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本页面由 LLM 在每次操作后自动维护。知识库采用领域优先结构:顶层按学习领域组织,每个领域自带
概念/资料摘要/综合分析/领域页。
- 语音表征:连续、离散与混合路线 — 10 个代表系统的三路线专题,含等高路线导览、四维比较坐标、演进时间线、统一矩阵、6 张架构图、选型判断与知识库阅读路径
- 语音算法工程师 · 简历面试问题准备 — 152 道项目、基础与行为面问题,含连续追问、事实口径、风险边界、搜索筛选与本机复习进度
- 🤖 AI/领域页/音频生成 — 通用音频生成领域 28 篇论文 + 1 篇作者深度解读汇总
- VoxCPM — 清华 OpenBMB 开源 Tokenizer-Free TTS 系统
- personal chatgpt — LLMs 实践系列 — 30 讲课程地图,串联视频转录、Notebook、逐讲摘要和源码知识点
- RLHF(人类反馈强化学习) — 人类偏好对齐的核心技术
- DPO(直接偏好优化) — 无需强化学习的对齐方法
- Constitutional AI — Anthropic 的伦理宪章对齐方案
- MoE(混合专家) — 稀疏激活的模型架构模式
- GQA(分组查询注意力) — KV 缓存优化的注意力机制
- FlashAttention — 通过减少 HBM I/O 加速精确 attention 的融合实现
- MLA(多头潜在注意力) — DeepSeek 的低秩 KV 压缩
- RoPE(旋转位置编码) — 旋转矩阵编码相对位置,LLM 事实标准
- RMSNorm — 均方根归一化,LayerNorm 的高效替代
- PPO(近端策略优化) — RLHF 第三步的核心强化学习算法
- GRPO(组相对策略优化) — 去 Critic 的 PPO 变体,组内相对优势(DeepSeek / RP-TTS)
- 多模态 LLM — 跨模态理解和生成
- LALM(大型音频语言模型) — 离散 token + 自回归统一音频理解与生成(多模态 LLM 的音频分支)
- 对齐税 — 对齐训练导致的能力退化
- SFT(监督微调) — RLHF 第一步,用高质量标注数据教模型遵循指令
- LoRA(低秩适配) — 以低秩增量矩阵实现参数高效微调
- 低精度浮点格式(FP16 与 BF16) — 指数、尾数、动态范围与精度的取舍
- 自动混合精度(AMP) — autocast、loss scaling 与低精度训练
- LLM.int8 量化 — outlier 通道与混合精度矩阵乘
- 文本 Tokenizer 与 Byte-level BPE — 从字节预分词到 BPE merge 和 special token
- Hugging Face Datasets 数据管线 — map、streaming、batched preprocessing 与数据整理
- 梯度累积与梯度检查点 — 有效 batch size 与激活重计算两类显存策略
- SwiGLU — Llama 前馈网络中的门控激活结构
- 奖励模型与 Bradley–Terry 偏好模型 — 成对偏好概率、标量 reward 与 pairwise loss
- 自回归解码与采样 — prefill/decode、temperature、top-k 与 top-p
- CoPE(上下文位置编码) — 由内容门控推进上下文位置的研究方法
- LLM 参数量分解 — 按 embedding、attention、MLP 与 norm 分解参数预算
- S³ Tokenizer(监督语义语音分词器) — 基于 ASR 监督的离散语音表示
- FSQ(有限标量量化) — 100% 码本利用率的标量量化
- VQ-VAE(向量量化变分自编码器) — 最近邻码本、commitment、EMA 与码本健康监控
- 神经音频编解码(RVQ) — 残差矢量量化多层离散 token,音频 LM 的离散化前端
- 条件流匹配(CFM) — 最优传输连续归一化流生成
- CFG(无分类器引导) — 扩散/流匹配的条件引导,少步化催生 CFG-free
- 分布匹配蒸馏(DMD) — 少步扩散/流匹配蒸馏,AudioX-Turbo 4-step 核心
- CLAP(对比语言-音频预训练) — 音频版 CLIP,生成空间/训练损失/评测指标三重身份
- DiffRO(可微奖励优化) — token 级可微后训练方法
- 生成式奖励模型(Generative Reward Model) — 生成推理再评分的奖励模型,可解释、可作 RLHF verifier
- LLM-as-a-Judge — 用通用或多模态大模型按 rubric 自动评审其他系统输出
- DiT(Diffusion Transformer) — Transformer 替代 U-Net 的扩散骨干架构
- MMDiT(多模态扩散 Transformer) — DiT 的多模态双流变体:文本/图像各持权重、联合注意力(SD3/FLUX 骨干)
- 对抗后训练(Adversarial Post-Training) — 真实数据上对抗微调,少步扩散加速(ARC / Stable Audio 3)
- 音频生成 — 通用音频生成技术全景(扩散/语言模型/连续表示/CALM)
- 自动语音识别(ASR) — 音频转文本:流式/离线、CER/WER、热词、上下文与说话人分离
- 富时间线音频生成(Rich-Timeline Audio) — 在统一时间轴上联合控制角色、对白、环境、事件起止与重叠
- Melody-CoT(旋律链式规划) — 用低频率相对音高 token 规划旋律与翻唱条件
- CALM(连续自回归语言建模) — 自回归+流匹配融合范式,连续潜变量替代离散 softmax(AudioCALM)
- Locodec–MP-ELD 语音生成系统 — 8 Hz × 768 维连续 token + LC/SC/AC 多路径 residual CFG,抑制长时 AR 误差累积
- DDPM 前向与反向扩散公式推导 — 扩散加噪去噪公式的数学推导(前向重参数化 + 反向贝叶斯+神经网络近似)
- 得分匹配(Score Matching) — 学得分函数 ∇log p_t 训练扩散模型,去噪得分匹配 = DDPM 噪声预测;与流匹配对偶
- 离散扩散模型(CTMC) — 用连续时间马尔可夫链把扩散搬到离散空间,训练退化为逐位置分类,MDLM 语言模型
- VAE(变分自编码器) — 概率编解码 + KL 正则的潜空间压缩,latent diffusion 的基础
- Diffusion Autoregressive 架构 — 自回归 + 扩散的混合生成框架
- Tokenizer-Free TTS — 无离散 Tokenizer 的语音合成范式
