 陷阱：数据泄漏、选择性报告和不可复现结果 26Reading如何读懂实验部分：dataset、metric、baseline、ablation 和统计显著性 25Reading如何拆解一篇方法论文：任务定义、假设、模块和训练目标 24Reading如何做 Related Work 地图：从引用网络到研究脉络图 23Reading如何判断一篇论文值不值得读：问题重要性、方法新意与证据强度 22Reading如何精读一篇 AI 论文：从摘要、方法到实验表格 16ReadingAlignment Science 与可控生成：偏好学习、宪法式训练和可验证对齐 15ReadingMechanistic Interpretability 论文盘点：从 circuits 到表示分析 14ReadingNeuro-Symbolic AI 新进展：符号推理、程序归纳与可解释结构 13ReadingWorld Models 与 Embodied AI：从视频预测到可交互环境建模 12ReadingLLM for Code Research：程序合成、自动调试与软件工程评测 11ReadingLLM for Mathematical Reasoning：定理证明、形式化验证与奥赛推理 10ReadingAI for Science 论文路线盘点：从科研助手到实验闭环 07ReadingSoftware Engineering Agents：代码生成、调试、评测和真实仓库任务 06ReadingSmall Language Models、On-device AI 与边缘部署趋势：从“小模型”到端侧智能系统 05ReadingSynthetic Data、Distillation 与 Post-Training 数据飞轮：从“造数据”到“治理数据资产”04ReadingEfficient LLM Inference 与 Serving：KV Cache、Speculative Decoding、PagedAttention 和量化 03ReadingTest-Time Scaling 与推理时计算：搜索、验证器、反思和自一致性 02ReadingAgent Memory 与个性化长期记忆：从向量库到可治理记忆系统 01ReadingAI Research Agents 与科研自动化：从文献阅读到实验设计

June

28ReadingMultimodal Agent 最新方法盘点：从看懂屏幕到操作真实世界 27Reading当 LLM 成为裁判：LLM-as-a-Judge 可靠性研究综述 26ReadingPrompt Injection 与 Agent Security 论文盘点：从“提示词越狱”到权限化 Agent 架构 25ReadingLLM Evaluation 论文盘点：从静态榜单到动态、抗污染、任务化评测 24ReadingLong Context LLM 论文盘点：从“能塞进去”到“真正用得上”23Reading从 Toolformer 到 RL Tool Policy：Tool Learning / Agentic Tool Use 论文路线盘点 23Reading近一年 RAG 论文路线盘点：从“查资料”到“可验证推理系统”22GuideRAG 的低置信度与拒答策略怎么做：什么时候回答、追问和转人工 21GuideRAG 的混合检索与重排怎么做：从关键词、向量到 reranker 的排序闭环 20GuideRAG 的知识库摄取与 Chunking 怎么做：从原始文档到可检索证据单元 19GuideRAG 的引用与归因怎么做：让答案里的每一句关键结论都有可追溯证据 18GuideRAG 的检索质量怎么评测：别只看答案对不对，要定位召回、排序和归因 17Guide上下文压缩与排序怎么做：让关键信息在长窗口里真正被模型用上 15GuideContext Engineering 是什么：把提示词、检索、记忆和工具组装成可靠上下文 10GuidePrompt Engineering 为什么不够了：从“写好提示词”到“构建可靠上下文系统”04Guide大模型使用指南 15：多个工具并存时，如何做工具路由？03Guide大模型使用指南 14：让大模型调用计算器，避免数学题一本正经算错 02Guide大模型使用指南 13：Function Calling 实战：让模型调用本地 Python 函数

May

31Guide大模型使用指南 12：批量文档信息抽取如何保证格式一致？30Guide大模型使用指南 11：把大模型 JSON 结果安全写入数据库 29Guide大模型使用指南 10：JSON 输出失败后如何自动修复？27Guide大模型使用指南 09：如何让大模型稳定输出 JSON？25Guide大模型使用指南 08：如何像管理代码一样管理 Prompt 版本？24Guide大模型使用指南 07：System、Developer、User 消息怎么分工？23Guide大模型使用指南 06：Few-shot 示例怎么写才不会误导模型？22Guide大模型使用指南 05：Prompt 工程到底在调什么？20Guide大模型使用指南 04：API 调用失败时如何做重试、限流和降级？19Guide大模型使用指南 03：用流式输出做一个命令行聊天体验 18Guide大模型使用指南 02：temperature、max_tokens、top_p 到底怎么调？17Guide大模型使用指南 01：从零调用一次 LLM API 17Reading论文剖析：Integrating Human-Like Memory Recall into LLMs via Personal Narratives 14Guide视觉语言模型技术指南：多图输入、高分辨率理解和长图文场景怎么做？14Reading最新 AI 论文盘点（2026-05-14）：5 篇新作看 Embodied Agent 验证器、Benchmark 防作弊、VLM 失效模式、GUI Grounding 与隐性偏好学习 14GuideJava 从入门到精通（十九）：ReadWriteLock 到底在解决什么问题？为什么有些场景下“读多写少”不该再用一把普通互斥锁硬顶？12Reading最新论文盘点（2026-05-12）：5 篇值得关注的 AI 新论文 11Guide视觉语言模型技术指南：LLaVA、Qwen-VL、MiniCPM-V 等主流方案差别在哪？11Reading最新 AI 论文盘点（2026-05-11）：5 篇新作看自动化测试时扩展、统一驾驶数据、3D 代理表示、图像生成后训练与可信 KGQA 09Reading最新论文盘点（2026-05-09）：5 篇值得精读的 AI 新论文

April

28Guide视觉语言模型技术指南：图像是怎么“接入”语言模型的？视觉编码器、投影层与对齐机制详解 28Reading最新 AI 论文盘点（2026-04-28）：5 篇新作看像素级多模态、3D 视频约束、临床评测 rubric、RoPE 新路线与多分类学习理论 27Guide大语言模型技术指南：RAG 为什么能补知识盲区？检索、切块、重排与生成参数详解 27Reading最新 AI 论文盘点（2026-04-27）：5 篇新作看 Agent 世界模型、低成本 scaling law、多图理解、长尾 3D 重建与 LLM 水印 27GuideJava 从入门到精通（十八）：Condition 到底是什么？为什么有了 wait()/notify()，Java 还要提供条件队列这套机制？24Guide大语言模型技术指南：Function Calling、Tool Use、Agent 框架的工作机制与参数要点 23Guide大语言模型部署实战：生产环境怎么做高并发、监控、限流与故障恢复？21Guide大语言模型部署实战：FP16、INT8、4bit 量化怎么选？吞吐、精度与显存的真实权衡 20Guide大语言模型技术指南：LoRA、QLoRA、全参微调怎么选？训练资源与参数配置详解 20Reading最新 AI 论文盘点（2026-04-20 中午补写）：5 个值得盯住的新方向，从多模态记忆到小模型代理 20GuideJava 从入门到精通（十七）：Lock 与 ReentrantLock，为什么有了 synchronized，Java 还要再提供一套显式锁？15GuideJava 从入门到精通（十七）：Lock 接口与 ReentrantLock，为什么 Java 还有显式锁？它和 synchronized 到底该怎么选？