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TypeScript 编译器 API 实战：写一个自定义 Transformer 改写 AST

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2026-10-03 00:04:40
tsc 官方不支持加载自定义插件，但 TypeScript 从 2.3 起开放了编译器的 transform 能力。这篇把 Transformer handbook 的要点整理成可落地步骤：五个编译阶段、before/after/afterDeclarations 三个钩子的区别、visitNode/visitEachChild 遍历、factory 建节点、用 ts-loader 的 getCustomTransformers 或 ttypescript 接入项目，附官方项目地址与已知 bug。
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冻结 GPT-2/ViT 当通用计算引擎：universal-computation 的 7 个任务与复现命令

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2026-09-22 00:05:12
kzl/universal-computation 是论文《Pretrained Transformers as Universal Computation Engines》的官方代码库，思路是冻结预训练 GPT-2/ViT，只围绕输入输出做适配。本文整理其 7 个支持任务、6 个模型、conda 安装、PYTHONPATH、Listops/Remote Homology 数据集准备与 scripts/run.py 复现命令。
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TimesFM-3 技术要点与落地授权风险笔记

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2026-09-01 18:16:35
330M 参数 TimesFM-3 双轴交替注意力、多变量零样本、past-future 协变量如何解决促销预测，以及「代码开源、权重非商用」授权对生产落地的真实约束与取舍。
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Qwen3.8深度拆解：2.4万亿参数稀疏MoE架构的技术革命，从模型设计到开源落地的全链路复盘

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2026-08-11 10:55:36
深度拆解阿里Qwen3.8的2.4万亿参数稀疏MoE架构：专家池设计、负载均衡、混合注意力机制、100万Token上下文、编程能力突破、开源生态影响与生产部署指南
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MiniMax H3 开源全模态视频模型深度解析：从架构设计到本地部署实战

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2026-08-09 09:15:42
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2026-07-28 06:43:51
深度拆解 34K Star 的 AAAI 2026 开源项目 Kronos：首个金融 K 线基础模型，分层量化 Tokenizer + 自回归 Transformer 架构解析，附预测/批量推理/Qlib 微调 A 股实战与五条生产落地建议。
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2026-07-19 08:43:41
深度拆解微软/ OpenAI 的 µP（最大更新参数化）理论：从 Tensor Programs 数学框架、为什么标准参数化失效、到 PyTorch mup 库完整实战代码，含 Transformer 层、AdamW 配置、跨尺度超参数迁移验证与生产级 Pipeline。
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Anthropic 在 Claude 内部发现了"意识前厅"：J空间如何重写 AI 可解释性与安全格局

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2026-07-13 15:14:42
2026年7月Anthropic重磅论文解读：Claude内部自发涌现的J空间（雅可比空间）与人类全局工作空间高度相似，从神经科学理论到五大因果实验，从AI可解释性突破到安全范式革命，一次把大模型内部黑箱讲透。
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深度拆解 2026 年 SSM-Transformer 混合架构的设计哲学、内核原理与生产实战：Mamba 选择性状态空间模型、Hybrid 混合层设计、vLLM 推理优化、Kubernetes 部署与性能调优，配完整可运行代码。
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2026-07-09 08:45:09
深入解析2026年稀疏注意力技术革命，涵盖SubCube、CSA/HCA、MSA三大架构的技术原理、代码实现与实战指南，探讨长上下文大模型的最新发展。
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百度 Unlimited OCR 深度技术解析：端到端多模态OCR模型架构与R-SWA注意力机制详解

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深度解析百度 Unlimited OCR 的 R-SWA 参考滑动窗口注意力机制，将 KV Cache 从线性增长压至常数级；3B MoE 解码器架构、DeepEncoder 视觉编码器；完整本地部署代码、KV Cache 监控脚本与 SGLang 生产推理优化指南。OmniDocBench v1.6 综合得分 93.92%，端到端 OCR 新 SOTA。
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百度 Unlimited OCR 深度解读：R-SWA 如何将 KV Cache 压成常数，5天 GitHub Star 破万的端到端 OCR 新范式

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2026-06-27 09:15:20
百度开源 Unlimited OCR，5天 GitHub Star 破万。本文深度解析其核心创新 R-SWA（Reference Sliding Window Attention），如何将解码器 KV Cache 从线性增长压成常数，OmniDocBench v1.6 刷榜 SOTA（93.92%），30B 总参/5B 激活，32K 超长上下文，一次前向全稿转录，附完整代码实战。
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2026-06-21 03:24:16
TimesFM 2.5深度解析：Google Research开源的时间序列基础模型，200M参数、16K上下文、零样本推理。从Patch机制、RevIN归一化到LoRA微调、生产部署，10000字完整技术指南。
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高通AI研究院提出的MELT架构通过门控机制让循环Transformer的内存消耗保持恒定，无论思考多少轮。本文深度解析其架构原理、数学推导、训练策略与性能实测。
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