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jerry609UCAS · IIEBeijing

Jerry Zhang

所以,你要做的,就是增加自己被运气青睐的概率。而增加的方式,正是保持好奇心。尝试更多事、见更多人、读更多书、问更多问题。

终极大奖就是寻找到缝隙中那根有可能生长出来的枝杈。你发现了知识表层的裂缝,将它破开,而后洞见了一个崭新的世界。

—— 保罗·格雷厄姆 (Paul Graham)

Now reading 01/10 L3 Training 从 REINFORCE 到 GRPO

形式化建模:RL 是当前策略分布上的 reward-tilting 与 KL 正则投影

从策略梯度、轨迹级 KL 正则化和状态级局部策略改进入手,推导 RL 中 reward-tilted Gibbs 分布与 Boltzmann teacher。

2026-06-07 12:00

Research研究方向

  • L6 Agent Agent harness:上下文管理、工具调用的分发与归一化、长时运行的 agent loop。
  • L5 Runtime 运行时:沙箱隔离(容器、microVM)、工具网关,以及并发下的正确性。
  • L4 Model 模型机制:Attention、KV Cache 的压缩与检索、稀疏自编码器与可解释性。
  • L3 Training 后训练:策略梯度、PPO 与 GRPO,用 KL 投影统一看 SFT 和 RL。
  • L2 Systems 系统:FUSE 虚拟文件系统、Monorepo 与 Buck2 构建、性能剖析。

The Stack写作轨迹

L6 Agent → L1 Math
ML ICLR
NeurIPS
MLSys OSDI
SOSP
Systems
Fig. 1 68 篇文章按所在栈层(纵轴)与发布日期(横轴)排布,另有 3 篇随笔未计入;右侧是这几层通常投稿的会议,从 ML 一直到系统。点击左侧层名可筛选下方列表。 2025-01 → 2026-06

Series连载

按顺序读的成组文章

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