- On-Policy Distillation(在策略蒸馏) — 学生自采样 + 教师逐 token 打分,结合 on-policy 相关性与 dense reward
- Knowledge Distillation(知识蒸馏) — 蒸馏大类:用强教师训练弱学生,Forward/Reverse KL 对比
- Policy Gradient(策略梯度) — RL 核心数学基础:根据 advantage 直接调整 token 概率
- verl — 字节跳动开源 LLM RL 后训练框架,支持 PPO/GRPO/OPD 等算法
- GPU 节点互联与分层带宽 — 从 HBM、NVLink/NVSwitch、PCIe 到节点间网络的 AI Infra 性能分析框架
- AI Agent(智能体) — 围绕目标反复决策、调用工具、观察环境并受控退出的系统
- Agentic Workflow(智能体工作流) — 由预定义控制流编排 LLM、工具和检查节点的可靠任务流程
- ReAct(推理与行动) — 在推理、行动与环境观察之间交替推进任务的 Agent 模式
- LLM 工具调用(Tool Use) — 用结构化契约把模型决策映射为可验证的外部操作
- Agent 评估与可观测性 — 以任务结果、轨迹、工具行为、成本和安全性诊断 Agent
AI Agent 入门:
- 资料摘要:Hello-Agents — Datawhale 中英双语 16 章系统教程,覆盖框架、协议、评估和综合项目
- 资料摘要:Hugging Face Agents Course — 中英双语动手课程,以 smolagents、LlamaIndex、LangGraph 实现 Agent
- 资料摘要:AI Agents for Beginners — Microsoft 18 课双语课程,覆盖设计模式、协议、记忆、生产部署与安全
- 资料摘要:Building Effective Agents — Anthropic 的 workflow / agent 判断框架和可组合模式
- 资料摘要:A Practical Guide to Building Agents — OpenAI 的选型、工具、指令、编排和 guardrail 工程指南
- 资料摘要:Agentic AI(DeepLearning.AI) — Andrew Ng 主讲的 Agentic Workflow 课程公开大纲与项目路径
- 资料摘要:LangGraph Essentials — 约一小时的 LangGraph 图状态、节点、边和循环入门
- 资料摘要:LLM Powered Autonomous Agents — Lilian Weng 对规划、记忆、工具使用与局限的经典综述
课程合集:
- personal chatgpt — LLMs 实践系列 — B站 @chunhuizhang 共 30 讲:30 份时间戳转录、30 份逐讲摘要、34 份固定提交 Notebook
大模型(按时间线,覆盖关键论文):
- 资料摘要:InstructGPT — RLHF 对齐开创性工作 (2022.03)
- 资料摘要:On-Policy Distillation — Thinking Machines Lab:on-policy 采样+教师逐 token 打分,9–30× 成本降低 (2025.10)
- 资料摘要:LLaMA — 开源大模型里程碑,13B 超越 GPT-3 175B (2023.02)
- 资料摘要:GPT-4 Technical Report — 多模态 + 人类水平专业考试 (2023.03)
- 资料摘要:DPO — 简化 RLHF 为单一分类损失 (2023.05)
- 资料摘要:Llama 2 — 开源 RLHF 对齐完整方法论 (2023.07)
- 资料摘要:Gemini — 原生多模态,MMLU 首超人类 (2023.12)
- 资料摘要:Mixtral — SMoE 架构,13B 激活超越 70B 密集模型 (2024.01)
- 资料摘要:Claude 3 — Constitutional AI,三级模型家族 (2024.03)
- 资料摘要:DeepSeek-V2 — MLA + MoE,KV 缓存减少 93.3% (2024.05)
- 资料摘要:Qwen2 — 全尺寸开源,72B 多项超越 Llama-3-70B (2024.07)
- 资料摘要:Llama 3 — 405B 对标 GPT-4,史诗级训练透明 (2024.07)
- 资料摘要:GPT-4o System Card — 全模态统一模型,320ms 语音响应 (2024.10)
- 资料摘要:LLM架构演进三年回顾 — B站视频:Transformer五大组件演进拆解,67模型回顾 (2026.05)
AI Infra / GPU 系统:
- 资料摘要:A100 SXM GPU 节点认识、配置与带宽测试 — B站实操:8×A100 SXM4 节点的 PCIe/SXM/HGX/DGX、拓扑与分层带宽验机 (2026.07)
扩散 / 视觉生成:
- 资料摘要:An Introduction to Flow Matching and Diffusion Models(MIT 6.S184) — MIT 6.S184 官方讲义:以微分方程统一 Flow Matching、扩散模型与离散扩散;已发布 84 页中文全文译稿与精读网页 (2026)
- 资料摘要:DiT — Diffusion Transformer 原始论文,ICCV 2023
- 资料摘要:SD3(MMDiT) — Stable Diffusion 3:MMDiT 双流架构 + Rectified Flow 噪声采样,规模化至 8B,ICML 2024
- 资料摘要:GIVT — 视觉领域首个连续输出头(GMM),ECCV 2024
- 资料摘要:MAR — 扩散过程建模连续 token 分布(Diffusion Loss),NeurIPS 2024 Spotlight
语音合成 / TTS:
- 资料摘要:InstructTTSEval — 中英双语复杂自然语言风格指令跟随基准,APS/DSD/RP 三层任务 + Gemini-as-a-Judge (2025.06)
- 资料摘要:Qwen3-TTS — Qwen 首个流式 TTS 模型家族:双轨 LM、25Hz 单码本/12Hz 多码本 tokenizer;已发布 14 页中文全文译稿与精读网页 (2026.01)
- 资料摘要:CosyVoice — 首个监督语义 token 零样本 TTS (2024.07)
- 资料摘要:CosyVoice 2 — 统一流式/非流式,FSQ+Qwen2.5骨干 (2024.12)
- 资料摘要:CosyVoice 3 — 百万小时规模化,9语言+18方言 (2025.05)
- 资料摘要:VoxCPM — Tokenizer-Free 端到端 TTS,ICLR 2026
