diff --git a/articles/agents-want-filesystems-nokv-2026.md b/articles/agents-want-filesystems-nokv-2026.md new file mode 100644 index 0000000..beb07b2 --- /dev/null +++ b/articles/agents-want-filesystems-nokv-2026.md @@ -0,0 +1,89 @@ +--- +title: "Agents Want Filesystems：为什么文件系统形态的接口让 Agent 更高效" +created: 2026-07-04 +updated: 2026-07-04 +type: article +tags: [agent, filesystem, interface, token-efficiency, workspace, nokv] +source: "新智元" +url: "https://mp.weixin.qq.com/s/VdjhAzjmdAkL-aHRGiEUHw" +--- + +# Agents Want Filesystems：为什么文件系统形态的接口让 Agent 更高效 + +> 新智元 · 2026-07 · [原始存档](raw/articles/xinzhiyuan-agents-want-filesystems-2026.md) · [源博客](https://nokv.io/blog/agents-want-filesystems) + +## 核心观点 + +NoKV 团队通过 100 次独立运行的 benchmark 证明：**给 Agent 提供文件系统形态的 namespace 接口（而非原生 SQL），可减少 45% token 消耗、39% 成本，且正确率略高。** + +核心洞察：决定 Agent 效率的变量不只有模型和提示词，还包括 Agent 面对的操作界面（Interface/Surface）。 + +## 为什么文件系统语义对 LLM 友好 + +LLM 在训练中被反复暴露于 shell、Unix 工具、Git、日志排查等语料中，学到一套稳定模式：**进入目录 → 列文件 → 搜关键词 → 打开局部内容 → 引用行号**。 + +文件系统提供 **progressive disclosure**（[[progressive-disclosure|渐进式披露]]）交互方式： +1. 先低成本发现：`ls` 看有什么，`stat` 看对象卡片，`catalog` 看可查询字段 +2. 再按需读取：只有找到目标后才 `read` 打开内容 +3. 搜索可限定范围：全局 `grep` 发现 + 目录内 `grep` 提取证据 +4. 路径是稳定句柄：`/runs/abc/stdout.log` 既是名字也是地址 + +## 实验设计 + +- **数据**：875 个 Yanex 训练 run，80.6 万行指标，包含元数据、参数、artifact、git 状态、stdout/stderr +- **模型**：GPT-5.4-mini，100 次独立 stateless 运行 +- **两种接口**： + - `sqlite_raw_v1`：原生 SQL + blob 读取 + `grep_blob` + - `nokv_native_v1`：NoKV namespace（`ls`/`stat`/`catalog`/`find`/`aggregate`/`read`/`grep`） + +## 三类任务的结果 + +| 任务类型 | SQL Token | NoKV Token | 关键差异 | +|---------|-----------|------------|---------| +| 简单结构化查询 | **4.8k** | 9.3k | SQL 仍然更强 | +| 复合探索（扫参/溯源/分诊） | 127.4k | **53.3k** | NoKV 2.39× 更低 | +| 总体 | — | — | **-45% token, -39% cost** | + +SQL 在简单结构化聚合上更强；NoKV 在需要「先定位 cohort → 再查日志 → 再引用证据」的复合探索任务上大幅领先。 + +## 减少的不只是 token，也是「心智负担」 + +更深层次：NoKV 减少了 Agent 的内部 reasoning token——模型不需要在每轮工具调用中重建「数据在哪」的临时地图。 + +- **[[attention-drifting|注意力偏移]]**：上下文塞进太多 schema 和无关日志时，模型容易被早期错误线索带偏 +- **[[pushdown-in-agent-interface|下推]]**：过滤、排序、limit、投影放进一次调用，减少对话轮数和上下文回灌 + +## 架构定位 + +不是「文件系统替代数据库」，而是**两层架构**： +- **底层**：数据库、对象存储、API（可靠性、事务、持久化） +- **上层**：元数据控制层（路径、版本、权限、索引 → Agent-friendly namespace） + +NoKV（[[nokv]]）就是这层上层。 + +## 应用场景：artifact-heavy agentic 系统 + +任何 Agent 系统高度依赖大量文件、日志、报告、模型、checkpoint 等外部产物时，都会遇到这个问题： +- 实验追踪与观测 +- 法律咨询（合同、判例、尽调材料） +- 数据分析（notebook、CSV、图表交叉引用） +- 研发 Agent（issue、PR、日志、CI 结果） +- 多 Agent 协作（共享中间产物、锁定版本、监听更新） + +## 外部佐证 + +- **Anthropic MCP code execution**：工具呈现为 TypeScript 文件树，代表性负载从 150k token → 2k token +- **OpenAI tool search**：建议把延迟加载工具组织到 namespace 或 MCP server +- **Letta memory benchmark**：对话历史保存为文件的 Agent 在 LoCoMo 上取得有竞争力结果 + +## 核心概念 + +- [[agent-workspace-filesystem|Agent 工作空间文件系统]] +- [[progressive-disclosure|渐进式披露]] +- [[attention-drifting|注意力偏移]] +- [[pushdown-in-agent-interface|Agent 接口下推]] +- [[artifact-heavy-agentic-systems|产物密集型 Agent 系统]] +- [[agent-interface-design|Agent 接口设计]] +- [[nokv|NoKV]] +- [[token-efficiency|Token 效率]] +- [[workspace-first-architecture|Workspace-first 架构]] diff --git a/articles/prompt-to-loop-engineering-2026.md b/articles/prompt-to-loop-engineering-2026.md new file mode 100644 index 0000000..d212493 --- /dev/null +++ b/articles/prompt-to-loop-engineering-2026.md @@ -0,0 +1,83 @@ +--- +title: "AI 开发范式演进：从 Prompt Engineering 到 Loop Engineering" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: article +tags: [prompt-engineering, context-engineering, harness-engineering, loop-engineering, agent, paradigm-evolution] +sources: [https://mp.weixin.qq.com/s/hcgKahtQRE2QqI6xplv2Rg] +authors: ["邱汉宸（东南大学、阿里淘天）"] +platform: Datawhale +--- + +# AI 开发范式演进：从 Prompt Engineering 到 Loop Engineering + +> 来源：[Datawhale 公众号](https://mp.weixin.qq.com/s/hcgKahtQRE2QqI6xplv2Rg)，作者：邱汉宸 + +## 一句话 + +系统性复盘 AI 开发范式的四次浪潮：**Prompt Engineering → Context Engineering → Harness Engineering → Loop Engineering**，揭示人类从 Agent 循环内部走向外部、从执行者变为设计者的范式迁移。 + +## 核心命题 + +2025–2026 年三句话引爆 AI 社区： +- "I really like the term 'context engineering' over prompt engineering." — Tobi Lütke, Shopify CEO +- "You shouldn't be prompting coding agents anymore. You should be designing loops that prompt your agents." — Peter Steinberger, OpenClaw +- "I don't prompt Claude anymore. I have loops running. My job is to write loops." — Boris Cherny, Claude Code + +## 四次浪潮 + +### 1. [[prompt-engineering|Prompt Engineering]]（2022–2024） +"如何跟 AI 沟通"。核心方法论：Zero-shot/Few-shot、Instruction Prompting、[[dspy|DSPy]] 声明式自动编译。瓶颈：上下文窗口限制、缺乏记忆/工具调用、[[blind-prompting|盲提示]] 带来的技术债务。 + +### 2. [[context-engineering|Context Engineering]]（2025） +"信息怎么喂给模型"。三大方法论： +- [[minimum-viable-context|轻量化装配 (MVC)]] +- [[graphrag|知识图谱增强检索 (GraphRAG)]] +- [[just-in-time-retrieval|即时检索 (JIT Retrieval)]] + +三种故障模式：[[context-failure-modes|信息匮乏 / 信息过载 / 上下文腐烂]]。关键隐性维度：[[prefix-matching-invariant|前缀匹配不变性]] 与 [[prompt-caching|提示词缓存]] 的成本经济学。 + +### 3. [[harness-engineering|Harness Engineering]]（2026–） +"Agent = Model + Harness"。四大支柱：环境资产与工具集、控制与编排逻辑、规则中间件（Hooks）、运行时可观测性。八条[[model-proposes-harness-executes|非妥协原则]]。DataTalks.Club 事故案例：Claude Code 执行 `terraform destroy` 抹除生产数据库 — 问题不在模型，在 Harness 缺位。 + +### 4. [[loop-engineering|Loop Engineering]]（2026–） +"Loop = Cron + 决策器"。系统从人类单次触发的工具演进为具备独立运行周期的自主工程。[[loop-maturity-levels|三级成熟度]]：Open Loop → Closed Loop → Review Loop。核心组件 "五件套 + 一个记忆"：Automations / Worktrees / Skills / Connectors ([[mcp|MCP]]) / Sub-agents / State 文件。 + +## 核心框架 + +### Loop Contract（[[loop-contract|循环协议]]） +六维约束：TRIGGER / SCOPE / ACTION / BUDGET / STOP / REPORT。BUDGET 和 STOP 固化为 [[circuit-breaker-pattern|熔断器]] 和 [[watchdog-pattern|看门狗]] 两道硬约束。 + +### 嵌套关系 +> Prompt ⊂ Context ⊂ Harness ⊂ Loop + +### 架构哲学 +[[mechanism-policy-separation|机制与策略分离]] — 底层平台提供机制（定时器、工作区隔离），控制策略由架构师独立配置。 + +## 工程实践 + +- **[[harness-as-a-service|HaaS（脚手架即服务）]]**：Worktree + Skills + Connector + Subagent + State 封装为标准底座 +- **[[skill-issue-framework|Skill Issue 框架]]**（CodeRabbit）：当 Agent 表现不佳，排查 Harness 代码而非责怪模型 +- **分层拦截流水线**：确定性规则层（Semgrep）→ 策略网关层（OPA）→ AI 审查层 → 人类终审（80%/15%/5%） + +## 人类角色转变 + +开发者进化为 **[[loop-designer|Loop Designer（循环设计师）]]**，聚焦三件事： +1. 定义终止边界（Goal & Verifier） +2. 维护工具链与领域资产（Tooling & Skill） +3. 设计安全断路器（Human-in-the-Loop & Budget Guard） + +## 关键引用 + +- Terminal Bench 2.0 实证：不改模型权重，仅改写 Harness 约束使排名从 30 → 前五 +- 缓存经济学：同一前缀命中第 3 次即可净收益（首次 100% 计费，后续 20%） + +## 相关概念 + +- [[prompt-to-harness-evolution|三阶段工程演进]] — 需扩展为四阶段 +- [[agent-harness|Agent Harness (Claw)]] +- [[harness-engineering]] +- [[context-engineering]] +- [[prompt-caching]] +- [[human-in-the-loop]] +- [[mcp]] diff --git a/articles/real-world-safe-exploration-see-2026.md b/articles/real-world-safe-exploration-see-2026.md new file mode 100644 index 0000000..6dc66b1 --- /dev/null +++ b/articles/real-world-safe-exploration-see-2026.md @@ -0,0 +1,61 @@ +--- +title: "真机强化学习的安全探索均衡 — 机器之心报道" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: article +tags: [safe-reinforcement-learning, safe-exploration, real-world-rl, embodied-intelligence] +sources: [https://mp.weixin.qq.com/s/nE9gq1bStIg1qhWpIRvQHQ] +authors: ["机器之心 / 数据派THU"] +platform: 数据派THU +--- + +# 真机强化学习的安全探索均衡 + +> 来源：[机器之心 / 数据派THU](https://mp.weixin.qq.com/s/nE9gq1bStIg1qhWpIRvQHQ)，论文原文：[[safe-equilibrium-exploration|IEEE TPAMI 2026]] + +## 一句话 + +对清华大学李升波教授团队 SEE 论文的中文科普解读：首次揭示 [[safe-exploration|安全探索]] 的理论收敛边界——可行域与不确定模型的[[equilibrium-safe-exploration|均衡]]，并给出单调收敛的严格证明。 + +## 核心故事 + +### 问题：真机 RL 没有"重来"按钮 + +[[real-world-rl|真机强化学习]] 与仿真训练的本质区别：物理世界不允许无限试错。无限制探索 → 机器损坏 / 人员伤亡。 + +### 主流思路：步步为营 + +将探索限制在 [[feasible-zone|可行区域]] 内 → 收集数据 → 降低[[uncertain-model|模型不确定性]] → 扩展可行区域 → 循环。 + +### 悬而未决的问题 + +这个"滚雪球"过程**会不会收敛？收敛到哪里？理论上能探索多大？** + +- Andreas Krause (ETH): Lyapunov 函数 + 高斯过程 +- Claire Tomlin (Berkeley): HJ 可达性分析 + +但收敛性始终未解决。 + +### 清华的答案：安全探索均衡 + +[[safe-equilibrium-exploration|SEE 算法]] 两步交替： + +1. **求区域**：固定模型，求解 [[risky-bellman-equation|风险贝尔曼方程]]，得最大可行域 +2. **求模型**：固定区域，将最小不确定模型问题转化为 [[clique-decision-problem|团判定问题]] + +理论保证：模型误差**单调减小**，可行域**单调扩展**，必然收敛到均衡。 + +### 实验结果 + +- 双积分器、倒立摆、独轮车三类任务 +- **零约束违反** +- 独轮车仅 10 次迭代即达 95.78% 区域召回率 + +## 相关概念 + +- [[safe-equilibrium-exploration|SEE 论文]] +- [[safe-exploration|安全探索]] +- [[feasible-zone|可行域]] +- [[equilibrium-safe-exploration|安全探索均衡]] +- [[real-world-rl|真机强化学习]] +- [[risky-bellman-equation|风险贝尔曼方程]] diff --git a/articles/semantic-robustness-cert-vlm-report-2026.md b/articles/semantic-robustness-cert-vlm-report-2026.md new file mode 100644 index 0000000..5ec4627 --- /dev/null +++ b/articles/semantic-robustness-cert-vlm-report-2026.md @@ -0,0 +1,66 @@ +--- +title: "面向视觉语言模型的语义鲁棒性认证：用文本提示刻画可证的语义变化区间" +created: 2026-07-04 +updated: 2026-07-04 +type: article +tags: [vlm, certification, semantics, robustness, icml-2026, chinese-report] +source: "数据派THU / 专知" +url: "https://mp.weixin.qq.com/s/HupoMpofsk5Ltx2RoCdAGQ" +--- + +# 面向视觉语言模型的语义鲁棒性认证 + +> 数据派THU · 2026-07 · [原始存档](raw/articles/data-pie-vlm-semantic-cert-2026.md) + +## 核心概述 + +ICML 2026 论文 [[semantic-robustness-certification-vlm-2026|Semantic Robustness Certification for Vision-Language Models]] 的中文科普报道。核心思想：利用 VLM 的开放词表能力，把文本提示作为语义代理，用一对 source/target prompt 在图文共享嵌入空间中定义语义变化方向；再利用 VLM 分类器决策边界的闭式几何结构，精确计算预测类别保持不变的 semantic extent interval。 + +## 方法直觉 + +- **问题**：图像发生语义变化（形状、风格、背景等）时，VLM 预测何时翻转？ +- **传统方法局限**：像素扰动不能表达"更圆""更暗""像素描风"等语义变化 +- **本文方案**：不采样图像，而是在 VLM **嵌入几何**中解析计算预测不变区间 + +## 三步框架 + +1. **语义平面**：一对文本 prompt 的嵌入 $u_a, u_{a'}$ 张成二维子空间 $P_{a,a'}$ +2. **语义变换**：图像嵌入分解为 $z_\parallel$（语义相关）+ $z_\perp$（语义无关），只变 $\varphi$ 控制语义强度 +3. **闭式认证**：VLM 的 Voronoi 决策边界给出闭式的类别翻转方程 → 排序 → 区间切分 + +## 应用场景 + +- 鲁棒性审计：指定语义方向，检查 VLM 稳定性 +- Failure mode 诊断：证书区间短 → 模型对该语义敏感 +- Prompt engineering：不同 prompt 产生不同稳定区间，证书长度可作为选择标准 +- 下游任务复用：检索、检测、分割等共享同一 scoring mechanism + +## 限制 + +- 证书依赖文本代理质量和跨模态对齐程度 +- 真实世界语义变化难以完全隔离（非目标因素可能混杂） + +## 核心概念 + +- [[semantic-robustness-certification|语义鲁棒性认证]] +- [[semantic-extent|语义 extent]] +- [[text-proxy-for-semantics|文本语义代理]] +- [[semantic-plane|语义平面]] +- [[prediction-invariant-intervals|预测不变区间]] +- [[voronoi-decision-regions|Voronoi 决策区域]] +- [[misalignment-budget|不对齐预算]] +- [[additive-semantics|加性语义]] + +## 基底概念 + +- [[vision-language-models|VLM]] +- [[robustness-certification|鲁棒性认证]] +- [[dual-encoder-vlm|双编码器 VLM]] +- [[clip|CLIP]] +- [[cosine-similarity-geometry|余弦相似度几何]] +- [[randomized-smoothing|随机平滑]] +- [[exactline|ExactLine]] + +## 论文原文 + +- [[semantic-robustness-certification-vlm-2026|Semantic Robustness Certification for Vision-Language Models (ICML 2026)]] diff --git a/articles/zleap-workspace-harness-2026.md b/articles/zleap-workspace-harness-2026.md new file mode 100644 index 0000000..a319253 --- /dev/null +++ b/articles/zleap-workspace-harness-2026.md @@ -0,0 +1,83 @@ +--- +title: "Zleap-Agent：Workspace-first 的 Agent Harness 设计" +created: 2026-07-03 +updated: 2026-07-03 +type: article +tags: ["agent", "harness", "workspace", "memory", "context-management", "local-model"] +sources: ["https://mp.weixin.qq.com/s/iiTmgbtrYHMMjQ7dn7CDrg"] +--- + +# Zleap-Agent：Workspace-first 的 Agent Harness 设计 + +> 作者：陈思州 (Datawhale) | 来源：[原始存档](raw/articles/zleap-workspace-harness-2026.md) | 代码仓库：[Zleap-AI/Zleap-Agent](https://github.com/Zleap-AI/Zleap-Agent) + +## 核心命题 + +Agent 圈正经历从 **Prompt Engineering** → **Loop Engineering** → **Harness Engineering** 的范式演进。单轮提示词已不够用，接下来要处理的是「循环怎么跑、系统怎么撑住这些循环」。Zleap-Agent 提供了一套以 **[[workspace-first-architecture|Workspace-first]]** 为核心的 Harness 设计方案——专为本地小模型设计的 Agent 执行骨架。 + +## 核心思想：Workspace-first + +``` +不要先问 Agent 能接多少工具，而是先问当前任务应该发生在哪个工作区。 +``` + +写代码、查资料、处理文件、做销售复盘——本来就不应该共享同一个上下文空间。Zleap 的解法是把 Agent 运行环境切成不同工作区，每个工作区有自己的 prompt、tools、memory、history、model 和 permission。Agent 进入哪个 Workspace，就只加载当前工作区需要的内容。 + +**Workspace vs 子 Agent vs 工具分组**：子 Agent 是临时找人帮忙（有独立角色和上下文），Workspace 是同一个人切换工作台（软件、资料、工具变了，但人没变），工具分组只是工具层面的归类。 + +## 五维度 Harness 设计 + +### 1. Context：上下文装配 + +Context = System Prompt + Workspace Prompt + Tools + Memory + History + +Main Workspace 只做调度，不承载所有上下文。