Posted at 2025-08-21 学AI/DS  LLM Agent 

整理自 https://arxiv.org/abs/2507.21046 《A Survey of Self-Evolving Agents- On Path to Artificial Super Intelligence》

Posted at 2025-07-13 学AI/DS  LLM Agent 

整理自多篇综述与论文，以《A Survey of LLM-Driven AI Agent Communication- Protocols, Security Risks, and Defense Countermeasures》为主线。

Posted at 2025-06-30 学AI/DS  LLM Agent DS AI4S 

整理自 https://arxiv.org/abs/2412.14222 《A Survey on Large Language Model-based Agents for Statistics and Data Science》 & https://arxiv.org/abs/2510.23045 《A Survey of AI Scientists》

Posted at 2025-02-11 学AI/DS  LLM 

整理自 https://arxiv.org/abs/2411.16594v7 《From Generation to Judgment- Opportunities and Challenges of LLM-as-a-judge》

Posted at 2025-02-07 学AI/DS  AI4S CompBio SingleCell 

一周速通single cell基本概念的survey

Posted at 2024-03-27 学AI/DS  LLM 

位置编码笔记整理 绝对位置编码、RoPE、2D/3D RoPE、M-RoPE、PI、NTK-Aware、ALiBi、YARN、位置编码外推等。

Posted at 2024-03-25 学AI/DS  LLM CV NLP 

ResNet精读与整理，缓解梯度爆炸的数学原理。

Posted at 2024-03-23 学AI/DS  LLM CV NLP 

Transformer模型笔记整理，参考资料已附在开头。

Posted at 2024-03-03 学AI/DS  LLM CV ML NLP 

正则化为什么能缓解过拟合的数学原理与直觉理解。正则化之所以能防止过拟合，是因为它改变了优化目标，使模型在拟合数据的同时，为“复杂度”付出代价，从而排除那些依赖极端参数、只对训练噪声有效的解。

Posted at 2024-02-15 学AI/DS  CV 

CS231n Lec6-8 笔记，资料整合与一些自己的思考。初始化（激活函数、数据预处理、权重初始化、正则化、梯度检查），训练动态（监控学习过程、参数更新、超参数优化），本文讲解训练神经网络的核心方法：优化方式（SGD、动量更新、Nesterov动量、Adagrad、RMSProp、Adam等），正则化（L2、Dropout），迁移学习，模型集成，常见深度学习框架与硬件。