- 资料摘要:DiTAR — LM 隐状态 + 扩散 Transformer 头做语音生成(CALM 先驱),ICML 2025
- 资料摘要:低帧率高维 Token 的长时稳定 AR 音频生成探索 — Yi Luo:从 Gull/DiTAR 失败路径到 Locodec、MP-ELD 与 8 Hz single-token flow matching(2026.08)
- 资料摘要:MCLP(角色扮演 TTS) — LALM 风格一致性指标 MCLP + GRPO 奖励,ICML 2026
- 资料摘要:GSRM(生成式语音奖励模型) — 生成式语音奖励模型:可解释声学特征 + CoT 推理评自然度,作 Speech RLHF verifier,Meta (2026.02)
- 资料摘要:MOSS-TTS — 复旦 OpenMOSS 语音生成基础模型,离散 token+AR+大规模预训练,双架构 (2026.03)
- 资料摘要:MOSS-Audio-Tokenizer — 纯 Transformer 端到端音频 tokenizer(CAT),1.6B/3M 小时,SOTA 重建 (2026.02)
音频生成(2025-2026):
- 资料摘要:Qwen-Audio-3.0-Gen-Preview — 阿里统一富时间线音频生成;已发布 20 页中文全文译稿与精读网页 (2026.07)
- 资料摘要:Qwen-Audio-3.0-TTS — Qwen Audio 3.0 语音专模技术报告 (2026.07)
- 资料摘要:Qwen-Music — Qwen Audio 3.0 音乐生成技术报告 (2026.07)
- 资料摘要:Bagpiper — CMU+LY+NVIDIA:8B 音频基础模型,丰富字幕作认知概念代理 + caption-then-process,首批通用「理解-生成一体化」(2026.02)
- 资料摘要:Stable Audio 3 — Stability AI 旗舰潜空间扩散,4096× SAME + 对抗后训练 + 8 步 Ping-Pong,开源 SOTA (2026.05)
- 资料摘要:Dasheng AudioGen — 小米+交大:首个非自回归统一「混合音频场景」生成(语音+音乐+音效同段),多视图字幕 (2026.05)
- 资料摘要:DashengTokenizer — 小米 MiLM Plus:冻结语义 + 声学注入的连续统一 tokenizer,理解+生成共用一套表示 (2026.03)
- 资料摘要:AudioX — 统一多任务音频生成,ICLR 2026
- 资料摘要:AudioCALM — 阿里通义+港科大 CALM 范式:连续 AR+流匹配统一语音/音效/音乐,单一权重三类均达 SOTA (2026.06)
- 资料摘要:AudioX-Turbo — AudioX 高效版:4-step CFG-free,IF-caps-Pro 9.2M,DMD+判别器 (2026.06)
- 资料摘要:Fugatto — NVIDIA 首个音频基础模型,ICLR 2025
- 资料摘要:Siren — LM 首次超越 Diffusion 的 T2A,EMNLP 2025
- 资料摘要:Plan-Critic — 前缀规划 + GAE 引导解码,EACL 2026
- 资料摘要:Khala — 64 层 RVQ 高保真音乐生成 (2026.05)
- 资料摘要:DreamAudio — 定制化 T2A,TASLP 2026
- 资料摘要:LongCat-AudioDiT — 波形潜空间 DiT,零样本语音克隆 SOTA (2026.03)
- 资料摘要:MOSS-SoundEffect v2 — 复旦 OpenMOSS 开源音效模型,DiT+Flow Matching 重构离散 AR (2026.05)
- 资料摘要:连续值 Token 音频语言模型 — 连续 token 替代离散 RVQ,ICML 2025
- 资料摘要:Score-Based 音频生成综述 — 扩散模型全面综述 + AudioDiffuser 代码库 (2025.06)
- 资料摘要:通用听觉智能综述 — LLM+音频融合全景路线图 (2025.11)
- 资料摘要:UniSonate — 天大+快手:首个统一 TTS/TTM/TTA 三模态 Flow-Matching 框架 (2026.04)
- 资料摘要:UniMoE-Audio — 哈工大+微信AI:Dynamic-Capacity MoE + Top-P 路由统一语音音乐生成 (2025.10)
音频生成 — 奠基性工作(2023–2024):
- 资料摘要:MusicGen — Meta 单阶段 Transformer LM 音乐生成,codebook 交错(Delay Pattern)去级联 + 文本/旋律双条件,NeurIPS 2023
- 资料摘要:AudioLDM — CLAP 潜空间扩散 TTA,首次零样本音频操作,ICML 2023
- 资料摘要:Tango — Flan-T5 + LDM,以 1/63 数据量超越 AudioLDM,ACL 2024
- 资料摘要:Tango 2 — Tango + diffusion-DPO 偏好对齐(Audio-alpaca),架构不变,ACM MM 2024
- 资料摘要:TangoFlux — Tango 三代:Rectified Flow + MMDiT/DiT + 在线偏好优化 CRPO,515M 3.7s 生成 30s,2024.12
- 资料摘要:DiffRhythm — 潜空间扩散全曲生成(人声+伴奏),10 秒 4m45s (2025.03)
- 资料摘要:GenAU — FIT+1D-VAE 环境音频生成,47M 数据管道+AutoCap 标注 (2024.06)
- 资料摘要:ControlAudio — 渐进扩散建模统一时间控制+可懂语音 TTA;已发布覆盖 20 页、5 图、11 表、6 式、2 个算法和 Appendix A–G 的中文全文译稿与精读网页,另有 Notion 全文版(ACL 2026 Main)
音频理解 / LALM(大型音频语言模型):
- 资料摘要:Qwen-Audio-3.0-ASR-Flash — 新一代托管 ASR:Streaming、12 小时 Filetrans、短文件 Flash,30 语言与中文方言/口音 (2026.07)
- 资料摘要:Qwen2.5-Omni — 阿里全模态端到端模型,Thinker-Talker 双脑 + TMRoPE,流式文本/语音双输出 (2025.03)
- 资料摘要:Audio Flamingo 3 — NVIDIA+UMD 完全开源 SOTA LALM,AF-Whisper 统一三模态 + 按需思考 + 长音频≤10min (2025.07)
连续值自回归三篇(视觉→音频「连续预测头替代离散 softmax」技术路线):资料摘要:GIVT / 资料摘要:MAR / 资料摘要:DiTAR
