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笔记

劝退指南：不是博客，而是笔记，甚至是草稿

写笔记是为了让自己看懂，写博客是为了让别人看懂，不一样的，认真做好后者对自己各方面能力的提升会非常大（比如表达能力），其实很多时候记笔记就是写几段自己能看懂的表达，很随性，但写博客更像是写一篇论文，需要自己先彻底搞明白一个东西后才能输出1

我一直努力将内容写成博客。但是后来发现，根本没有时间和心思，来为别人解释很多事情。我的想法是最多是解释给多年后忘记一切的自己听，我还能快速看懂。能达到这点，这些内容的意义对于我就已经足够。

从读者的角度，我并不会推荐任何人阅读这个网站的内容：因为你会遇到以下令人烦躁的场景

  1. 完整性差：某些笔记写着写着就没有了，内容是残缺的。甚至只有一个标题。（这是因为我没有时间填充内容，或者我的研究和注意力转变方向了，弃坑了弃坑了~）
  2. 可读性一般：很少有起承转合的解释语句，笔记的内容逻辑几乎全部靠多级标题维持.
  3. 笔记间关联性低：从读者的角度是看不到本人是如何使用多级文件夹，来组织划分笔记间的内容逻辑。如果你在搜索栏找不到你想要的关键词，那大概率我没接触到这方面的内容。
知识是自然聚类和融合的，但需要两级的文档来过滤内容和撰写正文。小而全、无懈可击的内容应该是所追求的

导致这种情况，其实和我对知识产出过程的理解有关，我认为过程是 知识是自然聚类和融合的：

  1. 接触到领域对象(新建文件夹)
  2. 阅读各种文献网站(零散的知识进行简单的聚类)
  3. 上手实践和研究(踩了许多坑，有或多或少的感悟)。

而且三者的占比是前面远大于后面，这样看来我这网站大部分的内容岂不是都是笔记的草稿。

我以这样的方式撰写我的正式的毕业论文时，发现这样的处理有利有弊：

  1. 优势：
    1. 速度？：能快速的罗列出内容，填充了大量垃圾内容
    2. 完备性：保留所有必要的相关信息，
  2. 劣势：
    1. 对工作进度的误判：罗列的大量页数迷惑了自己，以为进度很快。其实仔细思路内容的有效性、逻辑关联性。核心观点的提炼。遣词造句都极其耗费时间。
      1. 最重要是导致只看页数的领导对你工作速度的误判导致的嫌弃：一周前就看见里论文写了60页了，怎么两周了还没写完。或者你都60页了快结束了，来帮帮我弄这个~阿米诺斯~
    2. 需要返工：重新整理罗列的垃圾内容，至少需要三倍以上的时间才能整理好。

总结：知识是自然聚类和融合的思想是没错的，但是在实际生产应用时需要两级的信息筛选过滤体系：区分出正文内的todo内容和未整理的archived信息。通过将罗列的完备信息初步分类归档(有基础的逻辑)以待后续使用，正文精心撰写每一句话保证不需要大量返工。

  1. 你们坚持写 blog 的原因是什么？ ↩

导言

快速调研多模态强化学习及其ai infra(verl类似)的下一步方向、技术点和与LLM RL的差异点

AI调研真实性问题以及应对：

  • 问题：现在的 Arxiv 时代，处于“狂野西部”状态。迭代极快，但也伴随着刷榜（SOTA-chasing）、数据污染、甚至直接编造数据。
  • 应对：
    • 看竞场：对于大模型，唯一的真理是“盲测竞技场 lmarena”的排名，而不是论文里的表格。
    • 看时间：AI论文日新月异，要注意发布时间；
    • 看落地：已有模型使用的方法，至少能证明方案是可行和正向有效的；
    • 看出身：是 Meta/Google/DeepMind 吗？是知名教授吗？ -> 是，则细读。
    • 看开源：Hugging Face 上有模型吗？GitHub 有星吗？ -> 有，可信度 +50%。
    • 看复现：Issue、Twitter 和 Reddit 上有人复现成功吗？ -> 有，纳入核心趋势。
    • 看引用：如果这篇论文刚出不久就被很多高质量论文引用，说明其思路已被同行关注。

时刻关注前沿：

  1. GRPO/AdvancedResearch
  2. Awesome-MLLM-Reasoning-Collection
  3. Awesome-RL-for-LRMs
  4. Awesome-AgenticLLM-RL-Papers
  • 分类于 Programming
  • 需要 5 分钟阅读时间

Pytorch 2.5 ：Dataset & Dataloader

导言

  • 数据集与数据加载器：学习如何使用torch.utils.data.Dataset和DataLoader来加载和处理数据。
  • 数据预处理：介绍常用的数据预处理方法，如归一化、数据增强等。
  • 分类于 OOW
  • 需要 2 分钟阅读时间

Blind Date Tips

导言

相亲是展现真实自我，寻找志趣相投另一半的过程。