- AI Agent 入门学习路线 — 用中英文资料完成「概念判断 → 单循环实现 → 框架实践 → 评估与安全」四周路线
- Qwen 音频四模型对比 — Music、TTS、General 三条生成线与 ASR Flash 识别线的任务边界、公开度和选型对比
- CosyVoice 系列对比 — 三代演进:tokenizer → 流式 → 规模化+DiffRO
- DiT 论文全景 — DiT 论文图谱:从原始 DiT 到效率优化和架构进化
- LLM架构演进:Transformer已死? — 三年67模型五大组件演进全景回顾
📡 电子信息
Section titled “📡 电子信息”- 📡 电子信息/领域页/电子信息 — 信号与系统、数字信号处理、通信、信息论及语音信号处理的领域入口
💰 金融投资
Section titled “💰 金融投资”- 💰 金融投资/领域页/股票基础知识教程 — 全 70 讲股票基础知识系列(进行中)
- 证券市场、券商与交易账户 — 软件、券商、交易所、登记结算、市场分类与账户权限
- K线(蜡烛图) — 蜡烛图技术分析最基础单元,四要素构成与多空博弈解读
- 个股分时图 — 日内实时价格、成交均价与分钟成交量的读图框架
- 大盘分时图 — 加权/不加权指数与市场相对广度的观察框架
- 成交量 — 成交数量、放量/缩量与量价配合的基础
- 大阳线 / 大阴线 — 长实体 K 线的条件化解读
- 十字星 / T形与倒T形K线 / 长下影K线 — 小实体与影线形态的读图基础
- 出水芙蓉 / 乌云盖顶 / 早晨之星 / 黄昏之星 — 课程已摄取的突破与转折候选形态
- 单针探底与双针探底 / 平头底 / 旭日东升 — 底部支撑与多方反攻候选
- 长上影K线 / 射击之星 / 一字板 / 假阴线与假阳线 — 上影压力、涨跌停和前收盘口径
- 看涨抱线 / 看跌抱线 / 看涨孕线 / 看跌孕线 — 两 K 线包含关系与强弱确认
- 委托买卖档、委差与委比 / 外盘与内盘 — 挂单和主动成交的盘口口径
- 量比 / 换手率 — 相对成交活跃度与流通盘周转
- 涨跌幅 — 相对前收的涨跌百分比与使用口径
- 通达信软件 — 行情、资讯、选股、监控和个性化定制版面
- 移动平均线 — 收盘价滚动平均及短、中、长期周期框架
- 均线金叉与死叉 — 金叉/死叉、假交叉与三金叉见底
- 均线多头排列与空头排列 — 股价位置、均线顺序与趋势发散
- 均线金三角、银三角与死三角 — 5/10/20 日均线三角形态
- 葛兰碧均线八大法则 — 课程版四类买入与四类卖出候选
- 资料摘要:股票基础知识教程-001-K线的构成及市场意义 — 第 1 讲:K 线构成与市场意义 (2026.07)
- 资料摘要:股票基础知识教程-002-个股分时图的看盘技巧 — 第 2 讲:个股分时图三要素与均价线 (2026.07)
- 资料摘要:股票基础知识教程-003-大盘分时图的看盘技巧 — 第 3 讲:加权/不加权指数与黄白线 (2026.07)
- 资料摘要:股票基础知识教程-004-成交量、放量与缩量 — 第 4 讲:成交量和量价基础 (2026.07)
- 资料摘要:股票基础知识教程-005-大阳线的实操价值 — 第 5 讲:大阳线的定义与位置条件 (2026.07)
- 资料摘要:股票基础知识教程-006-经典K线形态“出水芙蓉” — 第 6 讲:缩量整理后的放量突破 (2026.07)
- 资料摘要:股票基础知识教程-007-大阴线出现后的应对策略 — 第 7 讲:大阴线的高位/深跌情境 (2026.07)
- 资料摘要:股票基础知识教程-008-经典K线形态“乌云盖顶” — 第 8 讲:两 K 线看跌转折候选 (2026.07)
- 资料摘要:股票基础知识教程-009-“十字星”K线的实操价值 — 第 9 讲:均衡、分歧与后续确认 (2026.07)
- 资料摘要:股票基础知识教程-010-经典K线组合形态“早晨之星” — 第 10 讲:三 K 线由空转多候选 (2026.07)
- 资料摘要:股票基础知识教程-011-经典K线形态“黄昏之星” — 第 11 讲:三 K 线由多转空候选 (2026.07)
- 资料摘要:股票基础知识教程-012-“T形”与“倒T形”K线的实操技巧 — 第 12 讲:特殊影线结构 (2026.07)
- 资料摘要:股票基础知识教程-013-长下影K线的实操技巧 — 第 13 讲:下影线与位置条件 (2026.07)
- 资料摘要:股票基础知识教程-014-经典K线形态“单针探底”与“双针探底” — 第 14 讲:低位长下影与双重支撑 (2026.07)
- 资料摘要:股票基础知识教程-015-长上影K线的形成原因及对后市操作的指示意义 — 第 15 讲:上冲回落与位置条件 (2026.07)
- 资料摘要:股票基础知识教程-016-经典K线形态“射击之星” — 第 16 讲:高位长上影转弱候选 (2026.07)
- 资料摘要:股票基础知识教程-017-“一字板”K线的形成原因及操作策略 — 第 17 讲:一字涨跌停、封单与开板 (2026.07)
- 资料摘要:股票基础知识教程-018-“假阴线”与“假阳线”的操作策略 — 第 18 讲:开收盘与前收盘双口径 (2026.07)
- 资料摘要:股票基础知识教程-019-经典的底部看涨K线组合:平头底形态 — 第 19 讲:共同低点与强势平头底 (2026.07)
- 资料摘要:股票基础知识教程-020-经典的底部看涨K线组合:旭日东升 — 第 20 讲:高开大阳线反包 (2026.07)
- 资料摘要:股票基础知识教程-021-经典K线组合:看涨抱线 — 第 21 讲:低位放量阳线吞没 (2026.07)
- 资料摘要:股票基础知识教程-022-经典K线组合“看跌抱线”的实操技巧 — 第 22 讲:高位放量阴线吞没 (2026.07)
- 资料摘要:股票基础知识教程-023-看涨孕线的实操技巧 — 第 23 讲:阴孕线与后续确认 (2026.07)
- 资料摘要:股票基础知识教程-024-看跌孕线往往是庄家出货的一种手法 — 第 24 讲:阳孕线、洗盘与隐蔽出货 (2026.07)
- 资料摘要:股票基础知识教程-025-重要的盘口数据解读:委托买卖档、委差、委比 — 第 25 讲:挂单强弱与造假风险 (2026.07)
- 资料摘要:股票基础知识教程-026-重要盘口数据解读:外盘与内盘 — 第 26 讲:主动成交与对倒例外 (2026.07)
- 资料摘要:股票基础知识教程-027-重要的盘口数据解读:量比 — 第 27 讲:相对成交活跃度 (2026.07)
- 资料摘要:股票基础知识教程-028-重要盘口数据解读:换手率 — 第 28 讲:流通盘周转、低位洗盘与高位出货 (2026.07)
- 资料摘要:股票基础知识教程-029-重要盘口数据解读:涨幅 — 第 29 讲:涨跌幅、涨跌停与相对前收口径 (2026.07)
- 资料摘要:股票基础知识教程-030-通达信软件的运用技巧 — 第 30 讲:软件功能、快捷键、选股与监控 (2026.07)
- 资料摘要:股票基础知识教程-031-大盘分时图的看盘技巧 — 第 31 讲:指数分时与市场广度 (2026.07)
- 资料摘要:股票基础知识教程-032-个股分时图的看盘技巧 — 第 32 讲:个股分时、均价线与量价 (2026.07)
- 资料摘要:股票基础知识教程-033-均线的分类及实操技巧(一) — 第 33 讲:均线计算、5/10/20 日线 (2026.08)
- 资料摘要:股票基础知识教程-034-均线的分类及实操技巧(二) — 第 34 讲:30/60/120/250 日线实操框架 (2026.08)
- 资料摘要:股票基础知识教程-035-如何设置自己喜欢的个性化看盘软件的盘面 — 第 35 讲:通达信定制版面和六区布局 (2026.08)
- 资料摘要:股票基础知识教程-036-均线金叉与死叉的含义及三金叉选股法 — 第 36 讲:交叉过滤与三金叉见底 (2026.08)
- 资料摘要:股票基础知识教程-037-均线的多头排列与空头排列 — 第 37 讲:完整与短期均线排列 (2026.08)
- 资料摘要:股票基础知识教程-038-均线的金三角、银三角与死三角形态解析 — 第 38 讲:底部三角与顶部死三角 (2026.08)
- 资料摘要:股票基础知识教程-039-葛兰碧均线八大法则之买入法则 — 第 39 讲:四类均线买入候选 (2026.08)
- 资料摘要:股票基础知识教程-040-葛兰碧均线八大法则之卖出法则 — 第 40 讲:四类均线卖出候选 (2026.08)
📙 人文社科
Section titled “📙 人文社科”宗教 · 概念
Section titled “宗教 · 概念”- 亚伯拉罕诸教 — 犹太教/基督教/伊斯兰教三大一神教的“三本书”框架
- 古兰经 — 伊斯兰教圣书,114章,神逐字启示的终极经典
- 穆罕默德 — 伊斯兰教的封印先知,七世纪阿拉伯社会改革家
- 伊斯兰五功 — 正信/礼拜/斋戒/天课/朝觐,以信仰替代血缘的社会机制
- 希吉拉 — 622年迁徙麦地那,伊斯兰历元年,从精神运动到政权实体
- 乌玛 — 超越民族的穆斯林共同体,伊斯兰“综合体”的终极蓝图
宗教 · 资料摘要
Section titled “宗教 · 资料摘要”- 资料摘要:伊斯兰简史(1)-伊斯兰的起源 — 青蛙刀圣1993 YouTube 视频,伊斯兰起源两视角全梳理 (2026.06)
- CS — 计算机科学领域索引
- SSH 与 Linux 服务器基础 — 公私钥、用户与 sudo、主机名和安全迁移顺序
- Web 服务请求链路 — DNS、端口、HTTP、TLS、证书和反向代理
- 技能 — 通用技能领域索引
- 终端与 Neovim 高效编辑 — Readline、模式编辑、operator-motion 与文本对象
- Raycast 效率工作流 — Clipboard、Quicklinks、Snippets、Hotkeys 与 Script Commands
- Neovim 与 LazyVim 学习路线 — 从
:Tutor、Vim 编辑语法到 LazyVim 工作流与 Lua 配置原理
- 资料摘要:LazyVim for Ambitious Developers — 20 章 LazyVim 连续主线教程
- 资料摘要:LazyVim 官方文档 — 当前安装、配置、插件与 Extras 的版本基准
- 资料摘要:Neovim 官方用户手册 — 完整
runtime/doc、:Tutor与 Lua guide - 资料摘要:Neovim 中文帮助镜像 — 132 页中文检索辅助,版本停留在 2024 年
- 资料摘要:Learn Vim the Smart Way — 完整英文教程与现存部分中文译文
- 资料摘要:Neovim 配置实战 — 中文 Lua 配置配套仓库及其时效边界
- 资料摘要:Vim 从入门到精通 — 已归档的 Vim Galore 中文百科与迁移前完整快照
- 资料摘要:kickstart.nvim — 可逐行阅读的现代最小 Neovim 配置
以下领域已建占位索引,等待首次 ingest 填充:
- 2026-08-10: schema — 新增
📡 电子信息顶层领域、领域索引与网站导航,为后续精选整理 Goodnotes 中的 EE 课程笔记建立承载位置;本次未导入课程正文或原始文件。 - 2026-08-06: lint — 完成 274 个内容页、4,157 个 wikilink 与 2,628 份 raw 文件的静态巡检;修复旧股票笔记 frontmatter、历史软断链与「音频生成」同名链接歧义。复核后真实死链、孤页、过时页、缺标签页与未覆盖 PDF 均为 0。
- 2026-08-06: query — 详解 DDPM 前向 Markov 加噪、任意 的一步重参数化与反向多步采样;澄清模型预测的是总等效噪声的条件估计,从纯噪声出发并不存在可一步精确恢复的唯一原图。
- 2026-08-06: query — 从直线 Flow 过渡到 Diffusion 的 noise / score 参数化:对 ,有 ; 是 SDE 的局部噪声强度,单步标准差为 。
- 2026-08-06: query — 解释 Flow Matching / Rectified Flow 的命名,以及 Euler–Maruyama 对 SDE 的离散化: 是 Brownian motion 增量,有 ,数值上等价为 。
- 2026-08-06: query — 澄清 Flow 与 Diffusion 的 ODE / SDE 关系:SDE 的随机性来自 Brownian 增量,不是网络预测的速度场本身随机;高斯路径下 score 与速度场可互换,Diffusion 也可以 probability-flow ODE 采样。
- 2026-08-05: ingest — 归档 8 组 AI Agent 中英文入门资料,固定 3 个课程仓库版本并保留 5 份公开网页/PDF 快照;新增 8 份资料摘要、5 个基础概念页、AI Agent 入门学习路线 与 核心循环图。
- 2026-08-05: query — 筛选 AI Agent 中英文入门资料:中文主线推荐 Datawhale《Hello-Agents》与 Hugging Face Agents Course 中文版;英文先读 Anthropic《Building Effective Agents》和 OpenAI《A Practical Guide to Building Agents》,再按实践需要进入 Hugging Face、DeepLearning.AI 或 LangGraph 课程。库内尚无专门的 Agent 入门页面,记录为知识空白。
- 2026-08-05: paper-web maintenance — 统一四篇论文译页的术语策略:正文保留中文叙述,作者名、方法名、架构、task、benchmark、metric 与 eponym 使用原始英文;同步更新 coverage manifest、精读笔记与译库元数据,并新增术语回归测试。
- 2026-08-04: ingest — 归档并校验 8 组 Neovim/LazyVim 中英文资料,新增 8 份资料摘要与 Neovim 与 LazyVim 学习路线;明确中文镜像、部分译文、已归档项目和付费教程配套仓库的范围边界。
- 2026-08-04: ingest / paper-web — 下载并校验 arXiv:2601.15621《Qwen3-TTS Technical Report》,新增 资料摘要:Qwen3-TTS,并发布覆盖 14 页、118 个源块、Figure 1–3、Table 1–10、作者脚注及 43 条参考文献的中文全文译稿与精读网页。
- 2026-08-04: query — 核对 arXiv:2601.15621《Qwen3-TTS Technical Report》:库内尚无该论文的 raw PDF、独立资料摘要或中文全文网页;现有内容仅把 Qwen3-TTS 作为旧系列/比较基线提及,已入库的 资料摘要:Qwen-Audio-3.0-TTS 是另一篇 2026.07 报告。
- 2026-08-03: ingest — 完整摄取 Qwen 2026.07 音频产品矩阵:下载并校验 Qwen-Music、Qwen-Audio-3.0-TTS、Qwen-Audio-3.0-Gen-Preview 三篇技术报告 PDF;归档 Qwen-Audio-3.0-ASR-Flash 官方产品文档;新增 4 份资料摘要、Qwen 音频四模型对比、Melody-CoT(旋律链式规划)、富时间线音频生成(Rich-Timeline Audio)、自动语音识别(ASR) 与 3 张架构图。
- 2026-08-03: query — 重新核对 Qwen-Audio-3.0-Gen-Preview:技术报告 PDF、独立资料摘要、富时间线概念页、架构图及 Qwen 音频三模型对比页现均已入库。
- 2026-08-03: query — 核对 Qwen 音频生成新系列覆盖情况:库内尚无 Qwen-Music、Qwen-Audio-3.0-TTS、Qwen-Audio-3.0-Gen-Preview 的 raw 原文或独立资料摘要;现有页面仅把 Qwen3-TTS 当作基线零散提及,确认形成待摄取知识空白。
- 2026-08-02: schema — 在
AGENTS.md新增交互端公式渲染规则:先依据当前 app context 区分客户端;Codex 桌面端使用\(...\)/\[...\],Claudian 回复与 Wiki Markdown 使用$...$/$$...$$,未知客户端回退为 Unicode 或纯文本。 - 2026-08-02: query — 解释 Sigmoid 与 LogSigmoid: 输出 内的概率; 输出该概率的自然对数,常以
-F.logsigmoid(z)构造数值稳定的二分类、奖励模型和 DPO 损失。训练常保留 raw logits,推理时才按需使用 Sigmoid 转为概率。 - 2026-08-02: query — 澄清 SiLU/Swish 与 SwiGLU:SiLU 是逐元素激活函数;SwiGLU 是使用 SiLU 门控分支、线性内容分支和逐元素乘法构成的完整 FFN。仅在普通单分支 MLP 中使用 SiLU,并不能称为 SwiGLU。
- 2026-08-02: query — 对比传统 Transformer FFN 与 Llama 3 的 MLP:Llama 3 使用 SwiGLU,让输入并行经过
gate_proj与up_proj,以 SiLU 门控后逐元素相乘,再由down_proj返回残差流;Llama 3 8B 与 Llama 2 7B 拓扑相同,但中间宽度由 11,008 增至 14,336。 - 2026-08-02: query — 解释 Transformer MLP 为何先升维再降维:升维为每个 token 提供更多非线性特征通道,降维则把这些特征重新组合为对固定宽度残差流的更新;临时加宽把模型容量集中在逐 token 计算中,避免让 attention 与层间状态全程维持高维。
- 2026-08-02:摄取股票基础知识教程 P29–P33:完成本机 Whisper 真实时间戳转录,新增 5 份 raw 原文、5 份资料摘要与 涨跌幅、通达信软件、移动平均线、盘口数据、分时均价线 5 个概念页,并增补 大盘分时图、个股分时图。
- 2026-08-01: feature — 从近期 Codex 会话提炼并创建 6 篇通用知识正文:Web 服务请求链路、SSH 与 Linux 服务器基础、VQ-VAE(向量量化变分自编码器)、证券市场、券商与交易账户、终端与 Neovim 高效编辑、Raycast 效率工作流;已用 RFC、官方文档与原始论文复核,并排除实验专属方向、Bug 和项目实现语义。
- 2026-08-01: maintenance — 知识库发布链路由 Cloudflare Pages 切换为云服务器直连:DNSPod A 记录指向
124.220.149.155,GitHub Actions 产出短期 artifact,服务器经7897代理拉取并原子切换;用户级静态后端仅监听本机端口,Caddy 负责反向代理和自动 HTTPS,并保留现有api服务入口。 - 2026-08-01: query — 只读盘点除当前任务外的 18 条近期 Codex 任务并深读 12 条高信号会话,形成网络/Linux、VQ-VAE 通用机制、证券市场结构和效率工具候选;经用户复核,已排除实验专属方向、项目流程、Bug 修复与 Lab-VPN/macOS 项目语义,尚未写入知识正文。
- 2026-08-01: query — 调研跨项目 Codex 会话自动沉淀工具:最匹配的是 Ar9av/obsidian-wiki 的 codex-history-ingest 与 wiki-agent,可增量扫描全部 Codex 历史并按主题蒸馏;但其目录/frontmatter 与本库 Schema 不兼容,建议只适配历史扫描与去噪逻辑,由 llm-wiki 继续作为唯一知识源。
- 2026-08-01: feature — 将 资料摘要:SD3(MMDiT) 的独立
/papers/sd3-mmdit/页面升级为中文精校译本:采用极简 zine 纸刊风格,保留 Flow Matching、Transformer 等英文术语,按论文结构呈现主文与附录,并完整收录原论文 Figure 1–17、Table 1–7;删除无信息增益的路径滑块动画,仅保留原图放大、章节定位与引用复制。 - 2026-08-01: query — 复盘中文论文精读原型的表现力边界:当前发布层已是 Astro Starlight,并非 Quartz;后续建议让论文页面退出文档型 Starlight 页面壳,由构建阶段把 wiki Markdown 编译为结构化 Paper Story 数据,再交给自定义 Astro 页面、React Islands、滚动叙事和交互可视化组件渲染。Markdown 保留为知识源,但不再决定网页结构。
- 2026-08-01: feature — 新增中文「论文精读」网页模板原型;资料摘要:SD3(MMDiT) 率先启用,提供论文元信息、原文入口、精读状态、30 秒速览 / 10 分钟理解 / 完整精读三级导航、独立判断和论文友好的长文排版。其余论文页面保持原样,待确认视觉方向后再批量迁移。
- 2026-08-01: query — 调研逐篇论文的精读网页模板;建议在现有 Astro Starlight 发布层内新增原生「论文精读」页面样式,视觉与交互借鉴 Hugging Face Research Article Template / Distill,内容结构融合 Keshav 三遍阅读法、审稿式批判问题和 C/M/E/L 理解度,而不另建一套内容源。
- 2026-08-01: query — 统计知识库论文数量:按资料摘要页 frontmatter
type: source且media: paper的口径,共 54 篇;独立核对 `私有原始资料层。其余视频、网页文章和未标为 paper 的课程资料不计入。 - 2026-07-30: ingest — 基于滴答清单实际完成状态和 Bilibili 原音频,增量摄取 资料摘要:股票基础知识教程-014-经典K线形态“单针探底”与“双针探底” 至 资料摘要:股票基础知识教程-028-重要盘口数据解读:换手率;新增 15 份带时间戳 raw、15 份摘要及对应概念页,并将 股票基础知识教程 更新为 P1–P28 连续完成、28/68 已摄取。共同边界是位置、量价、后续确认和明确失效条件;盘口数据还需防范挂撤单、对倒与流通盘口径。
- 2026-07-26: maintenance — 沉淀本轮 GQA/MQA、KV Cache、HBM 与 FlashAttention 对话:新建 FlashAttention,补齐 GQA 的头映射/实现边界,并与 KV Cache、GPU 节点互联与分层带宽 建立交叉链接。
- 2026-07-26: query — 解释 HBM(High Bandwidth Memory):GPU 封装附近的堆叠式高带宽显存,是模型权重、激活与 KV Cache 的主要存放处;FlashAttention 的收益来自减少对 HBM 的中间矩阵读写。
- 2026-07-26: query — 详解 FlashAttention:保持精确 attention 结果,但通过分块和 online softmax 避免物化完整 注意力矩阵,主要降低 GPU 高带宽显存 I/O;可与 GQA/MQA 叠加。
- 2026-07-26: query — 澄清 GQA 头映射:例如 32 个 Q 头和 8 个 KV 头时,Q 头 1–4 使用 KV 头 1、5–8 使用 KV 头 2,以此类推;这是共享同一组 K/V,不是对它们做平均。
- 2026-07-26: query — 说明 GQA/MQA 的共享 KV 在代码中就是缩小
k_proj/v_proj的输出头数;朴素实现可在计算前按组展开 KV,而生产实现由 SDPA/FlashAttention 内核按组读取,避免物化重复张量。 - 2026-07-26: query — 解释 GQA(分组查询注意力) 与 MQA:二者都通过减少 KV 头压缩 KV Cache;MQA 共享 1 组 KV,GQA 则按组共享,在 MHA 的表达能力与 MQA 的推理效率之间折中,并给出 PyTorch 实现要点。
- 2026-07-19: query — 解释 SwiGLU 与用户所说的“swlu”(通常是对 Swish/SiLU 的误拼):SiLU/Swish 是平滑激活函数;SwiGLU 用它作门控的 FFN 变体,让一条分支筛选另一条分支的信息,常见于 LLaMA 等现代 LLM。
- 2026-07-19: query — 澄清 RMSNorm 与 LayerNorm 虽都会做除法,但 LayerNorm 先减均值、再除标准差,目标是零均值单位方差;RMSNorm 直接除 RMS,只控制整体幅度,保留原始均值偏移。
- 2026-07-19: query — 解释 RMSNorm 中的 RMS(Root Mean Square,均方根)与 MSE(Mean Squared Error,均方误差):RMS 衡量一组数的典型幅度;MSE 衡量预测误差的平均平方,二者的 square / mean 顺序相同但对象与用途不同。
- 2026-07-19: maintenance — 将
wiki/中 14 个页面的 17 个数学表达统一为 Obsidian 可渲染的$$...$$LaTeX(其中 16 个原为无语言公式代码块,另含 RMSNorm 的行列对比式;正文与表格中的数学变量/运算符也改用行内$...$);流程图、伪代码和文字示例保持原格式。 - 2026-07-19: query — 解释 RMSNorm 与 LayerNorm:二者都按单个 token 的隐藏特征维做归一化;LayerNorm 同时去均值、调方差,RMSNorm 仅按均方根缩放,因此更简洁高效,常与 Pre-Norm 一起用于现代 LLM。
- 2026-07-14: query — 调研将本库发布为网页 Wiki 的 GitHub 方案;推荐采用 Quartz 作为独立静态站点层,保留
wiki/为唯一内容源并通过 GitHub Actions 部署。尚未创建或修改站点代码。 - 2026-07-14: ingest — 资料摘要:股票基础知识教程-002-个股分时图的看盘技巧 至 资料摘要:股票基础知识教程-013-长下影K线的实操技巧(B站 P2–P13 本地 Whisper 带时间戳转录);新建 个股分时图、大盘分时图、成交量、大阳线、出水芙蓉、大阴线、乌云盖顶、十字星、早晨之星、黄昏之星、T形与倒T形K线、长下影K线,并更新 股票基础知识教程 为 13/68 已摄取。课程形态以位置、量能、确认与风险控制为共同边界,不作为单一交易指令。
- 2026-07-13: ingest — 资料摘要:A100 SXM GPU 节点认识、配置与带宽测试(B站本地 Whisper 转录 + 已授权 GitHub 课件/代码)+ 新建 GPU 节点互联与分层带宽 概念页 + 节点互联与验机图;归档并解读 pinned-memory PCIe 与 HBM copy/stream-add 微基准,覆盖 SXM/PCIe/HGX/DGX、NVLink/NVSwitch 拓扑、GPU Burn 与 PCIe/NVLink/HBM 分层基准。
- 2026-07-13: ingest — 资料摘要:An Introduction to Flow Matching and Diffusion Models(MIT 6.S184)(MIT 官方讲义,84 页)+ 新建 得分匹配(Score Matching)、离散扩散模型(CTMC)、VAE(变分自编码器) 三个概念页 + 统一框架图;更新 条件流匹配(CFM)、DDPM 前向与反向扩散公式推导、CFG(无分类器引导) 交叉引用(补齐理论根页)
- 2026-07-10: ingest — 资料摘要:GSRM(生成式语音奖励模型) + 新建 生成式奖励模型(Generative Reward Model) 概念页 + 两阶段架构图;Meta 生成式语音奖励模型(可解释声学特征 + CoT 推理,作 Speech RLHF verifier)
- 2026-07-09: refactor — 知识库层级重构为领域优先:`私有原始资料层,机能文件夹(概念/资料摘要/综合分析/领域页/assets)内嵌到各领域;补齐 sortspec、重写 AGENTS.md schema、预建 6 个占位领域
- 2026-07-07: ingest — 资料摘要:Qwen2.5-Omni(阿里全模态 Thinker-Talker + TMRoPE)+ 资料摘要:Audio Flamingo 3(NVIDIA 完全开源 LALM,AF-Whisper + 按需思考);新建「音频理解」主题分组(`私有原始资料层;更新 LALM(大型音频语言模型)(sources + 理解分支两条路线)
- 2026-07-07: ingest — 资料摘要:DashengTokenizer(小米 MiLM Plus 连续统一 tokenizer,冻结语义+声学注入)+ Excalidraw 架构图;按主题归组 Dasheng 家族(私有原始资料层;更新 神经音频编解码(RVQ)(连续统一 tokenizer 对照路线)、音频生成、条件流匹配(CFM)、🤖 AI/领域页/音频生成、资料摘要:Dasheng AudioGen(互链潜空间基座)
- 2026-07-07: ingest — 资料摘要:Bagpiper + Excalidraw 架构图(双向映射 + Caption-then-Process);更新 LALM(大型音频语言模型)(理解-生成一体化/语义层统一)、🤖 AI/领域页/音频生成(统一基础模型一节)
- 2026-07-03: ingest — 资料摘要:股票基础知识教程-001-K线的构成及市场意义 + 新建 K线(蜡烛图) 概念页 + Mermaid 结构图;新增「金融/投资」领域
- 2026-07-01: query/ingest — 从 Codex 会话整理 RL/蒸馏知识:新建 Knowledge Distillation(知识蒸馏)、Policy Gradient(策略梯度)、verl 三个概念页;更新 On-Policy Distillation(在策略蒸馏) 交叉引用
- 2026-07-01: ingest — 资料摘要:On-Policy Distillation + 新建 On-Policy Distillation(在策略蒸馏) 概念页 + Excalidraw 对比图;更新 SFT(监督微调)、分布匹配蒸馏(DMD)、DiffRO(可微奖励优化)、GRPO(组相对策略优化) 交叉引用
- 2026-07-01: query — 基于 MAR 论文讨论,新建 DDPM 前向与反向扩散公式推导 概念页(前向重参数化 + 反向贝叶斯推导 + 与流匹配对比);更新 资料摘要:MAR(新增相关链接)
- 2026-06-30: ingest — 资料摘要:ControlAudio + 架构图,首个统一时间控制+可懂语音 TTA,ACL 2026 Main;更新 DiT(Diffusion Transformer)、音频生成、🤖 AI/领域页/音频生成
- 2026-06-29: ingest — 资料摘要:GIVT + 资料摘要:MAR + 资料摘要:DiTAR,连续值自回归三条技术路线(GMM/扩散/流匹配)从视觉到音频;更新 CALM(连续自回归语言建模)(history+sources+交叉引用)、Diffusion Autoregressive 架构(修复 DiTAR 混同,补 CALM 列对比)
- 2026-06-29: ingest — 资料摘要:UniMoE-Audio + 架构图(Dynamic-Capacity MoE)+ 更新 MoE(混合专家) + 更新 音频生成(统一框架趋势)
- 2026-06-29: ingest — 资料摘要:AudioCALM + 新建 CALM(连续自回归语言建模) 概念页 + 架构图 + 更新音频生成领域页/概念页
- 2026-06-16: query — 判断 MusicGen / AudioGen 架构归类
- 2026-06-15: 摄取 AudioX-Turbo + 新建 分布匹配蒸馏(DMD) 概念页 + 架构图;按主题归组 AudioX 资料
- 2026-06-05: 摄取 MOSS-Audio-Tokenizer + MOSS-TTS + 新建 LALM(大型音频语言模型) 概念页 + 2 张架构图
- 2026-06-05: 摄取 Dasheng AudioGen + MCLP + 新建 GRPO(组相对策略优化) 概念页 + 2 张架构图
- 2026-06-05: 摄取 Stable Audio 3 + 新建 对抗后训练(Adversarial Post-Training) 概念页 + 架构图
- 2026-06-04: 摄取 MOSS-SoundEffect v2 + 架构图
- 2026-05-26: 摄取 GenAU + 架构图;全库巡检修复 3 处死链 + 统一 TTS→语音合成标签
- 2026-05-25: 批量摄取奠基性音频生成论文(MusicGen/AudioLDM/Tango/DiffRhythm)
- 2026-05-21: 从 Maxwell-Mou-wiki 迁移 VoxCPM 全套资料
- 2026-05-17: 摄取 B 站视频《上帝视角拆解三年 LLM 架构演进》+ 新建 RoPE/RMSNorm 概念页 + 综合分析页
- 2026-05-09: 新增 DiT 论文全景 + 原始 DiT 论文摄取;巡检修复 + 新建 DiT/PPO/SFT 概念页
- 2026-05-08: 通用音频生成 10 篇论文批量摄取(AudioX/Fugatto/Siren 等)
- 2026-05-04: CosyVoice 1/2/3 三篇论文批量摄取;批量导入 11 篇大模型关键论文(LLaMA → GPT-4o)
- 2026-05-03: ingest InstructGPT 论文