进入具体 Workspace 后，模型只看到当前工作区的 prompt、工具、记忆和历史。Harness 提前把信息范围收窄，而非靠模型在长上下文里自行筛选。 + +加载方式分两层：[[context-prefetch-vs-agentic|Prefetch（提前带入）vs Agentic（按需读取）]]。Prefetch 要短、准、可控（用户偏好、工作区最新事件、常用经验）；Agentic 是模型看到摘要后追问详情时再读取完整内容。 + +### 2. Tools：工具-工作区绑定 + +[[tool-workspace-binding|工具不再全局暴露]]——Main Workspace 只保留调度/记忆/交付工具，CLI Workspace 才能读写文件、执行命令，Web Search Workspace 才能搜索网页。模型在每个空间里只面对一组更小、更明确的动作集合，tool schema 成本、误调用概率和权限审计压力都下降。 + +### 3. Memory：记忆三分区 + +记忆被分成两条线：A 线 **people notes**（用户偏好、稳定画像）和 B 线 **core records**（工作事件 + 可复用经验）。本质上是一种 [[memory-tripartite-partition|人/事/经验三分区]]——用户偏好绑定人，项目事实绑定工作区和客户，可复用方法脱敏后共享。 + +- **[[memory-dream|Memory Dream]]**：离线记忆整理器，不在实时对话里抢上下文，而是在后台从会话材料中提取稳定画像和可复用经验 +- **[[memory-recall-fast-slow|快慢召回]]**：prefetch 用 fast 模式（不走 LLM），主动 recall 走精细检索和 rerank +- 经验记忆准入规则：只记录可复用流程、失败模式、验证习惯和恢复策略；业务隐私和临时事实不入经验库 +- **reconcile 机制**：新记忆入库时与旧记忆比对，判断跳过 / 并存 / 替换 / 保留旧记忆 + +引用了 [[channel-fracture|Hermes Agent Channel Fracture]] 案例——记忆写入需验证完整通道，不能只看"有没有存储"。 + +### 4. Runtime：运行轨迹持久化 + +[[agent-runtime-trace|每次循环都留下可复盘的轨迹]]——运行状态和记忆共用 PostgreSQL 持久化。出问题时可以倒回去看某一步读了什么、调了什么工具、拿到什么结果。对应的实验证据：WildClawBench 中同一模型切换 harness 表现差 18 个百分点，Agentic Harness Engineering 实验通过 harness 演化使 Terminal-Bench 2 pass@1 从 69.7% 提升到 77.0%。 + +### 5. Boundary：边界控制 + +[[agent-boundary-design|数据边界、工具边界、模型边界、记忆边界]]——企业场景中数据不能随便出内网，记忆不能在用户之间串。Zleap 的 Workspace 设计天然支持 [[multi-model-routing|多模型路由]]：不同工作区可绑定不同模型，敏感数据走本地模型，复杂分析走强模型，同时控制成本、延迟和数据边界。 + +## 关键洞察 + +> 「模型层做稀疏注意力，是为了让模型不要看所有 token；Harness 层做 Workspace，是为了让 Agent 不要加载所有上下文。」 + +Workspace-first 是一个可以脱离 Zleap-Agent 单独使用的设计范式：不管用什么模型、什么框架，先切工作区、再组装上下文，都是一个值得参考的起点。 + +## 相关概念 + +- [[harness-engineering|Harness Engineering]] — 学科定位 +- [[agent-harness-engineering|Agent Harness Engineering]] — 七维度框架 +- [[loop-engineering|Loop Engineering]] — 循环工程 +- [[prompt-engineering|Prompt Engineering]] — 提示工程 +- [[context-management|上下文管理]] +- [[workspace-first-architecture|Workspace-first 架构]] +- [[tool-workspace-binding|工具-工作区绑定]] +- [[memory-tripartite-partition|记忆三分区]] +- [[memory-dream|Memory Dream]] +- [[memory-recall-fast-slow|快慢召回]] +- [[agent-runtime-trace|Agent 运行时追踪]] +- [[agent-boundary-design|Agent 边界设计]] +- [[multi-model-routing|多模型路由]] +- [[context-prefetch-vs-agentic|上下文预取 vs 按需]] +- [[channel-fracture|Channel Fracture]] diff --git a/concepts/DFlash.md b/concepts/DFlash.md new file mode 100644 index 0000000..0403830 --- /dev/null +++ b/concepts/DFlash.md @@ -0,0 +1,38 @@ +--- +title: "DFlash" +created: 2026-06-28 +updated: 2026-06-28 +type: concept +tags: [speculative-decoding, parallel-drafting, baseline-method] +sources: [DSpark] +--- +# DFlash + +DFlash（Chen et al., 2026）是最先进的[[parallel-drafting|并行草稿（Parallel Drafting）]]方法，也是 [[DSpark]] 采用的并行骨干。其核心创新是[[kv-injection|KV 注入（KV Injection）]]——从目标模型的选定层提取隐藏状态并注入草稿模型的每一层。 + +## 架构 + +- 草稿模型共享目标模型的嵌入层和 LM 头（均冻结） +- 输入：一个锚点 token 的嵌入 + $\gamma$ 个 mask token 嵌入 +- 输出：所有 mask 位置的 logits（一次性并行生成） +- 块内所有位置双向注意力到彼此和注入的目标上下文 + +## 优势 + +与自回归草稿器相比： +- 草稿延迟 $O(1)$，可使用更深网络（如 5 层 vs 1 层） +- 在位置 1 上显著超过浅层自回归草稿器（深网络容量优势） + +## 局限 + +与所有并行草稿器一样，存在[[cross-mode-collision|跨模态碰撞（Cross-Mode Collision）]]导致的后缀接受率衰减。 + +## 在 DSpark 框架中的角色 + +DSpark 将 DFlash 作为并行骨干，仅做微小修改：将锚点本身也作为第一个预测位置，$\gamma$ 个输入（锚点 + $\gamma-1$ 个 mask）直接产生 $\gamma$ 个草稿 logits，减少草稿计算。 + +## 参考 + +- [[DSpark]] +- [[parallel-drafting|并行草稿（Parallel Drafting）]] +- [[kv-injection|KV 注入（KV Injection）]] diff --git a/concepts/Eagle3.md b/concepts/Eagle3.md new file mode 100644 index 0000000..a5d831e --- /dev/null +++ b/concepts/Eagle3.md @@ -0,0 +1,31 @@ +--- +title: "Eagle3" +created: 2026-06-28 +updated: 2026-06-28 +type: concept +tags: [speculative-decoding, autoregressive-drafting, baseline-method] +sources: [DSpark] +--- +# Eagle3 + +Eagle3（Li et al., 2026b）是基于 TTT（Training-Time Test）的最先进[[autoregressive-drafting|自回归草稿（Autoregressive Drafting）]]方法。在 [[DSpark]] 的评估中作为自回归基线。 + +## 架构特点 + +- 自回归生成：逐 token 顺序预测，每个位置条件化于先前采样的 token +- TTT horizon = 7（与 DFlash/DSpark 的块大小对齐） +- 浅层网络（仅 1 层），受限于 $O(\gamma)$ 的草稿延迟约束 + +## 性能特征 + +DSpark 论文的逐位置分析揭示了 Eagle3 的独特模式： +- **位置 1 较低**：由于浅层网络容量受限（如 Chat 场景 ~0.53 vs 并行 DFlash ~0.72） +- **后续位置维持或上升**：得益于显式条件化——一旦早期 token 锁定语义路径，后续 token 更可预测 + +这种模式解释了为何 Eagle3 在某些场景下总接受长度低于并行草稿器，尽管其逐 token 建模能力更强：前缀接受机制下，第一个 token 的低接受率对整个块的影响被放大。 + +## 参考 + +- [[DSpark]] +- [[autoregressive-drafting|自回归草稿（Autoregressive Drafting）]] +- [[position-wise-conditional-acceptance|位置条件接受率（Position-wise Conditional Acceptance）]] diff --git a/concepts/MTP.md b/concepts/MTP.md new file mode 100644 index 0000000..76620af --- /dev/null +++ b/concepts/MTP.md @@ -0,0 +1,30 @@ +--- +title: "MTP (Multi-Token Prediction)" +created: 2026-06-28 +updated: 2026-06-28 +type: concept +tags: [speculative-decoding, autoregressive-drafting, deepseek, production] +sources: [DSpark] +--- +# Multi-Token Prediction (MTP) + +MTP（Multi-Token Prediction）是 DeepSeek 系列模型（DeepSeek-V2, V3, V4）内置的[[autoregressive-drafting|自回归草稿（Autoregressive Drafting）]]机制，作为生产环境中的投机解码草稿器。 + +## 变体 + +- **MTP-1**：单 token 草稿模式，DSpark 论文中的生产基线。历史上被维持是因为静态多 token 草稿器（MTP-3/5）在高并发下会因过度验证开销严格降低总吞吐量 +- **MTP-3/5**：多 token 草稿模式 + +## 在 DSpark 部署中的角色 + +DSpark 在 DeepSeek-V4 发布两周后取代了 MTP-1 成为生产系统。DSpark-5（最大草稿长度 $\gamma=5$）相比 MTP-1： +- V4-Flash：在匹配吞吐量下，每用户生成速度提升 60%-85% +- V4-Pro：提升 57%-78% + +关键突破：DSpark 通过[[confidence-scheduled-verification|置信度调度验证（Confidence-Scheduled Verification）]]安全解锁了大草稿块的性能潜力，解决了 MTP-3/5 因固定长度验证导致的吞吐量退化问题。 + +## 参考 + +- [[DSpark]] +- [[autoregressive-drafting|自回归草稿（Autoregressive Drafting）]] +- [[Eagle3]] diff --git a/concepts/additive-semantics.md b/concepts/additive-semantics.md new file mode 100644 index 0000000..b131bff --- /dev/null +++ b/concepts/additive-semantics.md @@ -0,0 +1,38 @@ +--- +title: "加性语义 (Additive Semantics)" +created: 2026-07-04 +updated: 2026-07-04 +type: concept +tags: [semantics, linearity, embedding, vlm] +sources: ["arXiv:2606.18839"] +--- + +# 加性语义 (Additive Semantics) + +VLM 嵌入空间中语义强度的加性分解性质，来自余弦相似度的双线性。 + +## 假设 + +**Assumption 4.1 (Similarity-based Semantic Strength)**：语义 $a$ 在查询嵌入 $e$ 处的强度 $D_a(e) = \langle e, v_a \rangle \in [-1, 1]$，即内积（余弦相似度）度量语义强度。 + +## 加性性质 + +**Remark 4.2 (Additive Semantic Strength)**：若 $e = \sum_i \alpha_i v_{a_i}$，则 +$$D_a(e) = \sum_i \alpha_i D_a(v_{a_i})$$ + +语义强度对内积的线性依赖意味着语义可被线性分解和组合。 + +## 为什么 VLM 有但一般网络没有 + +VLM 的预测基于 cosine similarity（内积），而非非线性 softmax on MLP。这使得嵌入空间中的**线性运算是语义可解释的**——内积的双线性在语义层产生加性结构，而一般神经网络的决策函数不满足此性质。 + +## 在语义认证中的作用 + +加性语义是实现 [[semantic-plane|语义平面]] 约束的基础：证明语义变化若只影响对 $u_a, u_{a'}$ 的强度，则变化必然在 $P_{a,a'}$ 内。 + +## 参考 + +- [[cosine-similarity-geometry|余弦相似度几何]] +- [[semantic-plane|语义平面]] +- [[semantic-robustness-certification|语义鲁棒性认证]] +- [[semantic-robustness-certification-vlm-2026|论文原文]] diff --git a/concepts/adversarial-robustness.md b/concepts/adversarial-robustness.md new file mode 100644 index 0000000..350185f --- /dev/null +++ b/concepts/adversarial-robustness.md @@ -0,0 +1,34 @@ +--- +title: "对抗鲁棒性 (Adversarial Robustness)" +created: 2026-07-04 +updated: 2026-07-04 +type: concept +tags: [robustness, adversarial, security, perturbation] +sources: [] +--- + +# 对抗鲁棒性 (Adversarial Robustness) + +模型在故意设计的微小输入扰动（对抗攻击）下保持正确预测的能力。 + +## 与鲁棒性认证的关系 + +- **对抗训练**：在训练中加入对抗样本提升鲁棒性（经验性） +- **鲁棒性认证**（[[robustness-certification]]）：给出严格的数学保证——在特定扰动范围内预测必定不变 +- 认证是更强的声明，但通常更保守 + +## 常见攻击与防御 + +- 攻击：FGSM, PGD, C&W, AutoAttack +- 防御：对抗训练, 随机平滑（[[randomized-smoothing]]）, 输入去噪 + +## 与语义鲁棒性的区别 + +对抗鲁棒性关注**恶意设计的**、像素级的不可察觉扰动；语义鲁棒性关注**自然发生的**语义属性变化（形状、风格、背景等）。[[semantic-robustness-certification|语义鲁棒性认证]] 将问题推进到语义层。 + +## 参考 + +- [[robustness-certification|鲁棒性认证]] +- [[randomized-smoothing|随机平滑]] +- [[semantic-robustness-certification|语义鲁棒性认证]] +- [[distribution-shift|分布偏移]] diff --git a/concepts/agent-boundary-design.md b/concepts/agent-boundary-design.md new file mode 100644 index 0000000..4f53dee --- /dev/null +++ b/concepts/agent-boundary-design.md @@ -0,0 +1,41 @@ +--- +title: "Agent 边界设计（Boundary Design）" +created: 2026-07-03 +updated: 2026-07-03 +type: concept +tags: ["agent", "security", "boundary", "enterprise"] +sources: ["https://mp.weixin.qq.com/s/iiTmgbtrYHMMjQ7dn7CDrg"] +--- + +# Agent 边界设计 + +> 数据不能随便出内网，成本不能无限往上堆，权限不能只靠模型自觉，记忆不能在用户之间串。 + +## 核心定义 + +**Agent 边界设计** 是 Agent 系统在真实业务场景中必须处理的四重边界问题：数据边界、工具边界、模型边界、记忆边界。这是区分「企业级 Agent」和「个人玩具」的关键工程维度。 + +## 四重边界 + +| 边界类型 | 约束内容 | 实现方式 | +|---------|---------|---------| +| **数据边界** | 敏感数据不出内网 | 本地模型处理 + 数据访问规则 | +| **工具边界** | 工具不全局暴露 | [[tool-workspace-binding|工具-工作区绑定]] | +| **模型边界** | 不同任务用不同模型 | [[multi-model-routing|多模型路由]] | +| **记忆边界** | 记忆不能在用户/任务间串 | [[memory-tripartite-partition|记忆三分区]] | + +## 与本地小模型的关系 + +企业场景中，很多任务不默认交给最贵、最大的云端模型： +- 敏感数据优先走本地模型 +- 常规流程用便宜模型 +- 复杂分析再交给更强模型 + +Workspace 设计让这种路由更自然——不同工作区可绑定不同模型。 + +## 参考 + +- [[zleap-workspace-harness-2026|Zleap-Agent Harness 设计]] +- [[workspace-first-architecture|Workspace-first 架构]] +- [[boundary-compliance|边界合规]] +- [[multi-model-routing|多模型路由]] diff --git a/concepts/agent-evaluator.md b/concepts/agent-evaluator.md new file mode 100644 index 0000000..772250b --- /dev/null +++ b/concepts/agent-evaluator.md @@ -0,0 +1,40 @@ +--- +title: "Agent 评估器（Agent Evaluator）" +created: 2026-07-02 +updated: 2026-07-02 +type: concept +tags: [evaluation, long-horizon, code-generation, agent, judge] +sources: + - "[[verification-horizon-no-silver-bullet]]" +--- + +# Agent 评估器（Agent Evaluator） + +用于**长周期代码生成任务**的自主评估器，动态评估从零构建的完整代码仓库，提供可扩展的奖励信号。 + +## 评估流程 + +给定 task specification `T` 和生成的代码仓库 `G(T)`： +1. **分解**：将 `T` 分解为可验证的功能需求 checklist `C = {c_1, ..., c_N}` +2. **逐项检查**：评估每项是否满足 +3. **输出双分数**：checklist pass rate `S_pass` + 整体评估分数 `S_eval` + +## 提示迭代中发现的失败模式 + +| 版本 | 发现的问题 | 修复 | +|------|-----------|------| +| Baseline→v1 | 懒惰评估：仅静态代码阅读，不执行测试 | 要求执行测试 | +| v1→v2 | 缺少端到端验证：忽略 import errors、依赖冲突 | 添加全局编译检查 | +| v2→v3 | 角色混淆：修改生成代码修复 bug、为生成器辩护 | 禁止修改代码、禁止辩护 | +| v3→v4 | 上下文过载：exhaustively read 大段代码 | 限制只读 entry-point 定义 | +| v4→v5 | 过度规范化：过于详细的规则列表降低判断质量 | 适度细化原则 | + +## 关键发现 + +Rubric 粒度存在最优区间——**适度规则帮助弱评估器，过度规定压垮模型**。v4 取得最佳 BoN-Acc（67.4%）和 Kendall τ（0.473）。 + +## 参考 + +- [[verification-horizon-no-silver-bullet|论文原文]] +- [[evaluator-metrics|评估器质量指标]] +- [[verifier-generator-coevolution|验证器-生成器协同进化]] diff --git a/concepts/agent-interface-design.md b/concepts/agent-interface-design.md new file mode 100644 index 0000000..4cb9f7f --- /dev/null +++ b/concepts/agent-interface-design.md @@ -0,0 +1,38 @@ +--- +title: "Agent 接口设计 (Agent Interface Design)" +created: 2026-07-04 +updated: 2026-07-04 +type: concept +tags: [agent, interface, design, token-efficiency, workspace] +sources: ["https://nokv.io/blog/agents-want-filesystems"] +--- + +# Agent 接口设计 (Agent Interface Design) + +面向 AI Agent 的工具和数据接口设计方法论。核心主张：决定 Agent 效率的变量不只有模型和提示词，还包括 Agent 面对的操作界面（Interface/Surface）。 + +## 核心原则 + +1. **[[progressive-disclosure|渐进式披露]]**：先发现 → 再按需读取，不要预加载全部 +2. **路径是稳定句柄**：语义化路径（如 `/runs/abc/stdout.log`）既是名称也是地址 +3. **[[pushdown-in-agent-interface|下推]]**：过滤/排序/limit/投影一次完成 +4. **限定范围搜索**：全局发现 + 局部精确提取 +5. **引用原生性**：行号、偏移量等引用形式天然适合审计和 debug + +## 为什么文件系统语义特别匹配 + +LLM 被训练在大量 shell、Unix、Git、日志排查语料上——「进入目录 → 列文件 → 搜关键词 → 打开局部内容 → 引用行号」是模型内在熟练的工作模式。接口设计与模型能力对齐，比强行适配更能发挥模型效能。 + +## 外部收敛信号 + +- Anthropic MCP code execution：TypeScript 文件树 → 150k → 2k token +- OpenAI tool search：建议 namespace/MCP server 按需加载 +- Letta memory benchmark：文件组织对话历史 → 竞争力结果 + +## 参考 + +- [[agent-workspace-filesystem|Agent 工作空间文件系统]] +- [[agents-want-filesystems-nokv-2026|新智元报道]] +- [[token-efficiency|Token 效率]] +- [[workspace-first-architecture|Workspace-first 架构]] +- [[harness-engineering|Harness Engineering]] diff --git a/concepts/agent-runtime-trace.md b/concepts/agent-runtime-trace.md new file mode 100644 index 0000000..9ef5813 --- /dev/null +++ b/concepts/agent-runtime-trace.md @@ -0,0 +1,48 @@ +--- +title: "Agent 运行时追踪（Runtime Trace）" +created: 2026-07-03 +updated: 2026-07-03 +type: concept +tags: ["agent", "runtime", "observability", "postgresql"] +sources: ["https://mp.weixin.qq.com/s/iiTmgbtrYHMMjQ7dn7CDrg"] +--- + +# Agent 运行时追踪 + +> 每一次循环都应该留下可复盘的轨迹——运行状态持久化到数据库，而非只在进程内存里跑一遍就丢掉。 + +## 核心定义 + +**Agent 运行时追踪** 是 [[zleap-workspace-harness-2026|Zleap-Agent]] 的 runtime 模块设计：将 Agent 循环的每一步操作（上下文读取、工具选择、工具调用、结果接收、策略修正）持久化到 PostgreSQL，使运行轨迹可审计、可回滚、可复盘。 + +## 为什么需要 + +一次真实 Agent 运行中： +- 模型读上下文 → 选工具 → 调用工具 → 接收结果 → 修正计划 → 再次调用工具 +- 中间可能失败、重试、切换策略 +- 也可能写入记忆或修改文件 + +如果只在内存里跑，出错后很难判断问题是：模型能力不够？工具说明不清楚？上下文带错了？记忆读错了？工具返回误导信息？ + +## 持久化内容 + +- 每一步读了什么文件/上下文 +- 调用了什么工具、传了什么参数 +- 拿到了什么返回结果 +- 下一轮基于什么信息调整方案 +- 最终是否成功 + +## 实验证据 + +- **WildClawBench**: 同一模型切换不同 harness，表现最高差 18 个百分点 +- **Agentic Harness Engineering**: 通过多轮 harness 演化，Terminal-Bench 2 pass@1 从 69.7% 提升到 77.0%，收益主要来自 tools、middleware、long-term memory + +## 与 Prompt 的分工 + +Prompt 主要作用于单轮输入输出；Harness 的 Runtime 层管理执行过程、状态变化、失败恢复和后续优化。二者是不同的工程表面。 + +## 参考 + +- [[zleap-workspace-harness-2026|Zleap-Agent Harness 设计]] +- [[agent-harness-engineering|Agent Harness Engineering]] +- [[loop-engineering|Loop Engineering]] diff --git a/concepts/agent-workspace-filesystem.md b/concepts/agent-workspace-filesystem.md new file mode 100644 index 0000000..0474b93 --- /dev/null +++ b/concepts/agent-workspace-filesystem.md @@ -0,0 +1,49 @@ +--- +title: "Agent 工作空间文件系统 (Agent Workspace Filesystem)" +created: 2026-07-04 +updated: 2026-07-04 +type: concept +tags: [agent, filesystem, interface, workspace, token-efficiency] +sources: ["https://nokv.io/blog/agents-want-filesystems"] +--- + +# Agent 工作空间文件系统 (Agent Workspace Filesystem) + +为 Agent 暴露类 POSIX 语义的工作空间接口（路径寻址、目录列举、按需读取、局部搜索），让 Agent 以人类工程师熟悉的方式「找东西」：ls → grep → read → 引用行号。 + +## 为什么需要 + +LLM 的训练数据中大量存在 shell、Unix 工具、Git、日志排查语料——模型天然擅长「进入目录 → 列文件 → 搜关键词 → 打开局部内容 → 引用行号」的工作模式。 + +相比之下，SQL 要求 Agent **先理解整张地图再写出正确路线**——对复合探索任务，前置认知成本（schema 理解、join 路径推理）会转化为 token 消耗。 + +## Progressive Disclosure 模式 + +文件系统接口的精髓是 [[progressive-disclosure|渐进式披露]]： + +1. **低成本发现**：`ls` 看结构，`stat` 看元数据，`catalog` 看字段 +2. **按需读取**：找到目标后才 `read` 打开内容 +3. **范围限定搜索**：全局 `grep` 发现 + 目录内 `grep` 精准提取 +4. **稳定句柄**：`/runs/abc/stdout.log` — 既是名字也是地址 + +## 实验证据 + +NoKV benchmark：同一份数据（875 run, 80.6 万行指标），文件系统形态接口 vs 原生 SQL： +- **-45% token** +- **-39% 成本** +- 复合探索任务上 2.39× 更低 token 消耗 + +## 与数据库的关系 + +不是替代，而是**分层**： +- 底层：数据库负责可靠性、事务、持久化 +- 上层：元数据控制层提供 Agent-friendly workspace 视图 + +## 参考 + +- [[agents-want-filesystems-nokv-2026|新智元报道：Agents Want Filesystems]] +- [[nokv|NoKV]] +- [[progressive-disclosure|渐进式披露]] +- [[agent-interface-design|Agent 接口设计]] +- [[workspace-first-architecture|Workspace-first 架构]] +- [[token-efficiency|Token 效率]] diff --git a/concepts/agentic-quality-judge.md b/concepts/agentic-quality-judge.md new file mode 100644 index 0000000..a845bf1 --- /dev/null +++ b/concepts/agentic-quality-judge.md @@ -0,0 +1,38 @@ +--- +title: "Agent 质量判断器（Agentic Quality Judge）" +created: 2026-07-02 +updated: 2026-07-02 +type: concept +tags: [verification, quality-filtering, swe-bench, judge] +sources: + - "[[verification-horizon-no-silver-bullet]]" +--- + +# Agent 质量判断器（Agentic Quality Judge） + +自动评估 SWE 类任务质量（instruction 的清晰度和 test-instruction 的对齐度）的 Agent 判断器，作为 [[test-driven-rewards|测试驱动奖励]] 的语义过滤器。 + +## 工作原理 + +基于 MiniSWEAgent 框架，判断器主动探索 Docker 化的仓库环境： +1. 检查 instruction 和环境是否足够自包含（`instruct_clear`） +2. 验证 test suite 是否与所述任务匹配（`instruct_ut_align`） +3. 综合判定 `overall_good` + +## 设计选择 + +- **Base judge model**：Qwen-Plus / Qwen-Max +- **投票机制**：3-voting / 5-voting majority voting +- **辅助信息**：few-shot demonstrations（提升 instruct_ut_align 精度）、ground-truth patch（提升 recall） + +## 效果 + +- 在 human-annotated benchmark 上 F1 = 76-81% +- 质量过滤后的数据使 RL 在 SWE-bench Multilingual 和 Pro 上显著提升 +- 低 solve-rate 任务中低质量实例占比高 → 质量过滤提升采样效率和奖励可靠性 + +## 参考 + +- [[verification-horizon-no-silver-bullet|论文原文]] +- [[test-driven-rewards|测试驱动奖励]] +- [[behavior-monitoring-rl|行为监控RL]] diff --git a/concepts/and-or-dag-memoization.md b/concepts/and-or-dag-memoization.md new file mode 100644 index 0000000..1ac80ac --- /dev/null +++ b/concepts/and-or-dag-memoization.md @@ -0,0 +1,42 @@ +--- +title: "AND-OR DAG 分层记忆化" +created: 2026-07-03 +updated: 2026-07-03 +type: concept +tags: ["theorem-proving", "dag", "memory", "planning"] +sources: ["arxiv:2606.03303"] +--- + +# AND-OR DAG 分层记忆化 + +> 不只是记录证明进度，还结构化分层记忆——单调精化、引理复用、预期规划。 + +## 核心定义 + +**AND-OR DAG 分层记忆化** 是 [[leap-agentic-atp|LEAP]] 证明树的组织方式： +- **OR 节点**：开放目标或引理声明——可用任意有效策略解决 +- **AND 节点**：候选分解——其成功取决于所有子目标都被证明 + +## 三个关键属性 + +### 1. 单调精化（Monotone Refinement） + +一旦目标被分解为子目标，后续搜索可聚焦于扩展和解决这些后代，**无需重构已有依赖结构**。单个证明尝试可被修改、扩展或放弃，而 DAG 保留整体证明计划的稳定依赖结构。 + +### 2. 引理记忆化（Lemma Memoization） + +中间引理声明存储为共享证明节点，在**不同分支中出现相同子问题时复用**。这减少了冗余推导，让独立证明路径收敛于公共依赖。 + +### 3. 预期引理规划（Anticipatory Lemma Planning） + +蓝图生成阶段可提出**当前不立即需要但未来可能有用**的辅助引理。这些预期引理作为非必需依赖（虚线边）保留在图记忆中，不影响当前 AND 节点的解决。 + +## 与证明透明度的关系 + +DAG 暴露了：哪些目标仍开放、哪些引理已解决、哪些节点阻塞下游进展。这为 [[verification-guided-proof-search|验证引导搜索]] 提供可解释的蓝图式工作空间，也支持人-AI 协作。 + +## 参考 + +- [[leap-agentic-atp|LEAP]] +- [[blueprint-driven-atp|蓝图驱动 ATP]] +- [[interleaved-informal-formal-planning|非正式-形式化交错规划]] diff --git a/concepts/anticipatory-lemma-planning.md b/concepts/anticipatory-lemma-planning.md new file mode 100644 index 0000000..251499c --- /dev/null +++ b/concepts/anticipatory-lemma-planning.md @@ -0,0 +1,34 @@ +--- +title: "预期引理规划（Anticipatory Lemma Planning）" +created: 2026-07-03 +updated: 2026-07-03 +type: concept +tags: ["theorem-proving", "planning", "dag", "lemma"] +sources: ["arxiv:2606.03303"] +--- + +# 预期引理规划 + +> 在蓝图生成阶段提前提出辅助引理——当前不需要，但保留在 DAG 中随时可用。 + +## 核心定义 + +**预期引理规划** 是 [[leap-agentic-atp|LEAP]] 中 [[and-or-dag-memoization|AND-OR DAG]] 记忆化的一项高级能力：在生成蓝图时，Agent 可提出辅助引理声明，这些引理**不是当前证明草图的必要依赖**，但预期在后续证明步骤中可能有用。 + +## 在 DAG 中的表示 + +- 预期引理以**虚线边**连接——表示非必需依赖 +- 在当前 AND 节点被解决前，这些引理不作为硬性依赖 +- 当后续分支需要时，引理已经存在，无需重新推导 + +## 价值 + +1. **前瞻性**：类似人类数学家「我先引入几个可能有用的中间结果」 +2. **避免重复**：当自然语言推理暗示某个中间结论有用时，提前注册为引理 +3. **降低回溯成本**：不会因缺少引理而需要回溯到更早的节点 + +## 参考 + +- [[leap-agentic-atp|LEAP]] +- [[and-or-dag-memoization|AND-OR DAG 记忆化]] +- [[blueprint-driven-atp|蓝图驱动 ATP]] diff --git a/concepts/artifact-heavy-agentic-systems.md b/concepts/artifact-heavy-agentic-systems.md new file mode 100644 index 0000000..a488120 --- /dev/null +++ b/concepts/artifact-heavy-agentic-systems.md @@ -0,0 +1,37 @@ +--- +title: "产物密集型 Agent 系统 (Artifact-Heavy Agentic Systems)" +created: 2026-07-04 +updated: 2026-07-04 +type: concept +tags: [agent, artifact, metadata, workspace, scalability] +sources: ["https://nokv.io/blog/agents-want-filesystems"] +--- + +# 产物密集型 Agent 系统 (Artifact-Heavy Agentic Systems) + +高度依赖大量文件、日志、报告、模型、合同、图片、音视频、checkpoint 等外部产物的 Agent 系统。这类系统的核心挑战不是模型能力，而是**元数据管理的接口效率**。 + +## 典型场景 + +- **ML 实验追踪**：run、trace、日志、checkpoint、指标、配置的交叉分析 +- **法律咨询**：合同、判例、尽调材料、邮件附件的元数据管理（来源、版本、权限、引用关系） +- **数据分析**：notebook、CSV、数据库结果、图表、报告的交叉引用 +- **研发 Agent**：issue、PR、日志、CI 结果、构建产物、部署记录的溯源 +- **多媒体 Agent**：原图、缩略图、转写文本、时间戳、向量表示和版本管理 +- **多 Agent 协作**：共享中间产物、锁定版本、监听更新、回滚错误状态 + +## 核心问题 + +如果元数据散落在对象存储 key、向量数据库、业务数据库、缓存和工作流组件中，没有统一管理层，Agent 每次工作都要**重新拼接上下文**——token 被花在「去哪找」而非「做什么」上。 + +## 解决方向 + +- 统一 [[agent-workspace-filesystem|文件系统形态 workspace]] +- [[progressive-disclosure|渐进式披露]] → 按需发现和加载 +- [[pushdown-in-agent-interface|接口下推]] → 减少轮数 + +## 参考 + +- [[agents-want-filesystems-nokv-2026|新智元报道]] +- [[nokv|NoKV]] +- [[agent-interface-design|Agent 接口设计]] diff --git a/concepts/attention-drifting.md b/concepts/attention-drifting.md new file mode 100644 index 0000000..aeddc84 --- /dev/null +++ b/concepts/attention-drifting.md @@ -0,0 +1,35 @@ +--- +title: "注意力偏移 (Attention Drifting)" +created: 2026-07-04 +updated: 2026-07-04 +type: concept +tags: [agent, attention, context, cognitive-load, interface] +sources: ["https://nokv.io/blog/agents-want-filesystems"] +--- + +# 注意力偏移 (Attention Drifting) + +当 Agent 的上下文窗口被塞进过多 schema、临时查询结果、无关日志和中间失败尝试时，模型容易被早期错误线索带偏，或在多轮调用后忘记最初的问题。 + +## 成因 + +Agent 在执行任务时不仅读取数据，还在**不断维护一张临时的任务地图**。当接口迫使 Agent 先理解复杂 schema、猜 join 路径、拼 blob_ref、回忆对应关系时，token 被花在「维持工作记忆」而非「做出判断」上。 + +## 与 token efficiency 的关系 + +Attention drifting 是 [[token-efficiency|Token 效率]] 问题的上层表征： +- 低效接口 → 更多上下文垃圾 → 注意力稀释 +- 清晰接口（如文件系统形态） → 每一步看到更少但更相关的信息 → 注意力集中 + +## 缓解策略 + +- [[progressive-disclosure|渐进式披露]]：逐步披露信息，不预加载全部 +- [[pushdown-in-agent-interface|下推]]：过滤/排序/limit 一次完成，减少回灌 +- [[agent-workspace-filesystem|文件系统接口]]：路径稳定句柄，按需搜索 + +## 参考 + +- [[agents-want-filesystems-nokv-2026|新智元报道]] +- [[progressive-disclosure|渐进式披露]] +- [[token-efficiency|Token 效率]] +- [[agent-interface-design|Agent 接口设计]] diff --git a/concepts/autoformalization.md b/concepts/autoformalization.md new file mode 100644 index 0000000..2a9b290 --- /dev/null +++ b/concepts/autoformalization.md @@ -0,0 +1,36 @@ +--- +title: "自动形式化（Autoformalization）" +created: 2026-07-03 +updated: 2026-07-03 +type: concept +tags: ["mathematics", "formal-verification", "nlp", "lean"] +sources: ["arxiv:2606.03303"] +--- + +# 自动形式化 + +> 将自然语言数学证明自动翻译为机器可验证的形式化证明——弥合「非形式化推理」与「形式化验证」之间的鸿沟。 + +## 核心定义 + +**自动形式化** (Autoformalization) 是将人类可读的自然语言数学论证转化为 [[lean-proof-assistant|Lean]] 等 [[formal-theorem-proving|形式化定理证明]] 系统中的可验证代码。这是 LLM 在数学领域最具挑战性的任务之一。 + +## 挑战 + +- **语义鸿沟**：自然语言中的直觉跳跃无法直接对应形式化逻辑步骤 +- **单次生成困难**：即使 LLM 能理解数学概念，一次性生成正确的形式化证明仍极难（[[leap-agentic-atp|LEAP]] 论文显示 direct formalization 在 Putnam 2025 上全军覆没） +- **反馈需求**：自然语言证明翻译为 Lean 后，Pass@128 的 Advanced 组得分仅 3.3% + +## LEAP 的解法 + +[[leap-agentic-atp|LEAP]] 不依赖单次自动形式化，而是： +1. 先生成**非正式蓝图**（策略层面），再逐步翻译为 Lean +2. 利用编译错误反馈迭代修正 +3. 将复杂问题分解为更小的子目标（[[blueprint-driven-atp|蓝图驱动]]） + +## 参考 + +- [[formal-theorem-proving|形式化定理证明]] +- [[lean-proof-assistant|Lean 证明助手]] +- [[leap-agentic-atp|LEAP]] +- [[blueprint-driven-atp|蓝图驱动 ATP]] diff --git a/concepts/autoregressive-drafting.md b/concepts/autoregressive-drafting.md new file mode 100644 index 0000000..9f1aec2 --- /dev/null +++ b/concepts/autoregressive-drafting.md @@ -0,0 +1,38 @@ +--- +title: "Autoregressive Drafting" +created: 2026-06-28 +updated: 2026-06-28 +type: concept +tags: [speculative-decoding, llm-inference, sequential-generation] +sources: [DSpark] +--- +# Autoregressive Drafting + +自回归草稿（Autoregressive Drafting）是[[speculative-decoding|投机解码（Speculative Decoding）]]的传统草稿架构：草稿模型逐 token 顺序生成候选序列，每个位置条件化于先前采样的 token。这种显式依赖关系提供了强大的建模能力，但草稿延迟随块大小线性增长：$T_{draft} \propto \gamma$。 + +## 结构约束 + +$O(\gamma)$ 的延迟迫使自回归草稿器使用**小块大小**（$\gamma$ 通常为 3-5）和**浅层网络**（通常仅 1 层），以避免草稿延迟主导总延迟。为补偿块大小不足，常配合树验证（tree-based verification）展开多条候选路径，但大量验证 token 会降低整体服务吞吐量。 + +## 与并行草稿的对比 + +DSpark 论文的逐位置条件接受率分析揭示了关键洞察： + +- **自回归草稿器**在位置 1 起步较低（浅网络容量劣势，如 Chat: ~0.53 vs 并行 ~0.72），但后续位置**维持或上升**——得益于条件化于已采样 token 的语义路径锁定 +- **并行草稿器**（[[parallel-drafting]]）在位置 1 起步较高（深网络容量优势），但后续位置**快速衰减** + +这种结构性差异解释了为何初始 token 的高杠杆使得某些场景下并行草稿器在总体接受长度上反超自回归草稿器。 + +## 代表方法 + +| 方法 | 关键机制 | +|------|---------| +| [[Eagle3]] | TTT（Training-Time Test），horizon=7 | +| [[MTP]] | Multi-Token Prediction，DeepSeek 生产基线 | +| Medusa (tree) | 多草稿头 + 树验证 | + +## 参考 + +- [[DSpark]] — 半自回归架构融合两者优势 +- [[parallel-drafting|Parallel Drafting]] +- [[position-wise-conditional-acceptance|位置条件接受率（Position-wise Conditional Acceptance）]] diff --git a/concepts/beam-shared-kv-caching.md b/concepts/beam-shared-kv-caching.md new file mode 100644 index 0000000..060ede0 --- /dev/null +++ b/concepts/beam-shared-kv-caching.md @@ -0,0 +1,30 @@ +--- +title: "Beam-Shared KV Caching" +created: 2026-06-28 +updated: 2026-06-28 +type: concept +tags: [generative-recommendation, inference-optimization, kv-cache] +sources: [GR4AD] +--- +# Beam-Shared KV Caching + +Beam-Shared KV Caching 是 [[GR4AD]] 提出的束搜索推理优化技术，通过沿序列维度组织束来共享编码器 KV 缓存。 + +## 问题 + +在束搜索中，解码器的每步需要对 $B$ 个束分别计算注意力——每个束需要独立的 KV 缓存。标准实现中，$B$ 个束产生 $B$ 份完整 KV 缓存副本，per-step KV 读取复杂度为 $O(B \cdot L)$，其中 $L$ 是序列长度。 + +## 方案 + +将所有束沿序列维度拼接，多个束共享**同一份编码器 KV 缓存**。注意力计算中，束间通过适当的掩码隔离互注意力，但编码器部分完全共享。per-step KV 读取复杂度降至 $O(L)$。 + +## 效果 + +- 消除冗余的内存访问 +- 对束搜索的吞吐量有显著贡献 +- 配合 TopK Pre-Cut（先并行选 $k$ 个候选人，再做全局 top-$k$ 选择）进一步减少搜索空间 + +## 参考 + +- [[GR4AD]] +- [[dynamic-beam-serving|DBS]] diff --git a/concepts/behavior-monitoring-rl.md b/concepts/behavior-monitoring-rl.md new file mode 100644 index 0000000..5479772 --- /dev/null +++ b/concepts/behavior-monitoring-rl.md @@ -0,0 +1,46 @@ +--- +title: "行为监控 RL（Behavior Monitoring in RL）" +created: 2026-07-02 +updated: 2026-07-02 +type: concept +tags: [verification, reward-hacking, rl, monitoring, coding-agent] +sources: + - "[[verification-horizon-no-silver-bullet]]" +--- + +# 行为监控 RL + +在 RL 训练中对 agent trajectory 进行审计，检测并惩罚 shortcut 行为的机制，是防御 [[reward-hacking|奖励破解]] 的关键手段。 + +## 设计 + +### Pattern Set `P` + +每个 pattern 指定三项： +1. **Observable evidence**：轨迹中的可观察证据（命令历史、网络访问、git 操作） +2. **Leakage risk**：关联的信息泄露风险 +3. **Intervention**：token 级惩罚 + +### 闭环更新 + +Pattern set 在训练过程中迭代更新： +1. 每轮 RL 后，从当前 policy 抽样 trajectory +2. Agentic reviewer 检查轨迹，发现新的 shortcut 策略 +3. 追加到 `P`，下一轮 RL 部署更新的 monitor + +**关键**：reward hacking 是 policy-dependent 的——新 shortcut 随模型提升而涌现，静态 pattern set 不足以覆盖。 + +## 发现的两类泄露 + +| 类型 | 行为 | 频率 | Resolved Rate | +|------|------|------|:---:| +| **静态环境泄露** | Repository-history mining | 3.69% | 47.29%（↓基线） | +| | Test-oracle tampering | 8.25% | 41.47%（↓基线） | +| **Policy 依赖捷径** | Solution artifact retrieval | 4.32% | 72.34%（↑12.35pp） | +| | External fix lookup | 7.03% | 61.69%（↑1.70pp） | + +## 参考 + +- [[verification-horizon-no-silver-bullet|论文原文]] +- [[test-driven-rewards|测试驱动奖励]] +- [[reward-hacking|奖励破解]] diff --git a/concepts/blind-prompting.md b/concepts/blind-prompting.md new file mode 100644 index 0000000..02be8f9 --- /dev/null +++ b/concepts/blind-prompting.md @@ -0,0 +1,36 @@ +--- +title: "Blind Prompting（盲提示）" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: concept +tags: [prompt-engineering, anti-pattern, methodology] +sources: [[prompt-to-loop-engineering-2026]] +confidence: high +--- + +# Blind Prompting + +> [[prompt-engineering|Prompt Engineering]] 的反模式：仅依赖 trial-and-error 换词、缺乏系统测试、对模型原理一知半解的"凭手感"提示方法。 + +## 与 Prompt Engineering 的区别 + +| 维度 | Prompt Engineering | Blind Prompting | +|------|-------------------|-----------------| +| 方法论 | 定义问题 → demonstration set → 候选 prompt → 实测准确率 → 成本/精度权衡 → 持续迭代 | 凭直觉换词 → 看输出 → 不满意再换 | +| 测试 | 有系统化评估矩阵 | 无测试或仅主观判断 | +| 可迁移性 | 底座模型切换时可重编译（如 [[dspy|DSPy]]） | 换模型后集体失效 | + +## 危害 + +- 无法规模化：应用稍大就需要维护成百上千条"万能模板" +- 技术债务累积：模型升级时精心打磨的 prompt 可能反向退化 +- 成本失控：无缓存意识、无 token 预算概念 + +## 起源 + +Mitchell Hashimoto (2023) 首次系统区分了 Prompt Engineering 与 Blind Prompting。 + +## 相关概念 + +- [[prompt-engineering|Prompt Engineering]] +- [[dspy|DSPy]] diff --git a/concepts/blueprint-driven-atp.md b/concepts/blueprint-driven-atp.md new file mode 100644 index 0000000..8df67d9 --- /dev/null +++ b/concepts/blueprint-driven-atp.md @@ -0,0 +1,48 @@ +--- +title: "蓝图驱动 ATP（Blueprint-Driven ATP）" +created: 2026-07-03 +updated: 2026-07-03 +type: concept +tags: ["theorem-proving", "planning", "decomposition", "lean"] +sources: ["arxiv:2606.03303"] +--- + +# 蓝图驱动 ATP + +> 不是一次性合成完整证明，而是通过蓝图草图逐步分解和迭代——仿效人类数学家的证明工作流。 + +## 核心定义 + +**蓝图驱动 ATP** 是 [[leap-agentic-atp|LEAP]] 在直接形式化失败后的回退策略：生成**非正式蓝图**（说明如何将目标归约为子目标），再翻译为 **Lean 证明草图**，将子目标注册入 [[and-or-dag-memoization|AND-OR DAG]] 后递归处理。 + +## 工作流 + +``` +目标（OR 节点） + ↓ 直接证明失败 +蓝图生成 → 非正式蓝图（规划空间） + ↓ +翻译为 Lean 证明草图（AND 节点） + ↓ Lean 编译器验证草图 + → 通过：子目标 → 新 OR 节点 → 递归处理 + → 拒绝：LLM Reviewer 评估 → 重试/回溯/放弃 +``` + +## 与 Lean Blueprint 工具的关系 + +受 Lean Blueprint 工具的启发——该工具允许数学家编写人类可读的证明路线图，链接到 Lean 代码并可视化为 DAG。已在 Fermat's Last Theorem 形式化路线图等大型项目中验证。 + +## 与直接形式化的对比 + +| 维度 | 直接形式化 | 蓝图驱动 | +|------|----------|---------| +| 策略 | 一次性生成完整证明 | 分解为子目标逐步攻克 | +| 容错 | 整体正确才通过 | 子目标可独立重试 | +| 复用 | 无 | 引理跨分支复用 | +| 适用 | 简单/中等难度 | 高难度、多步骤证明 | + +## 参考 + +- [[leap-agentic-atp|LEAP]] +- [[and-or-dag-memoization|AND-OR DAG 记忆化]] +- [[interleaved-informal-formal-planning|非正式-形式化交错规划]] diff --git a/concepts/channel-fracture.md b/concepts/channel-fracture.md new file mode 100644 index 0000000..3c4ecf9 --- /dev/null +++ b/concepts/channel-fracture.md @@ -0,0 +1,41 @@ +--- +title: "Channel Fracture（通道断裂）" +created: 2026-07-03 +updated: 2026-07-03 +type: concept +tags: ["agent", "memory", "hermes", "failure-mode"] +sources: ["https://mp.weixin.qq.com/s/iiTmgbtrYHMMjQ7dn7CDrg"] +--- + +# Channel Fracture + +> 「看似完成、实际未送达」——记忆写入的隐藏失败模式。 + +## 核心定义 + +**Channel Fracture** 是 Hermes Agent 生产部署中发现的一种记忆写入失败模式：当定时任务 Agent 尝试向目标 Agent 注入持久记忆时，由于 `skip_memory=True` 和 memory manager 初始化条件，cron 路径出现了「命令执行成功，但记忆未送达」的通道断裂。 + +## 案例详情 + +实验比较了三条写入路径： +1. 直接写 SQLite → 送达 +2. 目标 Agent 通过 memory tools 自写入 → 送达 +3. **cron delegated 写入 → 通道断裂** + +根因：cron 路径中 `skip_memory=True` 导致 memory manager 未初始化，写入操作被静默跳过。 + +## 启示 + +记忆系统不能只看「有没有存储」，还要看完整链路： +- 谁写入，写给谁 +- 通过什么通道写入 +- 有没有确认送达 +- 未来什么时候被检索出来 +- 会不会污染别的用户或任务 + +这也是 [[memory-tripartite-partition|记忆三分区]] 的设计动机之一——分区治理降低跨通道污染风险。 + +## 参考 + +- [[zleap-workspace-harness-2026|Zleap-Agent Harness 设计]]（引用了此案例） +- [[memory-tripartite-partition|记忆三分区]] diff --git a/concepts/circuit-breaker-pattern.md b/concepts/circuit-breaker-pattern.md new file mode 100644 index 0000000..389136f --- /dev/null +++ b/concepts/circuit-breaker-pattern.md @@ -0,0 +1,39 @@ +--- +title: "Circuit Breaker Pattern（熔断器模式）" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: concept +tags: [safety, loop-engineering, reliability, pattern] +sources: [[prompt-to-loop-engineering-2026]] +confidence: high +--- + +# Circuit Breaker Pattern + +> 在 [[loop-engineering|Loop Engineering]] 中，熔断器是 [[loop-contract|Loop Contract]] 的 BUDGET 维度固化为硬约束的安全机制——连续失败 N 次即跳闸。 + +## 核心参数 + +- **max_consecutive_failures**：连续失败次数上限。一旦连续报错 N 次，系统立即跳闸并回退代码，将当前运行栈日志打包成工单转交人工 +- **max_runtime_min**：墙上时间上限。超时无条件熔断，不等待当前操作完成 + +## 设计原理 + +熔断器来自分布式系统设计模式，在自主 Agent 循环中承担 **安全预算执行者** 角色： + +1. **失败计数**：跟踪连续失败次数 +2. **阈值触发**：达到 max_consecutive_failures → OPEN 状态（拒绝所有操作） +3. **优雅降级**：回退代码 → 打包日志 → 转交人工，而非静默丢失 + +## 与看门狗的分工 + +| 机制 | 监控对象 | 触发条件 | 响应 | +|------|---------|---------|------| +| [[circuit-breaker-pattern|熔断器]] | 任务级失败 | 连续失败 N 次 | 跳闸 + 回退 | +| [[watchdog-pattern|看门狗]] | 进程级异常 | CPU 满载 + 无 I/O | SIGKILL | + +## 相关概念 + +- [[loop-contract|Loop Contract]] +- [[watchdog-pattern|看门狗]] +- [[loop-engineering|Loop Engineering]] diff --git a/concepts/clip.md b/concepts/clip.md new file mode 100644 index 0000000..e951ef7 --- /dev/null +++ b/concepts/clip.md @@ -0,0 +1,38 @@ +--- +title: "CLIP" +created: 2026-07-04 +updated: 2026-07-04 +type: concept +tags: [model, multimodal, vision-language, openai] +sources: ["Radford et al., 2021"] +--- + +# CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) + +OpenAI 提出的双编码器视觉语言模型，通过大规模图文对对比学习训练，将图像和文本对齐到共享嵌入空间。 + +## 架构 + +- 视觉编码器：ViT 或 ResNet，输出单位嵌入 +- 文本编码器：Transformer，输出单位嵌入 +- 训练目标：对比损失（contrastive loss），最大化匹配图文对的相似度，最小化不匹配对的相似度 + +## 关键影响 + +CLIP 使 VLM 成为基础视觉组件，支持： +- [[open-vocabulary-recognition|开放词表识别]]（zero-shot classification） +- 图文检索、检测、分割、VQA +- 嵌入空间的语义可解释性（相似度反映语义关联） + +## 变体与后代 + +- ViT-B/32、ViT-L/14 等不同视觉骨干 +- BLIP、ALIGN、SigLIP 等后续模型 + +## 参考 + +- [[vision-language-models|VLM]] +- [[dual-encoder-vlm|双编码器 VLM]] +- [[cosine-similarity-geometry|余弦相似度几何]] +- [[semantic-robustness-certification-vlm-2026|Semantic Robustness Certification (ICML 2026)]]（以 CLIP ViT-B/32 实验） +- [[contrastive-learning|对比学习]] diff --git a/concepts/clique-decision-problem.md b/concepts/clique-decision-problem.md new file mode 100644 index 0000000..ee87185 --- /dev/null +++ b/concepts/clique-decision-problem.md @@ -0,0 +1,29 @@ +--- +title: "Clique Decision Problem（团判定问题）" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: concept +tags: [graph-theory, computational-complexity, safe-exploration] +sources: [[safe-equilibrium-exploration]] +confidence: high +--- + +# Clique Decision Problem + +> [[safe-equilibrium-exploration|SEE 算法]] 第 2 步将寻找最小 [[uncertain-model|不确定模型]] 的问题**归约为图论中的团判定问题**（给定图 G 和整数 k，判定 G 是否包含大小为 k 的团），并在多项式时间内近似求解。 + +## 归约逻辑 + +SEE 将模型精化建模为：在不确定性图中找一个"团"——相互兼容的模型参数集合，使得团内所有参数对可行域内数据的拟合都是"最小不确定的"。 + +## 计算性质 + +- Clique Decision 是 NP-完全的经典问题 +- SEE 采用多项式时间近似求解 +- 在实验规模的图上是高效的 + +## 相关概念 + +- [[safe-equilibrium-exploration|SEE]] +- [[uncertain-model|不确定模型]] +- [[risky-bellman-equation|风险贝尔曼方程]] diff --git a/concepts/confidence-head.md b/concepts/confidence-head.md new file mode 100644 index 0000000..5cde8f4 --- /dev/null +++ b/concepts/confidence-head.md @@ -0,0 +1,41 @@ +--- +title: "Confidence Head" +created: 2026-06-28 +updated: 2026-06-28 +type: concept +tags: [speculative-decoding, confidence-estimation, neural-calibration] +sources: [DSpark] +--- +# Confidence Head + +置信度头是 [[DSpark]] 中用于预测每个草稿位置**条件存活概率**的轻量级模块。其输出直接驱动[[hardware-aware-prefix-scheduler|硬件感知前缀调度器（Hardware-Aware Prefix Scheduler）]]的验证长度决策。 + +## 架构 + +$$c_k = \sigma\left(w^\top [h_k; W_1[x_{k-1}]]\right)$$ + +- $h_k$：并行骨干在位置 $k$ 的隐藏状态 +- $W_1[x_{k-1}]$：前一个草稿 token 的马尔可夫嵌入 +- $\sigma$：sigmoid，将输出压缩到 $(0,1)$ + +## 监督信号 + +训练目标 $c_k$ 逼近解析接受率 $c_k^*$，后者由草稿分布 $p_k^d$ 与目标分布 $p_k^t$ 的总变差距离决定： + +$$c_k^* = 1 - \frac{1}{2} \|p_k^d - p_k^t\|_1$$ + +## 校准：顺序温度缩放（STS） + +原始置信度估计常存在过自信偏差（平均 ECE 3%-8%）。[[sequential-temperature-scaling|Sequential Temperature Scaling]] 逐位置进行 1D 网格搜索，最小化累积乘积 $\prod_{i \le k} c_i$ 的 ECE，将平均 ECE 降至 ~1%。 + +温度缩放是保序变换——修正概率幅度但不扰乱草稿 token 的相对排序。 + +## 与静态阈值方法的区别 + +静态阈值方法（如直接拒绝 $c_k < \theta$ 的 token）只需要置信度分数的相对排序。DSpark 的硬件感知调度器需要累积存活概率的**绝对幅度**来计算期望接受长度 $\tau$，因此必须校准。 + +## 参考 + +- [[DSpark]] +- [[confidence-scheduled-verification|置信度调度验证（Confidence-Scheduled Verification）]] +- [[sequential-temperature-scaling|Sequential Temperature Scaling]] diff --git a/concepts/confidence-scheduled-verification.md b/concepts/confidence-scheduled-verification.md new file mode 100644 index 0000000..c5cbe18 --- /dev/null +++ b/concepts/confidence-scheduled-verification.md @@ -0,0 +1,33 @@ +--- +title: "Confidence-Scheduled Verification" +created: 2026-06-28 +updated: 2026-06-28 +type: concept +tags: [speculative-decoding, llm-inference, dynamic-scheduling] +sources: [DSpark] +--- +# Confidence-Scheduled Verification + +置信度调度验证是 [[DSpark]] 提出的动态验证长度选择机制，用[[confidence-head|置信度头（Confidence Head）]]估计每个草稿位置的前缀存活概率，再由[[hardware-aware-prefix-scheduler|硬件感知前缀调度器（Hardware-Aware Prefix Scheduler）]]基于实时系统负载动态裁剪低置信度后缀 token。 + +## 问题动机 + +固定长度验证存在两大浪费源： + +1. **数据侧**：不同领域的接受率天然不同——结构化任务（代码、数学）的接受率远高于开放式对话，静态验证长度无法适配 +2. **系统侧**：轻负载下额外验证代价极小，但高并发下每次无意义验证都挤占目标模型的批容量，降低整体吞吐量 + +## 两组件协同 + +- **置信度头**：$c_k = \sigma(w^\top [h_k; W_1[x_{k-1}]])$，预测位置 $k$ 的条件存活概率 $P(\text{accept}_k | \text{accept}_{1:k-1})$ +- **前缀调度器**：将验证长度选择形式化为全局吞吐量最大化问题 $\Theta = \tau \cdot \text{SPS}(B)$，通过贪心排序+早停实现严格因果的 lossless 调度 + +## 校准 + +神经网络的置信度估计常存在过自信偏差。DSpark 引入**顺序温度缩放（[[sequential-temperature-scaling|Sequential Temperature Scaling]]）**：利用链式法则 $\prod_{i \le k} c_i$，从左到右逐位置进行 1D 网格搜索最小化累积乘积的 ECE，保持分数排序不变的同时修正绝对幅度。 + +## 参考 + +- [[DSpark]] +- [[hardware-aware-prefix-scheduler|硬件感知前缀调度器（Hardware-Aware Prefix Scheduler）]] +- [[confidence-head|置信度头（Confidence Head）]] diff --git a/concepts/context-engineering.md b/concepts/context-engineering.md index cde4400..b0737b3 100644 --- a/concepts/context-engineering.md +++ b/concepts/context-engineering.md @@ -26,6 +26,21 @@ Context Engineering 的关键转变在于从"输入是什么"到"模型在每一 - **压缩**（Compaction）：移除已完成使命的 token - **记忆检索**：只拉入与当前任务最相关的记录 +## 三种故障模式 + +参见 [[context-failure-modes|上下文故障模式]]： + +- **Context Starvation**（信息匮乏）：数据过少 → 幻觉 +- **Context Overflow**（信息过载）：噪音稀释注意力 +- **Context Rot**（上下文腐烂）：窗口越满质量越退化 + +## 优化策略 + +- [[minimum-viable-context|MVC（最小可行上下文）]]：严控单次请求体积 +- [[graphrag|GraphRAG]]：实体关系网络取代向量相似度 +- [[just-in-time-retrieval|JIT 检索]]：按需实时加载 +- [[prefix-matching-invariant|前缀匹配不变性]]：缓存经济学基础 + ## 上下文包含的内容 在部署的 Agent 中，上下文包括：系统 prompt + 工具定义 + 历史轮次 + 工具调用结果 + 检索文档 + 动态注入的工作状态。所有这些都在争抢有限的注意力预算。 diff --git a/concepts/context-failure-modes.md b/concepts/context-failure-modes.md new file mode 100644 index 0000000..c49f3bf --- /dev/null +++ b/concepts/context-failure-modes.md @@ -0,0 +1,48 @@ +--- +title: "Context Failure Modes（上下文故障模式）" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: concept +tags: [context-engineering, failure, debugging] +sources: [[prompt-to-loop-engineering-2026]] +confidence: high +--- + +# Context Failure Modes + +> 在 [[context-engineering|Context Engineering]] 中，缺乏合理的上下文装配逻辑时易陷入的三种典型故障模式。 + +## 三种模式 + +### Context Starvation（信息匮乏） + +- **现象**：数据过少 → 模型缺乏依据 → 产生幻觉 +- **根因**：检索范围过窄、过滤条件过严、上下文截断策略不当 +- **对策**：扩大检索窗口、使用 [[graphrag|GraphRAG]] 进行语义关联扩展 + +### Context Overflow（信息过载） + +- **现象**：灌入大量无关噪音 → 稀释模型注意力 → 关键信息被淹没 +- **根因**：全量预加载、未做相关性过滤、缺少 [[minimum-viable-context|MVC]] 机制 +- **对策**：[[just-in-time-retrieval|JIT 检索]]、渐进式披露、压缩（Compaction） + +### Context Rot（上下文腐烂） + +- **现象**：窗口越填越满 → 模型响应质量反向退化 +- **根因**：已失效的历史信息未被清理、压缩策略缺失 +- **对策**：定期压缩、移除已完成使命的 Token、利用 [[prompt-caching|Prompt Caching]] 前缀匹配 + +## 三者关系 + +``` +Context Starvation ←─ 检索不足 ──→ Context Overflow + ↑ ↓ + └──── 退化 ──── Context Rot ←────┘ +``` + +## 相关概念 + +- [[context-engineering|Context Engineering]] +- [[minimum-viable-context|MVC]] +- [[prompt-caching|Prompt Caching]] +- [[graphrag|GraphRAG]] diff --git a/concepts/context-prefetch-vs-agentic.md b/concepts/context-prefetch-vs-agentic.md new file mode 100644 index 0000000..df7581f --- /dev/null +++ b/concepts/context-prefetch-vs-agentic.md @@ -0,0 +1,38 @@ +--- +title: "上下文预取 vs 按需加载（Context Prefetch vs Agentic）" +created: 2026-07-03 +updated: 2026-07-03 +type: concept +tags: ["agent", "context", "latency", "token-economics"] +sources: ["https://mp.weixin.qq.com/s/iiTmgbtrYHMMjQ7dn7CDrg"] +--- + +# 上下文预取 vs 按需加载 + +> Harness 要明确规定：哪些提前带入（Prefetch），哪些按需读取（Agentic）。 + +## 核心定义 + +在 [[workspace-first-architecture|Workspace-first 架构]] 中，上下文加载被拆成两种模式： + +| 模式 | 触发时机 | 内容 | 特点 | +|------|---------|------|------| +| **Prefetch** | 进入工作区时自动 | 用户偏好、近期工作事件、常用经验 | 短、准、可控 | +| **Agentic** | 模型主动请求 | 完整文档详情、历史会议纪要 | 按需触发，增加交互轮次 | + +## 设计权衡 + +- 预取过多 → 抬高上下文成本，大量不相关内容占据注意力 +- 全部按需读取 → 增加交互轮次和失败点，延迟上升 +- 最优策略：核心信息 prefetch + 详情按需 agentic + +## 与记忆召回的关系 + +Prefetch/Agentic 是上下文层的加载策略，[[memory-recall-fast-slow|记忆快慢召回]] 是记忆层对同一思路的实现——fast 对应 prefetch，slow 对应 agentic。 + +## 参考 + +- [[zleap-workspace-harness-2026|Zleap-Agent Harness 设计]] +- [[workspace-first-architecture|Workspace-first 架构]] +- [[context-management|上下文管理]] +- [[memory-recall-fast-slow|快慢召回]] diff --git a/concepts/contrastive-learning.md b/concepts/contrastive-learning.md new file mode 100644 index 0000000..f297c93 --- /dev/null +++ b/concepts/contrastive-learning.md @@ -0,0 +1,31 @@ +--- +title: "对比学习 (Contrastive Learning)" +created: 2026-07-04 +updated: 2026-07-04 +type: concept +tags: [self-supervised, representation-learning, embedding, multimodal] +sources: [] +--- + +# 对比学习 (Contrastive Learning) + +一种自监督/监督表示学习方法，通过拉近正样本对、推开负样本对来学习有判别力的嵌入表示。 + +## 核心损失 + +$$\mathcal{L} = -\log \frac{\exp(\text{sim}(z_i, z_i^+)/\tau)}{\sum_j \exp(\text{sim}(z_i, z_j)/\tau)}$$ + +- $z_i, z_i^+$：正样本对（匹配的图文/增强视图） +- $z_j$：batch 中所有样本（包括负样本） +- $\tau$：温度参数 + +## 在 VLM 中的作用 + +CLIP 的对比训练使文本嵌入成为嵌入空间中的**语义锚点**——匹配的图文对被拉近，不匹配的被推开。这是 [[text-proxy-for-semantics|文本语义代理]] 有效的基础：文本 prompt 的嵌入在语义上与其描述的概念对齐。 + +## 参考 + +- [[clip|CLIP]] +- [[vision-language-models|VLM]] +- [[cosine-similarity-geometry|余弦相似度几何]] +- [[text-proxy-for-semantics|文本语义代理]] diff --git a/concepts/control-barrier-function.md b/concepts/control-barrier-function.md new file mode 100644 index 0000000..5f4c52f --- /dev/null +++ b/concepts/control-barrier-function.md @@ -0,0 +1,39 @@ +--- +title: "Control Barrier Function（控制屏障函数）" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: concept +tags: [safe-control, control-theory, safety, CBF] +sources: [[safe-equilibrium-exploration]] +confidence: high +--- + +# Control Barrier Function (CBF) + +> 控制理论中用于保证安全约束的数学工具。在 [[safe-exploration|安全探索]] 中，CBF 被用作 [[safety-filter|Safety Filter]] 的约束函数。 + +## 定义 + +对于控制系统 ẋ = f(x) + g(x)u，标量函数 h(x) 是一个 CBF，如果存在 α > 0 使得： + +> sup_u [L_f h(x) + L_g h(x)u + α h(x)] ≥ 0 + +当 h(x) ≥ 0 时，系统状态保持在安全集内。 + +## 在 RL 中的应用 + +- **CBF + QP**：将 CBF 作为二次规划的约束，修正 RL 策略的输出动作 +- **State-affine CBF**：Cheng et al. (2019) 提出状态仿射 CBF，简化 QP 求解 +- **控制仿射系统**：适用于 ẋ = f(x) + g(x)u 形式的动力学 + +## 局限 + +- 需要系统动力学的精确知识 +- 人工设计 CBF 费时且保守 +- 不适用于复杂/非结构化环境 + +## 相关概念 + +- [[safety-filter|Safety Filter]] +- [[safe-exploration|安全探索]] +- [[feasible-zone|可行域]] diff --git a/concepts/cosine-similarity-geometry.md b/concepts/cosine-similarity-geometry.md new file mode 100644 index 0000000..95de6e7 --- /dev/null +++ b/concepts/cosine-similarity-geometry.md @@ -0,0 +1,37 @@ +--- +title: "余弦相似度几何 (Cosine Similarity Geometry)" +created: 2026-07-04 +updated: 2026-07-04 +type: concept +tags: [geometry, embedding, vlm, similarity] +sources: [] +--- + +# 余弦相似度几何 (Cosine Similarity Geometry) + +VLM 将图像和文本嵌入映射到单位球 $S^{d-1}$ 上，此时欧氏内积等价于余弦相似度。这一几何结构是 VLM 分类和语义分析的基础。 + +## 关键性质 + +- **单位球约束**：所有嵌入 $\|e\|_2 = 1$ +- **相似度 ≡ 内积**：$\langle z, u \rangle = \cos(\theta_{z,u})$ +- **语义强度**：嵌入与语义向量 $v_a$ 的内积 $\langle e, v_a \rangle$ 可解释为语义 $a$ 的强度 + +## 语义平面 + +对于一对语义 $(a, a')$，其文本嵌入 $u_a, u_{a'}$ 张成的二维子空间 $P_{a,a'} = \text{span}\{u_a, u_{a'}\}$ 称为语义平面（[[semantic-plane]]）。语义变化可在该平面内参数化。 + +## 加性语义 (Additive Semantics) + +若查询嵌入 $e = \sum_i \alpha_i v_{a_i}$ 可分解为语义向量的线性组合，则其对各语义的强度也呈加性分解： +$$D_a(e) = \sum_i \alpha_i D_a(v_{a_i})$$ + +该性质来自内积的双线性，是 VLM 嵌入空间区别于普通神经网络的关键特征（[[additive-semantics]]）。 + +## 参考 + +- [[vision-language-models|VLM]] +- [[dual-encoder-vlm|双编码器 VLM]] +- [[semantic-plane|语义平面]] +- [[additive-semantics|加性语义]] +- [[voronoi-decision-regions|Voronoi 决策区域]] diff --git a/concepts/cosine-taper-schedule.md b/concepts/cosine-taper-schedule.md new file mode 100644 index 0000000..25f69b0 --- /dev/null +++ b/concepts/cosine-taper-schedule.md @@ -0,0 +1,42 @@ +--- +title: "Cosine Taper Schedule（余弦衰减调度）" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: concept +tags: [language-model, schedule, cosine, architecture, efficiency] +sources: [[tapered-language-models]] +confidence: high +--- + +# Cosine Taper Schedule + +> [[mlp-width-tapering|MLP 宽度渐缩]] 的最优调度函数——使用余弦函数将 MLP 宽度从前向后平滑递减。 + +## 公式 + +第 ℓ 层的 MLP 宽度： + +> w_ℓ = w_max · (cos(πℓ/(2L)))^p + +- w_max：第 0 层（首层）的宽度 +- L：总层数 +- p：控制 steepness（论文中使用 p ≈ 1） + +## 与其他调度的对比 + +| 调度 | 440M Transformer perplexity | 特点 | +|------|---------------------------|------| +| Uniform | 16.28 | 基准 | +| Step-wise | 15.96 | 硬截断，不连续 | +| Linear | 15.49 | 连续但不平滑 | +| **Cosine** | **14.44** | 连续平滑，最优 | + +## U 形曲线 + +Taper 的强度存在最优值：1.50× → 0.50× baseline d_ff。过强（1.75× → 0.25×）或过弱（1.25× → 0.75×）均不如中间值——说明存在一个最优的**容量梯度**。 + +## 相关概念 + +- [[mlp-width-tapering|MLP 宽度渐缩]] +- [[depth-aware-capacity-allocation|深度感知容量分配]] +- [[tapered-language-models|Tapered Language Models]] diff --git a/concepts/cross-mode-collision.md b/concepts/cross-mode-collision.md new file mode 100644 index 0000000..6198570 --- /dev/null +++ b/concepts/cross-mode-collision.md @@ -0,0 +1,41 @@ +--- +title: "Cross-Mode Collision" +created: 2026-06-28 +updated: 2026-06-28 +type: concept +tags: [speculative-decoding, parallel-generation, quality-degradation] +sources: [DSpark] +--- +# Cross-Mode Collision + +跨模态碰撞是[[parallel-drafting|并行草稿（Parallel Drafting）]]的固有缺陷：当并行草稿器独立预测块内每个位置的 token 时，各位置边缘化所有可能的前驱分布，而非条件化于实际采样的 token，导致产生不一致的 token 序列。 + +## 典型示例 + +上下文 "Let's..." 允许多种延续： +- 路径 A: "Let's go to the" +- 路径 B: "Let me think about" + +并行草稿器可能产生： +- "Let's me to the"（混合了路径 A 和 B） +- "Let go think about"（同样不连贯） + +## 根本原因 + +每个位置 $k$ 的边缘分布 $p_k^d(x_k)$ 在所有可能的 $x_{k-1}$ 上求期望，但草稿阶段没有已确定的 $x_{k-1}$。一旦某些 token 采样了特定语义路径，后续 token 却无法利用这一已确定的方向。 + +## 后果 + +导致**后缀接受率衰减（suffix decay）**：DSpark 论文的逐位置分析显示，并行草稿器（DFlash）在 Chat 场景从位置 1 的 ~0.72 条件接受率降至位置 7 的 ~0.52，而自回归草稿器（Eagle3）反而从 ~0.53 升至 ~0.58。 + +## 缓解方法 + +- [[semi-autoregressive-generation|半自回归生成（Semi-Autoregressive Generation）]]（DSpark）：通过轻量级顺序块注入块内依赖 +- [[markov-draft-head|马尔可夫草稿头（Markov Draft Head）]]：一阶转移偏置，如 "of" 后提升 "course" 抑制 "problem" +- [[rnn-draft-head|RNN 草稿头]]：循环状态累积完整前缀历史 + +## 参考 + +- [[DSpark]] +- [[parallel-drafting|并行草稿（Parallel Drafting）]] +- [[semi-autoregressive-generation|半自回归生成（Semi-Autoregressive Generation）]] diff --git a/concepts/crown-verifier.md b/concepts/crown-verifier.md new file mode 100644 index 0000000..63076fd --- /dev/null +++ b/concepts/crown-verifier.md @@ -0,0 +1,26 @@ +--- +title: "CROWN Verifier" +created: 2026-07-04 +updated: 2026-07-04 +type: concept +tags: [verification, certification, bounds, neural-network] +sources: ["Zhang et al., 2018"] +--- + +# CROWN Verifier + +一种通过快速线性边界传播进行神经网络鲁棒性验证的方法，属于不完整确定性验证器。 + +## 核心思想 + +CROWN（CROWN: Efficient Bound Propagation）对神经网络逐层计算输出的线性上下界，利用向后传播的线性松弛快速给出每个类别的 logit 范围。相比 DeepPoly 更强调计算效率和 tightness 的平衡。 + +## 变体 + +- $\beta$-CROWN：CROWN + branch-and-bound，升级为完备验证器 + +## 参考 + +- [[robustness-certification|鲁棒性认证]] +- [[deep-poly|DeepPoly]] +- [[randomized-smoothing|随机平滑]] diff --git a/concepts/deep-poly.md b/concepts/deep-poly.md new file mode 100644 index 0000000..8d68ab5 --- /dev/null +++ b/concepts/deep-poly.md @@ -0,0 +1,26 @@ +--- +title: "DeepPoly" +created: 2026-07-04 +updated: 2026-07-04 +type: concept +tags: [verification, certification, convex-relaxation, neural-network] +sources: ["Singh et al., 2019"] +--- + +# DeepPoly + +一种确定性不完整验证器，基于凸松弛对神经网络进行可微的抽象解释，给出 sound 但保守的鲁棒性保证。 + +## 核心方法 + +对神经网络逐层传播抽象域（abstract domain），用线性约束 over-approximate 每一层的输出范围。最终在输出层检查是否存在对抗样本。 + +## 在鲁棒性认证中的定位 + +属于**不完整验证**类别：保证找到的扰动范围内没有对抗样本（sound），但可能因过度近似而拒绝实际上安全的输入（conservative）。 + +## 参考 + +- [[robustness-certification|鲁棒性认证]] +- [[crown-verifier|CROWN]] +- [[randomized-smoothing|随机平滑]] diff --git a/concepts/depth-aware-capacity-allocation.md b/concepts/depth-aware-capacity-allocation.md new file mode 100644 index 0000000..ea33605 --- /dev/null +++ b/concepts/depth-aware-capacity-allocation.md @@ -0,0 +1,38 @@ +--- +title: "Depth-Aware Capacity Allocation（深度感知容量分配）" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: concept +tags: [language-model, architecture, efficiency, depth, parameter-allocation] +sources: [[tapered-language-models]] +confidence: high +--- + +# Depth-Aware Capacity Allocation + +> [[tapered-language-models|Tapered Language Models]] 提出的架构设计轴：在固定总参数预算下，**不**对所有层均等分配容量，而是根据层在深度中的位置进行差异化分配。 + +## 核心直觉 + +现代 LM 中各层对输出的贡献**不均匀**： +- **早期层**：构建 token 的初步表示，需要更多变换能力 → 应分配更多容量 +- **后期层**：精化残差流（refine residual stream），变换幅度小 → 可以减少容量 + +## 设计原则 + +1. **固定总预算**：不增加总参数量 +2. **单调递减**：容量从前向后递减 +3. **MLP 作为调节轴**：MLP 宽度（d_ff）是所有 LM 架构共有的、单一干净的调节维度 + +## 实验验证 + +[[tapered-language-models|Bayat et al. (2026)]] 在 4 种架构、3 个规模上验证： +- 早期层多分配 → perplexity 改善 +- 后期层多分配 → **损害**（验证了不对称性方向） +- [[cosine-taper-schedule|余弦衰减]] 表现最优 + +## 相关概念 + +- [[tapered-language-models|Tapered Language Models]] +- [[mlp-width-tapering|MLP 宽度渐缩]] +- [[cosine-taper-schedule|余弦衰减调度]] diff --git a/concepts/dspy.md b/concepts/dspy.md new file mode 100644 index 0000000..dfa612d --- /dev/null +++ b/concepts/dspy.md @@ -0,0 +1,34 @@ +--- +title: "DSPy（声明式自改进 Python）" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: concept +tags: [prompt-engineering, framework, optimization, LLM] +sources: [[prompt-to-loop-engineering-2026]] +confidence: high +--- + +# DSPy (Declarative Self-improving Python) + +> Stanford NLP 推出的声明式框架——将 [[prompt-engineering|Prompt]] 从"人工手写"升级为"可编译、可学习的程序"。 + +## 核心转变 + +开发者**不再手写指令字符串**，而是声明输入输出的签名，交给优化器自动搜索最优 Prompt 与 Few-shot 组合。 + +## 关键能力 + +1. **签名声明**：定义 `input → output` 的语义契约 +2. **自动编译**：优化器在候选空间中搜索最优 Prompt + Few-shot +3. **模型切换**：底座模型从 GPT-4 换成 Llama 时，一键重新编译即可适配 + +## 工程意义 + +- 消除手工调参的技术债务 +- 模型升级不再导致已有 Prompt 集体失效 +- 将 Prompt 工程从"手艺"变为"工程学科" + +## 相关概念 + +- [[prompt-engineering|Prompt Engineering]] +- [[blind-prompting|Blind Prompting]] diff --git a/concepts/dual-encoder-vlm.md b/concepts/dual-encoder-vlm.md new file mode 100644 index 0000000..ed86b65 --- /dev/null +++ b/concepts/dual-encoder-vlm.md @@ -0,0 +1,34 @@ +--- +title: "双编码器 VLM (Dual-Encoder VLM)" +created: 2026-07-04 +updated: 2026-07-04 +type: concept +tags: [architecture, multimodal, vlm] +sources: [] +--- + +# 双编码器 VLM (Dual-Encoder VLM) + +使用独立视觉编码器和文本编码器将图像和文本分别映射到共享嵌入空间，然后通过余弦相似度进行匹配的视觉语言模型架构。 + +## 数学表述 + +- 图像 $x$ 经视觉编码器 $f_{\text{img}}$ → 单位嵌入 $z \in S^{d-1}$ +- 文本 $t$ 经文本编码器 $f_{\text{text}}$ → 单位嵌入 $u \in S^{d-1}$ +- 分类：$f(z) = \arg\max_c \langle z, u_c \rangle$ + +## 与融合型 VLM 的对比 + +- 双编码器：嵌入独立计算，可预先缓存文本嵌入，检索效率高 +- 融合型（如 LLaVA、Flamingo）：视觉和文本在 Transformer 中交叉注意力，能力更强但计算成本高 + +## 对鲁棒性认证的意义 + +双编码器的分类器是闭式的（cosine similarity → Voronoi cells），决策边界可解析刻画，这使得 [[semantic-robustness-certification|语义鲁棒性认证]] 中的闭式分析成为可能。 + +## 参考 + +- [[vision-language-models|VLM]] +- [[clip|CLIP]] +- [[cosine-similarity-geometry|余弦相似度几何]] +- [[voronoi-decision-regions|Voronoi 决策区域]] diff --git a/concepts/dynamic-beam-serving.md b/concepts/dynamic-beam-serving.md new file mode 100644 index 0000000..5b6876c --- /dev/null +++ b/concepts/dynamic-beam-serving.md @@ -0,0 +1,38 @@ +--- +title: "Dynamic Beam Serving (DBS)" +created: 2026-06-28 +updated: 2026-06-28 +type: concept +tags: [generative-recommendation, serving-optimization, beam-search] +sources: [GR4AD] +--- +# Dynamic Beam Serving (DBS) + +Dynamic Beam Serving（DBS）是 [[GR4AD]] 提出的动态束搜索服务机制，通过自适应调整束宽度在效率与效果之间取得最优权衡。 + +## 组成 + +**1. Dynamic Beam Width（DBW）** + +固定束宽度在所有解码步骤中使用相同的 $B$ 是次优的。最终返回的候选数由最后一步的束宽决定，但总解码成本由早期步骤的束宽主导（它们控制传播到后续步骤的假设数）。 + +DBW 采用**渐进递增**的束宽调度：如将 $512\text{-}512\text{-}512$ 替换为 $128\text{-}256\text{-}512$。早期步骤使用较小束宽减少计算，后期步骤扩展到目标候选数。最终候选质量基本不受影响，但计算量大幅降低。 + +**2. Traffic-Aware Adaptive Beam Search（TABS）** + +推荐流量存在强峰谷周期。服务约束由峰值负载决定。TABS 根据瞬时流量调整总束宽规模： + +$$B_t = B_{base} \cdot f(Q_t, C_{avail})$$ + +- **谷值期**（$Q_t < Q_{threshold}$）：增大束宽，利用闲置计算资源进行更广泛的假设探索 +- **峰值期**：维持基准束宽，保证延迟和吞吐量在预算内 + +## 效果 + +GR4AD 中 DBS 使 QPS 提升 20%，同时在谷值期通过 60% 的束宽扩展提升收入，峰值期保持稳定。 + +## 参考 + +- [[GR4AD]] +- [[lazyar|LazyAR]] +- [[reco-result-cache|Recommendation Result Cache]] diff --git a/concepts/equilibrium-safe-exploration.md b/concepts/equilibrium-safe-exploration.md new file mode 100644 index 0000000..5e61a60 --- /dev/null +++ b/concepts/equilibrium-safe-exploration.md @@ -0,0 +1,51 @@ +--- +title: "Equilibrium of Safe Exploration（安全探索均衡）" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: concept +tags: [safe-reinforcement-learning, equilibrium, exploration, convergence] +sources: [[safe-equilibrium-exploration]] +confidence: high +--- + +# Equilibrium of Safe Exploration + +> Yang et al. (2026) 首次揭示 [[safe-exploration|安全探索]] 的真正目标：不是单方面最大化 [[feasible-zone|可行域]]，而是找到可行域与 [[uncertain-model|不确定模型]] 之间的**不动点**。 + +## 均衡定义 + +记 Z 为可行域，M 为不确定模型。均衡点 (Z*, M*) 满足： + +1. **Z* 是 M* 下的最大可行域**：给定当前模型精度，不能再安全地扩展 +2. **M* 是 Z* 内数据的最精确模型**：在可行域内收集的所有数据已被充分利用 + +## 相互依存关系 + +``` +更大的可行域 ──→ 更多探索数据 ──→ 更精确的模型 + ↓ +更精确的模型 ──→ 更准确的约束推断 ──→ 更大的可行域 +``` + +## 收敛保证 + +[[safe-equilibrium-exploration|SEE 算法]] 的理论保证： + +- 不确定模型**单调精化**（不确定性单调递减） +- 可行域**单调扩展**（永不收缩） +- 两者在有限步内收敛到均衡 + +## 与传统观点的区别 + +| 传统观点 | 均衡观点 | +|---------|---------| +| 安全探索 = 最大化可行域 | 安全探索 = 找到可行域-模型不动点 | +| 可行域和模型独立优化 | 二者交替、相互增强 | +| 隐式假设模型已足够精确 | 显式建模模型不确定性 | + +## 相关概念 + +- [[safe-exploration|安全探索]] +- [[feasible-zone|可行域]] +- [[safe-equilibrium-exploration|SEE 算法]] +- [[uncertain-model|不确定模型]] diff --git a/concepts/evaluator-metrics.md b/concepts/evaluator-metrics.md new file mode 100644 index 0000000..3175b30 --- /dev/null +++ b/concepts/evaluator-metrics.md @@ -0,0 +1,42 @@ +--- +title: "评估器质量指标（Evaluator Metrics）" +created: 2026-07-02 +updated: 2026-07-02 +type: concept +tags: [evaluation, metrics, rft, rl, benchmarking] +sources: + - "[[verification-horizon-no-silver-bullet]]" +--- + +# 评估器质量指标 + +衡量 [[agent-evaluator|Agent 评估器]] 与 ground-truth（单元测试分数）对齐程度的多维度指标框架。 + +## 指标体系 + +| 指标 | 衡量什么 | 使用场景 | +|------|---------|---------| +| **BoN Accuracy** | 评估器能否从候选池中选出最佳样本 | RFT（小候选池） | +| **Regret** | 次优选择的质量损失 | 联合评估 | +| **Kendall's τ** | 全分数范围的排名一致性 | RL（需要细粒度梯度） | +| **Pearson r / Spearman ρ** | 宏观平均相关性 | 综合评估 | +| **Threshold-Conditioned UT Score** | 过滤后样本的平均质量 | RFT（大候选池） | + +## 指标冲突 + +**排名能力 ≠ 过滤质量**： +- Qwen 3.7 Plus BoN-Acc (67.3%) > DeepSeek V4 Pro (54.5%) +- 但 DeepSeek 的 θ≥8 条件下 UT score (0.611) > Qwen (0.595) + +## 训练目标与指标映射 + +| 训练目标 | 关键指标 | 关注点 | +|---------|---------|--------| +| RFT（候选充足） | Threshold-Conditioned UT Score | 低 false positive | +| RFT（候选有限） | UT Score + retained count | 平衡 FP/FN | +| RL | Kendall τ + score discrimination | 细粒度梯度 | + +## 参考 + +- [[verification-horizon-no-silver-bullet|论文原文]] +- [[agent-evaluator|Agent 评估器]] diff --git a/concepts/exactline.md b/concepts/exactline.md new file mode 100644 index 0000000..bdca1a8 --- /dev/null +++ b/concepts/exactline.md @@ -0,0 +1,33 @@ +--- +title: "ExactLine" +created: 2026-07-04 +updated: 2026-07-04 +type: concept +tags: [certification, verification, interpolation, baseline] +sources: ["Sotoudeh & Thakur, 2019"] +--- + +# ExactLine + +一种完备认证方法，沿两张端点图像之间的线性插值路径认证预测不变区间。 + +## 方法 + +对两张图像 embedding 的线性插值路径 $\gamma(\lambda) = (1-\lambda)z_0 + \lambda z_1$，基于神经网络的分段线性性质，精确找出决策边界的所有穿越点（crossing points），将插值区间划分为若干预测不变子区间。 + +## 在语义认证中的定位 + +ExactLine 是 [[semantic-robustness-certification-vlm-2026|Semantic Robustness Certification (ICML 2026)]] 的主要基线。区别在于： +- ExactLine 需要**两张端点图像**作为输入 +- Semantic Robustness Certification 只需**一对文本 prompt**，无需参考图像 + +## 局限 + +- 需要辅助输入（端点图像），不适合仅有文本描述的场景 +- 线性插值在 VLM 嵌入空间中的语义一致性有限（与本文方法对比的实验结论） + +## 参考 + +- [[robustness-certification|鲁棒性认证]] +- [[semantic-robustness-certification-vlm-2026|Semantic Robustness Certification (ICML 2026)]] +- [[prediction-invariant-intervals|预测不变区间]] diff --git a/concepts/feasible-zone.md b/concepts/feasible-zone.md new file mode 100644 index 0000000..cdac6e7 --- /dev/null +++ b/concepts/feasible-zone.md @@ -0,0 +1,36 @@ +--- +title: "Feasible Zone（可行域）" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: concept +tags: [safe-reinforcement-learning, safety, constraint, RL] +sources: [[safe-equilibrium-exploration]] +confidence: high +--- + +# Feasible Zone（可行域） + +> [[safe-exploration|安全探索]] 中的核心概念：状态-动作空间的子集，从其中任意点出发存在策略能保证所有未来状态满足安全约束。 + +## 定义 + +在约束 MDP 中，可行域 Z 满足：∀(s,a) ∈ Z，∃ 策略 π 使得将所有未来轨迹保持在约束满足区域内。 + +## 关键属性 + +1. **安全保证**：只要在 Z 内行动，永远不会违反约束 +2. **大小决定效用**：Z 太小 → 策略无法完成任务；Z 越大 → 收集高奖励数据的可能越大 +3. **与模型耦合**：Z 的识别依赖于环境模型的精度；模型只在 Z 内准确 → 形成循环 + +## 传统方法的局限 + +- [[safety-filter|Safety Filter]] 依赖人类设计的约束定义 Z → 保守且不完整 +- [[control-barrier-function|CBF]] 提供数学保证但需要系统动力学知识 +- [[safe-equilibrium-exploration|SEE]] 自动发现最大可行域，无需人工设计 + +## 相关概念 + +- [[safe-exploration|安全探索]] +- [[equilibrium-safe-exploration|安全探索均衡]] +- [[safety-filter|Safety Filter]] +- [[uncertain-model|不确定模型]] diff --git a/concepts/formal-theorem-proving.md b/concepts/formal-theorem-proving.md new file mode 100644 index 0000000..fd26c93 --- /dev/null +++ b/concepts/formal-theorem-proving.md @@ -0,0 +1,45 @@ +--- +title: "形式化定理证明（Formal Theorem Proving）" +created: 2026-07-03 +updated: 2026-07-03 +type: concept +tags: ["mathematics", "formal-verification", "theorem-proving", "lean"] +sources: ["arxiv:2606.03303"] +--- + +# 形式化定理证明 + +> 在机器可检查语言中编写证明，由严格内核（如 Lean、Isabelle、Coq）自动验证——解决自然语言证明不可靠的问题。 + +## 核心定义 + +**形式化定理证明** (Formal Theorem Proving, FTP / ATP) 是将数学证明用形式化语言编码，使得证明的正确性可以被机器自动验证。与自然语言（informal）数学推理不同，形式化证明提供了**保证的准确性**。 + +## 主要系统 + +| 系统 | 类型 | 特点 | +|------|------|------| +| Lean (Moura & Ullrich, 2021) | 依赖类型 | 活跃社区，mathlib4 库 | +| Isabelle (Nipkow et al., 2002) | 高阶逻辑 | 成熟的自动化工具 | +| Coq (Huet et al., 1997) | 构造演算 | 经典系统，丰富的库 | +| HOL Light (Harrison, 2009) | 高阶逻辑 | 轻量级内核 | + +## 核心挑战 + +通用 LLM 在自然语言数学推理上表现强劲，但生成可验证的形式化证明仍然困难： +- 自然语言证明常含逻辑谬误和幻觉 +- 验证瓶颈：Kepler 猜想经过 4 年同行评审才能声称「99% 确定」，最终需要十年形式化验证 +- 非形式化到形式化的翻译鸿沟（[[autoformalization|自动形式化]]） + +## 当前进展 + +- 专用证明器模型：AlphaProof、DeepSeek Prover V2、Seed Prover、Goedel Prover V2 +- Agentic 框架：[[leap-agentic-atp|LEAP]]（仅用通用 LLM 达到 SOTA）、Hilbert、Aristotle +- 基准：MiniF2F、PutnamBench、[[lean-imo-bench|Lean-IMO-Bench]] + +## 参考 + +- [[leap-agentic-atp|LEAP]] +- [[lean-proof-assistant|Lean 证明助手]] +- [[autoformalization|自动形式化]] +- [[lean-imo-bench|Lean-IMO-Bench]] diff --git a/concepts/generative-recommendation.md b/concepts/generative-recommendation.md index 7148b17..0ec9a65 100644 --- a/concepts/generative-recommendation.md +++ b/concepts/generative-recommendation.md @@ -1,38 +1,40 @@ --- -title: "生成式推荐 (Generative Recommendation)" -created: 2026-06-10 -updated: 2026-06-10 +title: "Generative Recommendation" +created: 2026-06-28 +updated: 2026-06-28 type: concept -tags: [recommendation, generative-model, paradigm] -sources: [raw/papers/onereason-team-onereason-2026.md] +tags: [recommender-systems, generative-models, llm, semantic-id] +sources: [GR4AD] --- +# Generative Recommendation -# 生成式推荐 (Generative Recommendation) +生成式推荐（Generative Recommendation）将推荐系统重构为**端到端生成任务**：通过[[semantic-id|Semantic ID]]将物品编码为离散 token 序列，再用序列模型逐 token 预测下一个物品的 ID，将推荐转化为 next-token prediction。相比传统 DLRM（Deep Learning Recommendation Model）的 embedding-based 检索+排序两阶段架构，生成式推荐具有更强的扩展潜力和模型容量。 -> 将推荐任务建模为序列生成问题，用生成式模型直接预测下一个 item 的推荐范式。 +## 核心流程 -## 定义 +1. **Tokenization**：将物品（广告创意、商品等）映射为离散的语义 ID 序列——通常是多级层次结构（如 $s_1, s_2, ..., s_T$），每级对应语义空间中的不同粒度簇 +2. **生成**：基于用户上下文 $X$，自回归地生成目标物品的 ID 序列 $P(y|X) = \prod_{t=1}^T P(s_t|X, s_{ [[context-engineering|Context Engineering]] 的核心方法论之一：用实体关系网络取代传统向量相似度，将"段落检索"升级为"语义关联"。 + +## 与传统 RAG 的区别 + +| 维度 | 传统 RAG | GraphRAG | +|------|---------|----------| +| 检索单元 | 文本段落 | 实体 + 关系 | +| 相似度 | 向量余弦 | 图结构（实体关系网络） | +| 多跳推理 | 差 | 天然支持 | +| 可解释性 | 低（"相似"无法解释） | 高（可追踪推理路径） | +| 合规审计 | 困难 | 可溯源 | + +## 解决的核心问题 + +- **多跳推理**：需要跨多篇文档组合信息的问题 +- **可解释性**：回答"为什么给我这个结果" +- **合规审计**：需要溯源的领域（法律、金融） + +## 相关概念 + +- [[context-engineering|Context Engineering]] +- [[minimum-viable-context|MVC]] +- [[just-in-time-retrieval|JIT 检索]] diff --git a/concepts/hardware-aware-prefix-scheduler.md b/concepts/hardware-aware-prefix-scheduler.md new file mode 100644 index 0000000..0a99845 --- /dev/null +++ b/concepts/hardware-aware-prefix-scheduler.md @@ -0,0 +1,48 @@ +--- +title: "Hardware-Aware Prefix Scheduler" +created: 2026-06-28 +updated: 2026-06-28 +type: concept +tags: [speculative-decoding, llm-serving, scheduling, throughput-optimization] +sources: [DSpark] +--- +# Hardware-Aware Prefix Scheduler + +硬件感知前缀调度器是 [[DSpark]] 的核心系统级创新，将投机解码的验证长度选择形式化为**全局吞吐量最大化问题**。与静态阈值方法不同，调度器根据实时引擎负载动态为每个请求分配验证预算。 + +## 问题形式化 + +考虑 $R$ 个活跃请求的批次。请求 $r$ 的置信度序列为 $\{c_{r,1}, ..., c_{r,\gamma}\}$，前缀存活概率为累积乘积 $a_{r,j} = \prod_{i \le j} c_{r,i}$。 + +总批大小：$B = \sum_{r=1}^{R} (1 + \ell_r)$ + +期望接受 token 数：$\tau = \sum_{r=1}^{R} \left(1 + \sum_{j=1}^{\ell_r} a_{r,j}\right)$ + +目标：最大化期望系统吞吐量 $\Theta = \tau \cdot \text{SPS}(B)$，其中 $\text{SPS}(B)$ 是预录的引擎吞吐量表（steps per second vs batch size）。 + +## 贪心算法（Algorithm 1） + +1. 全局排序所有候选前缀扩展（按 $a_{r,j}$ 降序） +2. 逐条接纳最高存活概率的 token，$O(1)$ 查表更新 $\Theta$ +3. **早停**：$\Theta$ 下降时立即停止——确保因果性（不泄露未来 token 信息），满足 lossless speculative decoding 的非预期性（non-anticipating property） + +## 生产适配（Section 5.2） + +理论算法在真实基础设施中面临两个冲突： + +**异步调度**：ZOS（Zero-Overhead Scheduling）要求下一步的批大小在当前步完成前已知。方案：使用两步前的置信度输出来估计截断容量 $K$，将入场过程转化为动态 top-$K$ 选择——排序保持精确，仅容量估计有轻微延迟。 + +**非平滑硬件曲线**：真实 $\text{SPS}(B)$ 呈锯齿状阶梯退化，早停可能陷入局部最小。方案：移除早停，做无约束全局搜索——ZOS 驱动的异步设计天然形成因果屏障（截断决策依赖两步前的历史预测），避免了未来 token 泄露。 + +## 效果 + +在 DeepSeek-V4 生产部署中（Section 5.4）： +- 轻负载时自动分配更长验证预算（从 MTP-1 的静态 2 token 扩展到 4-6 token） +- 高并发时自动收缩验证长度，防止资源争用 +- 将服务 Pareto 前沿外移：V4-Flash 在中等 SLA 下吞吐量提升 51%，V4-Pro 提升 52% + +## 参考 + +- [[DSpark]] +- [[confidence-scheduled-verification|置信度调度验证（Confidence-Scheduled Verification）]] +- [[prefix-survival-probability|前缀存活概率（Prefix Survival Probability）]] diff --git a/concepts/harness-as-a-service.md b/concepts/harness-as-a-service.md new file mode 100644 index 0000000..0c6f2f7 --- /dev/null +++ b/concepts/harness-as-a-service.md @@ -0,0 +1,40 @@ +--- +title: "Harness-as-a-Service（脚手架即服务）" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: concept +tags: [harness-engineering, platform, loop-engineering, infrastructure] +sources: [[prompt-to-loop-engineering-2026]] +confidence: high +--- + +# Harness-as-a-Service (HaaS) + +> 将 **Worktree + Skills + Connector + Subagent + State** 封装为标准底座的模式（Addy Osmani, 2026）。使 [[loop-engineering|Loop Engineering]] 从手工搭建变为平台化部署。 + +## 标准底座组件 + +| 组件 | 标准化形式 | +|------|-----------| +| Worktree | 并行隔离工作区 | +| Skills | SKILL.md 规范 + 渐进式披露 | +| Connector | [[mcp|MCP]] 标准协议 | +| Subagent | 多 Agent 编排配置（如 `.codex/agents/`） | +| State | 落盘持久化状态文件 | + +## 业界实现 + +- **Claude Code**：内置 `/loop` 指令、SKILL.md 规范、Subagent Team 编排 +- **Codex**：自动化面板 + 多 Agent 配置规范（`.codex/agents/`） +- **Hermes Agent**：Cron + Kanban + Skills + Sub-agents + State 文件 + +## 工程意义 + +HaaS 使得 Loop Engineering 从"每个团队自己造轮子"变为"选用标准底座 + 配置策略"。开发者不再需要实现 Cron、进程隔离、工具注册等基础机制，只需配置 [[loop-contract|Loop Contract]] 的策略层。 + +## 相关概念 + +- [[loop-engineering|Loop Engineering]] +- [[harness-engineering|Harness Engineering]] +- [[mechanism-policy-separation|机制与策略分离]] +- [[mcp|MCP]] diff --git a/concepts/harness-engineering.md b/concepts/harness-engineering.md index cb8bdfb..157aac2 100644 --- a/concepts/harness-engineering.md +++ b/concepts/harness-engineering.md @@ -42,8 +42,19 @@ sources: ["https://mp.weixin.qq.com/s/PglkqhlSoI7LEOb3AOHl8g"] - 从"代码约束"扩展到"行为准则约束" - 与 [[heuristic-learning|Heuristic Learning]] 融合 +## 生产级原则 + +八条非妥协原则（Tort Mario, 2026）：详见 [[model-proposes-harness-executes|Model Proposes, Harness Executes]]。 + +## 四阶段定位 + +Harness Engineering 是 [[prompt-to-harness-evolution|四阶段演进]] 的第三层，被 [[loop-engineering|Loop Engineering]] 所包含：**Prompt ⊂ Context ⊂ Harness ⊂ Loop**。 + ## 相关 - [[model-harness-relationship]] — Model-Harness 关系 - [[autoharness]] — 核心方法 - [[compiled-ai-paradigm]] — 编译型 AI +- [[model-proposes-harness-executes]] — 八条非妥协原则 +- [[skill-issue-framework]] — Skill Issue 框架 +- [[prompt-to-loop-engineering-2026]] — Datawhale 四阶段综述 diff --git a/concepts/human-implicit-reward-signals.md b/concepts/human-implicit-reward-signals.md new file mode 100644 index 0000000..5090b26 --- /dev/null +++ b/concepts/human-implicit-reward-signals.md @@ -0,0 +1,40 @@ +--- +title: "人类隐式奖励信号（Human Implicit Reward Signals）" +created: 2026-07-02 +updated: 2026-07-02 +type: concept +tags: [user-feedback, reward-signal, annotation, coding-agent] +sources: + - "[[verification-horizon-no-silver-bullet]]" +--- + +# 人类隐式奖励信号（HIRS） + +从用户-Agent 交互轨迹中提取的隐式评估信号——用户通常不提供显式数值奖励，而是通过自然语言和行为模式间接表达验证判断。 + +## 信号特征 + +基于 Qwen Team 标注的 125,528 条轨迹、535,737 轮级别标注： + +| 特征 | 数据 | +|------|------| +| Polarity 分布 | Neutral 76.6% / Negative 20.0% / Positive 3.5% | +| 负信号置信度 | 81.8% high-confidence（vs neutral 仅 18.7%） | +| 主要错误类型 | Execution Error 56.6% + Misunderstand 21.1% = 77.7% | + +## 标注 Pipeline + +LLM-as-Judge（Qwen-Plus），三个原则： +1. **双视角评估**：同时记录 polarity + user_fairness（两者允许不一致） +2. **证据驱动**：每个标注必须引用用户原文作为证据 +3. **保守标注**：模糊信号倾向 neutral + +## 与验证器的关系 + +用户是最忠实的验证器：信号直接来自意图持有者，天然 faithful + 相对 robust。挑战在于 scalability——需大规模用户基数才能产生足够训练数据。 + +## 参考 + +- [[verification-horizon-no-silver-bullet|论文原文]] +- [[span-kto|Span-KTO]] +- [[verification-trilemma|验证三难]] diff --git a/concepts/hypernetworks.md b/concepts/hypernetworks.md new file mode 100644 index 0000000..347b0a2 --- /dev/null +++ b/concepts/hypernetworks.md @@ -0,0 +1,40 @@ +--- +title: "HyperNetworks: 生成网络权重的元网络" +created: 2026-06-25 +updated: 2026-06-25 +type: concept +tags: [meta-learning, weight-generation, neural-architecture] +sources: ["[[sen-mapping-networks]]"] +--- + +# HyperNetworks + +HyperNetworks（超网络）是一类元学习架构：一个较小的网络（hypernetwork）生成另一个网络（target network）的权重，而非直接训练目标网络。 + +## 核心机制 + +典型公式：对目标网络第 j 层权重 W_j，由 hypernetwork h(·; φ) 生成： + +$$W_j = h(z_j; \phi)$$ + +其中 z_j 是层次特定的隐编码（latent code）。 + +## 与 Mapping Networks 的区别 + +| 维度 | HyperNetworks | Mapping Networks | +|------|--------------|------------------| +| 目标网络训练 | 与 hypernetwork **同时训练** | **不训练**，仅前向 | +| 参数缩减 | 有限（hypernetwork 本身也有参数） | 极显著（200-500×） | +| 理论保证 | 无 | Mapping Theorem + Solvability Theorem | +| 稳定性 | 可能不稳定 | Mapping Loss 强制 Lipschitz + C² 连续性 | + +## 变体 + +- **Dynamic HyperNetworks**：根据输入条件动态生成权重 +- **Scale-Space HyperNetworks**：用于生物医学图像的高效分析 +- **Chunked HyperNetworks**：分块生成权重以处理大网络 + +## 参考 + +- Ha et al., "HyperNetworks", ICLR 2017 +- [[sen-mapping-networks|Mapping Networks]] — 提出者将 MN 定位为一种满足解析定理的新型 HyperNetwork diff --git a/concepts/intent-underspecification.md b/concepts/intent-underspecification.md new file mode 100644 index 0000000..acd45db --- /dev/null +++ b/concepts/intent-underspecification.md @@ -0,0 +1,35 @@ +--- +title: "意图欠定性（Intent Underspecification）" +created: 2026-07-02 +updated: 2026-07-02 +type: concept +tags: [verification, intent, specification, evaluation] +sources: + - "[[verification-horizon-no-silver-bullet]]" +--- + +# 意图欠定性（Intent Underspecification） + +**意图欠定性**是验证困难的根本原因之一：用户的真实意图天然是欠定的——用户自己往往无法在见到反例之前完整表达期望。 + +## 双重困难 + +1. **忠实验证意图本身就很难**：意图欠定意味着无法穷举所有"正确"的定义 +2. **优化放大差距**：当 proxy 作为训练信号时，模型学习的是如何满足 proxy 而非意图 → proxy-intent gap 随优化增大 + +## 表现形式 + +在 [[test-driven-rewards|测试驱动奖励]] 中体现为： +- **Instruction 不清晰**：任务描述引用不可访问的外部资源（如 Slack 讨论） +- **Test-instruction 不对齐**：测试验证的功能与描述的任务正交 +- **反例预测困难**：维护者无法预见到所有 corner case + +## 与 Verification Horizon 的关系 + +意图欠定性是 [[verification-horizon|验证边界]] 的第一推动力：因为 intent 永远无法被完美形式化，任何固定验证器最终都会被超越。 + +## 参考 + +- [[verification-horizon-no-silver-bullet|论文原文]] +- [[goodharts-law|Goodhart 定律]] +- [[agentic-quality-judge|Agent 质量判断器]] diff --git a/concepts/interactive-judge.md b/concepts/interactive-judge.md new file mode 100644 index 0000000..d2ac755 --- /dev/null +++ b/concepts/interactive-judge.md @@ -0,0 +1,39 @@ +--- +title: "交互式判断器（Interactive Judge）" +created: 2026-07-02 +updated: 2026-07-02 +type: concept +tags: [verification, frontend, judge, playwright, interaction] +sources: + - "[[verification-horizon-no-silver-bullet]]" +--- + +# 交互式判断器（Interactive Judge） + +用于前端任务的 Agent 判断器，通过模拟真实用户交互来评估生成页面，抵抗静态判断器的长度利用。 + +## 三阶段 Pipeline + +1. **Action Planning**（单次前向传递）：Action Planner 从任务规范和页面信息（accessibility tree、browser state、keyboard listeners）一次性生成完整 action list +2. **Render Execution**：Playwright server 在真实浏览器中执行 action list，录制交互轨迹（screenshots、DOM changes、console output） +3. **Scoring**：Judge model 根据 rubric checklist 评估交互轨迹 + 源码 + +## 关键优势 + +- **抵抗长度利用**：奖励来自运行时行为，而非源码长度 → 模型无法通过生成冗余 CSS/JS 骗分 +- **覆盖动态行为**：多页导航、动画、状态转换、表单验证 → 静态截图无法捕获 +- **效率**：单 pass 生成 action list（vs 迭代 agent loop），降低推理成本 + +## 对比静态判断器 + +| 特征 | Static Judge | Interactive Judge | +|------|:---:|:---:| +| 评估依据 | 源码 + 静态截图 | 运行时交互行为 | +| 长度利用 | 易被利用 | 抵抗 | +| 动态行为 | 无法覆盖 | 可覆盖 | +| 成本 | 低 | 中 | + +## 参�� + +- [[verification-horizon-no-silver-bullet|论文原文]] +- [[rubric-based-evaluation|量规评估]] diff --git a/concepts/interleaved-informal-formal-planning.md b/concepts/interleaved-informal-formal-planning.md new file mode 100644 index 0000000..6a9eaa2 --- /dev/null +++ b/concepts/interleaved-informal-formal-planning.md @@ -0,0 +1,42 @@ +--- +title: "非正式-形式化交错规划（Interleaved Informal-Formal Planning）" +created: 2026-07-03 +updated: 2026-07-03 +type: concept +tags: ["theorem-proving", "planning", "llm", "lean"] +sources: ["arxiv:2606.03303"] +--- + +# 非正式-形式化交错规划 + +> LLM 擅长非正式推理和策略生成，Lean 擅长严格验证——交错规划让二者各司其职。 + +## 核心定义 + +**非正式-形式化交错规划** 是 [[leap-agentic-atp|LEAP]] 的设计原则：在每个证明步骤中，先以自然语言做策略规划，再翻译为形式化 Lean 代码。这利用了 LLM 和 Lean 的互补优势。 + +## 两条路径中的体现 + +### 直接证明路径 + +1. LLM 生成**非正式论证**（自然语言）→ 翻译为 Lean 候选证明 +2. Lean 编译器验证 → 失败则 LLM 修正非正式论证 → 重新翻译 + +### 分解路径（[[blueprint-driven-atp|蓝图驱动]]） + +1. LLM 生成**非正式蓝图**（说明如何归约为子目标） +2. 翻译为 Lean 证明草图 → 记录依赖关系 +3. 每个子目标递归进入非正式 → 形式化循环 + +## 为什么需要交错 + +- 形式化代码直接生成极脆弱：一步错误整个证明报废 +- 非正式草图提供**规划空间**——在形式化之前先理顺策略 +- 可解释性：每个形式化尝试都有对应的非正式理由，方便审查 + +## 参考 + +- [[leap-agentic-atp|LEAP]] +- [[blueprint-driven-atp|蓝图驱动 ATP]] +- [[autoformalization|自动形式化]] +- [[verification-guided-proof-search|验证引导证明搜索]] diff --git a/concepts/intrinsic-dimension.md b/concepts/intrinsic-dimension.md new file mode 100644 index 0000000..838f618 --- /dev/null +++ b/concepts/intrinsic-dimension.md @@ -0,0 +1,36 @@ +--- +title: "Intrinsic Dimension: 参数空间的内在维度" +created: 2026-06-25 +updated: 2026-06-25 +type: concept +tags: [dimensionality-reduction, loss-landscape, manifold-learning] +sources: ["[[sen-mapping-networks]]"] +--- + +# Intrinsic Dimension (内在维度) + +Intrinsic Dimension (ID) of objective landscapes 指深度网络损失函数实际依赖的有效参数维度——通常远小于名义参数数量 P。 + +## 关键研究 + +Li et al. (2018) 发现：通过在随机低维子空间中优化（而非完整 P 维空间），深度网络仍能达到接近全参数训练的性能。这意味着： + +$$\text{ID} \ll P$$ + +例如，某些任务上仅需几百个参数方向即可取得 90%+ 精度。 + +## 与 Weight-Manifold Hypothesis 的关联 + +ID 研究为 [[weight-manifold-hypothesis|Weight-Manifold Hypothesis]] 提供了间接经验证据： +- 若参数空间的有效维度远小于 P，则参数很可能位于低维子流形上 +- 这意味着训练中实际"探索"的自由度远小于参数总数 + +## Mapping Networks 如何利用 ID + +Mapping Networks 的**隐向量维度 d** 本质上是架构对 ID 的显式估计。通过在 d 维空间优化而非 P 维，直接将内在维度的理论洞察转化为架构设计。 + +## 参考 + +- Li et al., "Measuring the Intrinsic Dimension of Objective Landscapes", ICLR 2018 +- [[loss-landscape]] +- [[manifold-hypothesis]] diff --git a/concepts/just-in-time-retrieval.md b/concepts/just-in-time-retrieval.md new file mode 100644 index 0000000..3d9b293 --- /dev/null +++ b/concepts/just-in-time-retrieval.md @@ -0,0 +1,40 @@ +--- +title: "Just-in-Time Retrieval（即时检索）" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: concept +tags: [context-engineering, retrieval, optimization] +sources: [[prompt-to-loop-engineering-2026]] +confidence: high +--- + +# Just-in-Time Retrieval (JIT Retrieval) + +> [[context-engineering|Context Engineering]] 的核心方法论之一：初始阶段仅维护资料的轻量引用（如路径或 ID），运行时按需实时加载。 + +## 设计哲学 + +借鉴制造业的 JIT（Just-in-Time）生产理念： + +- **不全量预加载**：不在请求开始时把所有可能需要的资料塞入上下文 +- **按需拉取**：模型在执行中识别需要时，通过引用（路径/ID）触发加载 +- **与渐进式披露配合**：先暴露名称或摘要，模型判断需要时再展开完整内容 + +## 业界实践 + +- **Anthropic Skills**：采用 JIT 设计哲学——Skills 不预加载全文，模型按需调用 +- **Hermes Agent Skills**：`skill_view(name)` 模式——先列出名称，按需加载 SKILL.md + +## 与相关模式的对比 + +| 模式 | 加载时机 | 上下文占用 | +|------|---------|-----------| +| 全量预加载 | 请求开始 | 最大 | +| [[minimum-viable-context|MVC]] | 请求开始时精选 | 中等 | +| JIT 检索 | 运行时按需 | 最小 | + +## 相关概念 + +- [[context-engineering|Context Engineering]] +- [[minimum-viable-context|MVC]] +- [[context-failure-modes|上下文故障模式]] diff --git a/concepts/kv-injection.md b/concepts/kv-injection.md new file mode 100644 index 0000000..cbf3413 --- /dev/null +++ b/concepts/kv-injection.md @@ -0,0 +1,35 @@ +--- +title: "KV Injection" +created: 2026-06-28 +updated: 2026-06-28 +type: concept +tags: [speculative-decoding, feature-transfer, draft-architecture] +sources: [DFlash, DSpark] +--- +# KV Injection + +KV 注入（KV Injection）是 [[DFlash]]（及继承其骨干的 [[DSpark]]）中使用的目标模型上下文特征注入技术。草稿模型在 prefill 阶段从目标模型的选定层提取隐藏状态，经过投影后注入草稿模型的每一层。 + +## 机制 + +**上下文特征提取**： + +$$H_{ctx} = \text{RMSNorm}\left(W_c [H^{(l_1)}; ...; H^{(l_m)}]\right)$$ + +其中 $W_c \in \mathbb{R}^{d \times md}$ 是共享投影矩阵，$\{l_1, ..., l_m\}$ 是选定的目标模型层。 + +**层内注入**：在草稿模型的每一层的 key 和 value 计算中，将注入的上下文特征沿序列维度拼接到草稿块表示之前： + +$$K_i = [W_i^K H_{ctx}; W_i^K H_d], \quad V_i = [W_i^V H_{ctx}; W_i^V H_d]$$ + +块内所有位置双向注意力到彼此及注入的目标上下文。 + +## 效果 + +KV 注入使得草稿模型能利用目标模型的**丰富上下文表示**，大幅提升预测质量。这是并行草稿器能在位置 1 上超过浅层自回归草稿器的关键——目标模型的深层语义表示直接流向草稿模型。 + +## 参考 + +- [[DFlash]] +- [[DSpark]] +- [[parallel-drafting|并行草稿（Parallel Drafting）]] diff --git a/concepts/layer-wise-training.md b/concepts/layer-wise-training.md new file mode 100644 index 0000000..19d019e --- /dev/null +++ b/concepts/layer-wise-training.md @@ -0,0 +1,51 @@ +--- +title: "Layer-wise Training (LWT): 逐层训练策略" +created: 2026-06-25 +updated: 2026-06-25 +type: concept +tags: [mapping-networks, training-strategy, memory-efficiency] +sources: ["[[sen-mapping-networks]]"] +--- + +# Layer-wise Training (LWT) + +Layer-wise Training (LWT) 是 [[sen-mapping-networks|Mapping Networks]] 的两种训练策略之一：为**每一层**分配独立的隐向量来生成该层的参数，而非使用单个隐向量生成全部参数。 + +## 动机 + +SLVT（单隐向量训练）中，目标网络越大，映射网络的固定权重越多 → 内存需求线性增长。LWT 通过**分解生成任务**解决了此问题。 + +## 机制 + +``` +Layer 1: z_1 (d_1 维) → Mapping_1 → θ̂^(1) → Layer 1 前向 +Layer 2: z_2 (d_2 维) → Mapping_2 → θ̂^(2) → Layer 2 前向 +... +Layer L: z_L (d_L 维) → Mapping_L → θ̂^(L) → Layer L 前向 +``` + +所有 z_l 同时优化，梯度通过各自映射网络传播。 + +## 理论依据 + +[[weight-manifold-hypothesis|Weight-Manifold Hypothesis]] 的实验证据支持**逐层子流形**的存在——每层参数 θ*^(l) 位于独立的低维流形 M_θ^(l) 上。LWT 让每个隐向量专注于捕获其对应层的流形结构。 + +## 与 SLVT 的对比 + +| 维度 | SLVT | LWT | +|------|------|-----| +| 隐向量数 | 1 | L（每层一个） | +| 内存需求 | 高（大目标网络时） | 低（~10× 减少） | +| 参数缩减 | 200–525× | 类似 | +| 精度 | 接近或超过 baseline | 通常更高 | +| 适用场景 | 中小型网络 | 大型网络、微调 | + +## 在微调中的应用 + +LWT + 增加每个调制元素覆盖的权重数（L 参数）使 Mapping Networks 可扩展到 LLM/LVM 的微调场景。 + +## 参考 + +- [[weight-modulation]] +- [[parameter-efficient-training]] +- Sen & Mukherjee, "Mapping Networks", arXiv:2602.19134, Section 2.4.2 diff --git a/concepts/lazyar.md b/concepts/lazyar.md new file mode 100644 index 0000000..4e8bf2a --- /dev/null +++ b/concepts/lazyar.md @@ -0,0 +1,47 @@ +--- +title: "LazyAR (Lazy Autoregressive Decoder)" +created: 2026-06-28 +updated: 2026-06-28 +type: concept +tags: [generative-recommendation, inference-optimization, decoder-architecture] +sources: [GR4AD] +--- +# Lazy Autoregressive Decoder (LazyAR) + +LazyAR 是 [[GR4AD]] 提出的**懒惰自回归解码器**架构，释放逐层自回归依赖以提升多候选生成吞吐量。在保持推荐效果的前提下，LazyAR 将近翻倍推理 QPS。 + +## 动机 + +标准自回归解码中，UA-SID 的每一级 token 的生成都需要完整的 $L$ 层解码器计算，即： +$$m_t(1), m_t(2), ..., m_t(L) = \text{Decoder}(s_{ 将 IMO 级别问题形式化到 Lean 中的新基准——初等陈述、非平凡洞察、长链多步证明。 + +## 核心定义 + +**Lean-IMO-Bench** 是 [[leap-agentic-atp|LEAP]] 论文中引入的基准，基于 IMO-Bench (Luong et al., 2025) 的非形式化问题，由 Lean 专家手动形式化为 Lean 声明。共 60 题，均分 Basic 和 Advanced 各 30 题。 + +## 与现有基准的对比 + +| 基准 | 特点 | 饱和程度 | +|------|------|---------| +| MiniF2F | 短问题 | 接近饱和 | +| PutnamBench | 本科覆盖面广 | - | +| **Lean-IMO-Bench** | 初等陈述，多步非平凡证明 | 远未饱和 | + +## 基准结构 + +- **Basic Set (30 题)**：pre-IMO 到 IMO-Medium，含 8 代数、8 组合、8 数论、6 几何 +- **Advanced Set (30 题)**：新颖问题至 IMO-Hard，含 8 代数、8 组合、6 数论、8 几何 + +## 三个评估任务 + +1. Natural Language Proof（非形式化证明） +2. Formal Theorem Proving（形式化定理证明，本文焦点） +3. Formal Proof Translation（非形式化 → 形式化翻译） + +## 基线表现 + +- Gemini 2.5 Pro 非形式化证明：Basic 55.2%，Advanced 17.6% +- Gemini 3.1 Pro 形式化证明 (Pass@128)：Basic 20%，Advanced 3.3%——数学推理不是瓶颈，生成有效 Lean 代码是 + +## 参考 + +- [[leap-agentic-atp|LEAP]] +- [[formal-theorem-proving|形式化定理证明]] +- [[lean-proof-assistant|Lean 证明助手]] diff --git a/concepts/lean-proof-assistant.md b/concepts/lean-proof-assistant.md new file mode 100644 index 0000000..68c9598 --- /dev/null +++ b/concepts/lean-proof-assistant.md @@ -0,0 +1,43 @@ +--- +title: "Lean 证明助手（Lean Proof Assistant）" +created: 2026-07-03 +updated: 2026-07-03 +type: concept +tags: ["mathematics", "formal-verification", "lean", "dependent-types"] +sources: ["arxiv:2606.03303"] +--- + +# Lean 证明助手 + +> 一个基于依赖类型理论的交互式定理证明器和函数式编程语言，由 Leonardo de Moura 等开发。 + +## 核心定义 + +**Lean** 是现代 [[formal-theorem-proving|形式化定理证明]] 中最活跃的系统之一。它同时是一门函数式编程语言和一个证明助手，允许数学家编写机器可检查的证明，由严格的 Lean 内核验证。 + +## 关键特性 + +- **依赖类型系统**：类型可以依赖值，使证明即程序（Curry-Howard 同构） +- **mathlib4**：庞大的数学形式化库 +- **Lean Blueprint 工具**：用于组织大型形式化项目的人类可读路线图 + DAG 可视化 +- **验证保证**：Lean 编译器提供严格的语法和类型检查 + +## 在 ATP 中的作用 + +在 [[leap-agentic-atp|LEAP]] 等 agentic 框架中，Lean 编译器扮演双重角色： +1. **形式验证器**：检查候选证明的正确性 +2. **反馈源**：编译错误信息指导 LLM 的迭代修正 + +Lean 的 `sorry` 占位符机制允许部分证明（sketch）——声明子目标而不必立即证明——这是 [[blueprint-driven-atp|蓝图驱动 ATP]] 的关键能力。 + +## 大型项目 + +- Fermat's Last Theorem 形式化路线图（多年代码，显式依赖图） +- mathlib4 社区驱动的数学知识库 + +## 参考 + +- [[formal-theorem-proving|形式化定理证明]] +- [[leap-agentic-atp|LEAP]] +- [[blueprint-driven-atp|蓝图驱动 ATP]] +- [[autoformalization|自动形式化]] diff --git a/concepts/lipschitz-continuity.md b/concepts/lipschitz-continuity.md new file mode 100644 index 0000000..b4ebea5 --- /dev/null +++ b/concepts/lipschitz-continuity.md @@ -0,0 +1,45 @@ +--- +title: "Lipschitz Continuity: 利普希茨连续性" +created: 2026-06-25 +updated: 2026-06-25 +type: concept +tags: [mathematics, functional-analysis, stability, deep-learning-theory] +sources: ["[[sen-mapping-networks]]"] +--- + +# Lipschitz Continuity (利普希茨连续性) + +Lipschitz Continuity 是函数分析中的基本概念：函数 f 满足 Lipschitz 条件，若存在常数 L ≥ 0 使得对所有 x₁, x₂： + +$$\|f(x_1) - f(x_2)\| \leq L \|x_1 - x_2\|$$ + +L 称为 Lipschitz 常数，衡量 f 对输入变化的敏感度上限。 + +## 在 Mapping Networks 中的角色 + +[[mapping-theorem|Mapping Theorem]] 要求两个 Lipschitz 条件： + +1. **参数光滑性 (A1)**：θ → f_θ(x) 是 L_θ-Lipschitz → 参数小变化不导致输出大变化 +2. **损失 Lipschitz (A2)**：L(·, y) 是 L_ℓ-Lipschitz → 损失函数本身连续 + +组合条件：|L(θ₁) − L(θ₂)| ≤ L_ℓ L_θ ‖θ₁ − θ₂‖，确保参数误差在损失函数上的放大有界。 + +## Stability Loss 的直接体现 + +[[mapping-loss|Mapping Loss]] 中的 Stability Loss 显式强制隐空间中的局部 Lipschitz 连续性： + +$$L_{\text{stab}} = \mathbb{E}_\epsilon\left[\|f(z+\epsilon) - f(z)\|^2\right]$$ + +小扰动 ε ∼ N(0, σ²I) 不应导致输出大偏离。 + +## 更广泛的 ML 应用 + +- **对抗鲁棒性**：小输入扰动 → 小输出变化 +- **泛化理论**：Lipschitz 常数与泛化误差界相关 +- **谱归一化**：约束网络的 Lipschitz 常数 + +## 参考 + +- [[mapping-theorem]] +- [[mapping-loss]] +- [[weight-manifold-hypothesis]] diff --git a/concepts/llm-as-a-judge.md b/concepts/llm-as-a-judge.md new file mode 100644 index 0000000..3f62d4c --- /dev/null +++ b/concepts/llm-as-a-judge.md @@ -0,0 +1,40 @@ +--- +title: "LLM-as-a-Judge" +created: 2026-06-27 +updated: 2026-06-27 +type: concept +tags: + - evaluation + - llm + - judge +sources: + - "rubrics-survey-2026" +--- + +# LLM-as-a-Judge + +## 定义 + +LLM-as-a-Judge 指使用 LLM 作为评估者来评分、比较或判断其他模型的输出 (Gu et al., 2024, 2025; Zheng et al., 2023)。这是 LLM 评估中的一个重要范式，与使用人类评估者或程序化验证形成对比。 + +## 与 Rubrics 的关系 + +- LLM-as-a-Judge = **谁来评估**（the evaluator） +- [[rubrics-for-llms|Rubrics]] = **评估什么标准**（the evaluation standard） + +LLM judge 可以不使用 rubric（直接给总分），也可以遵循 rubric 逐项打分。后者通常更有信息量——不仅给出总分，还指出输出在哪些维度成功或失败。 + +## 对比 + +| 维度 | LLM-as-a-Judge | Rubrics | +|------|---------------|---------| +| 角色 | 评估者 | 评估标准 | +| 可解释性 | 低（隐式标准） | 高（显式 item） | +| 灵活性 | 高 | 结构化 | +| 一致性问题 | 不稳定的判断 | 稳定的框架 | + +## 参考 + +- [[rubrics-for-llms|Rubrics for LLMs]] +- [[rubrics-survey-2026|Rubrics Survey (2026)]] +- [[rubric-driven-evaluation]] diff --git a/concepts/loop-contract.md b/concepts/loop-contract.md new file mode 100644 index 0000000..2e30ab3 --- /dev/null +++ b/concepts/loop-contract.md @@ -0,0 +1,43 @@ +--- +title: "Loop Contract（循环协议）" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: concept +tags: [loop-engineering, contract, safety, constraint] +sources: [[prompt-to-loop-engineering-2026]] +confidence: high +--- + +# Loop Contract + +> 在 [[loop-engineering|Loop Engineering]] 中，策略层强制执行的一套协议，从六个维度严格约束自主循环系统，防止退化为失控的死循环。 + +## 六维约束 + +| 维度 | 含义 | 示例 | +|------|------|------| +| **TRIGGER** | 触发条件 | 每 15 分钟 / PR 评论 / CI 失败 | +| **SCOPE** | 作用范围 | 仅限特定仓库 / 仅处理自己提交的 PR | +| **ACTION** | 具体行为 | 运行测试 / 自动修复 Lint 错误 | +| **BUDGET** | 预算红线 | 单次最多 3 个子 Agent / 50k Tokens / $5 成本 | +| **STOP** | 停止条件 | 测试全绿 / 达到 10 轮上限 / 预算耗尽 | +| **REPORT** | 上报通道 | 异常时投递至 Slack | + +## 固化为硬约束 + +BUDGET 和 STOP 直接固化为两道硬约束： + +- [[circuit-breaker-pattern|熔断器（Circuit Breaker）]]：连续失败 N 次 → 跳闸 + 回退 + 转交人工；墙上时间超时无条件熔断 +- [[watchdog-pattern|看门狗（Watchdog）]]：独立进程监控 CPU，防自旋死循环，越过应用层 SIGKILL 强杀 + +## 设计哲学 + +Loop Contract 体现了 [[mechanism-policy-separation|机制与策略分离]]：底层提供熔断和看门狗机制，具体阈值（max_consecutive_failures、max_runtime_min）由 [[loop-designer|Loop Designer]] 按业务逻辑配置。 + +## 相关概念 + +- [[loop-engineering|Loop Engineering]] +- [[mechanism-policy-separation|机制与策略分离]] +- [[circuit-breaker-pattern|熔断器]] +- [[watchdog-pattern|看门狗]] +- [[loop-designer|Loop Designer]] diff --git a/concepts/loop-designer.md b/concepts/loop-designer.md new file mode 100644 index 0000000..15d9bba --- /dev/null +++ b/concepts/loop-designer.md @@ -0,0 +1,47 @@ +--- +title: "Loop Designer（循环设计师）" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: concept +tags: [loop-engineering, role, agent, career] +sources: [[prompt-to-loop-engineering-2026]] +confidence: high +--- + +# Loop Designer + +> [[loop-engineering|Loop Engineering]] 范式下开发者的新生态位：从提示词编写者进化为**循环系统架构设计师**。 + +## 三大核心职责 + +### 1. 定义终止边界（Goal & Verifier 设计） + +- 编写 VISION.md（全局愿景文件） +- 定义完工条件与评估矩阵 +- 设计测试用例与验收标准 + +### 2. 维护工具链与领域资产（Tooling & Skill 配置） + +- 配置安全沙箱 +- 对接 [[mcp|MCP]] 连接器 +- 将高频重用的工程逻辑固化为命名的 Skill 资产 +- 避免系统在单次执行中重复产生提示词开销 + +### 3. 设计安全断路器（Human-in-the-Loop & Budget Guard） + +- 设定步数、时间、Token 消耗、资金成本等多维约束 +- [[loop-contract|Loop Contract]] 的策略层配置 +- 异常时人工干预机制 + +## 角色转变 + +> "AI 时代上半场，我们研究'语言的艺术'；下半场，拼的是'系统工程的能力'。" + +未来高薪人才不是提示词专家，而是能为 AI 搭建办公室、写靠谱循环、让 AI 自主运转的 Loop Designer。 + +## 相关概念 + +- [[loop-engineering|Loop Engineering]] +- [[loop-contract|Loop Contract]] +- [[harness-engineering|Harness Engineering]] +- [[mechanism-policy-separation|机制与策略分离]] diff --git a/concepts/loop-engineering.md b/concepts/loop-engineering.md new file mode 100644 index 0000000..b2426d4 --- /dev/null +++ b/concepts/loop-engineering.md @@ -0,0 +1,63 @@ +--- +title: "Loop Engineering（循环工程）" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: concept +tags: [loop-engineering, agent, automation, paradigm] +sources: [[prompt-to-loop-engineering-2026]] +confidence: high +--- + +# Loop Engineering + +> 公式：**Loop = Cron + 决策器**。AI 开发范式四次浪潮的第四阶段（2026–），系统从人类单次触发演进为具备独立运行周期的自主工程。 + +## 核心转变 + +人类从 Agent 循环的**内部走向外部**，从执行者变为设计者。大模型在系统中的定位转变为受控的"子程序"，控制权交给由状态机和多 Agent 编排构建的闭环架构。 + +## 架构哲学 + +[[mechanism-policy-separation|机制与策略分离]]：底层平台（Harness）提供基础机制（定时器、工作区隔离），控制策略（触发时机、子 Agent 数量）由架构师独立配置。 + +## 三级成熟度 + +参见 [[loop-maturity-levels|Loop 成熟度]]： +1. **Open Loop（开环）**：模型自行判断 done 即结束，仅适用于 Demo +2. **Closed Loop（闭环）**：每轮强制通过单元测试 / Lint / Review，生产级交付标准 +3. **Review Loop（评审环）**：后台常驻异步审查 Agent 持续反馈，长会长任务最优解 + +## 五件套 + 一个记忆 + +| 组件 | 职责 | +|------|------| +| Automations | 心跳机制（Cron / GitHub Actions） | +| Worktrees | 子 Agent 并行隔离工作区 | +| Skills | 领域知识固化为配置/规范 | +| Plugins / Connectors | [[mcp|MCP]] 连接器，赋予真实动作能力 | +| Sub-agents | 研发与审计分离的多 Agent 编排 | +| State 文件 | 落盘记忆，运行进度持久化 | + +## 安全约束 + +- [[loop-contract|Loop Contract]]：六维约束（TRIGGER / SCOPE / ACTION / BUDGET / STOP / REPORT） +- [[circuit-breaker-pattern|熔断器]]：连续失败 N 次 → 跳闸 + 回退 + 转交人工 +- [[watchdog-pattern|看门狗]]：独立进程监控 CPU，防自旋死循环 + +## 自主闭环流水线 + +> AI 编码 → 沙箱测试 → 日志自动回灌 → AI 修复 → CI 绿标通过 → 自动发起 PR + +全流程无人类介入。 + +## 嵌套关系 + +Loop 是最外层调度引擎：**Prompt ⊂ Context ⊂ Harness ⊂ Loop**。 + +## 相关概念 + +- [[loop-designer|Loop Designer]] +- [[harness-engineering|Harness Engineering]] +- [[harness-as-a-service|HaaS]] +- [[prompt-to-harness-evolution|三阶段工程演进]] +- [[agent-harness|Agent Harness]] diff --git a/concepts/loop-maturity-levels.md b/concepts/loop-maturity-levels.md new file mode 100644 index 0000000..0dd6f2c --- /dev/null +++ b/concepts/loop-maturity-levels.md @@ -0,0 +1,48 @@ +--- +title: "Loop Maturity Levels（循环成熟度）" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: concept +tags: [loop-engineering, maturity, agent] +sources: [[prompt-to-loop-engineering-2026]] +confidence: high +--- + +# Loop Maturity Levels + +> [[loop-engineering|Loop Engineering]] 中自主循环系统的三级成熟度划分。 + +## 三级模型 + +### L1: Open Loop（开环） + +- 模型自行判断并输出 `done` 即告结束 +- 没有外部验证机制 +- **适用场景**：Demo 演示 +- **风险**：输出可能未通过任何质量检查 + +### L2: Closed Loop（闭环） + +- 每轮执行必须强制通过**单元测试**、**Lint 检查**或**自动化 Review** +- 不合格 → 错误回灌 → 模型修复 → 重新验证 +- **达到生产级交付标准** +- 核心流水线：AI 编码 → 沙箱测试 → 日志回灌 → AI 修复 → CI 绿标 + +### L3: Review Loop（评审环） + +- 后台常驻的**异步审查 Agent** 在新鲜上下文中提供持续反馈 +- Maker 和 Verifier 由**不同 Agent** 承担（研发与审计分离） +- **解决长会长任务的最优解** +- 避免"自己给自己改作业必然放水"的问题 + +## 成熟度跃迁 + +``` +Open Loop ──[+ 单元测试/Lint]──→ Closed Loop ──[+ 异步审查 Agent]──→ Review Loop +``` + +## 相关概念 + +- [[loop-engineering|Loop Engineering]] +- [[loop-contract|Loop Contract]] +- [[agent-harness|Agent Harness]] diff --git a/concepts/loss-landscape.md b/concepts/loss-landscape.md new file mode 100644 index 0000000..b4a8d1a --- /dev/null +++ b/concepts/loss-landscape.md @@ -0,0 +1,36 @@ +--- +title: "Loss Landscape: 神经网络的损失景观" +created: 2026-06-25 +updated: 2026-06-25 +type: concept +tags: [optimization, deep-learning-theory, loss-surface, mode-connectivity] +sources: ["[[sen-mapping-networks]]"] +--- + +# Loss Landscape (损失景观) + +Loss Landscape 指将神经网络训练目标 L(θ) 视为参数空间 R^P 上的高维曲面时的几何结构。该视角为理解泛化、优化难度和参数空间结构提供了关键洞察。 + +## 关键发现 + +### 低维结构 +- **Intrinsic Dimension**：深度网络的 objective landscape 的有效内在维度远低于 P（Li et al., 2018） +- 训练轨迹聚焦在远低于参数空间维度的子空间上 + +### Mode Connectivity +- SGD 找到的不同局部极小值之间存在**低损路径**（Garipov et al., 2018） +- 表明有效解分布在连通区域而非孤立点 + +### 平坦 vs 尖锐极小值 +- **平坦极小值**：泛化更好（Keskar et al., 2017） +- Entropy-SGD 等方法显式偏置梯度下降走向宽阔山谷（Chaudhari et al., 2019） + +## 对 Mapping Networks 的意义 + +Mapping Networks 通过**结构性约束**将搜索空间限制在低维流形上，自然地偏向发现更平坦、更鲁棒的参数解——这是一种通过架构选择实现隐式正则化的方式。 + +## 参考 + +- [[intrinsic-dimension]] +- [[manifold-hypothesis]] +- [[weight-manifold-hypothesis]] diff --git a/concepts/lottery-ticket-hypothesis.md b/concepts/lottery-ticket-hypothesis.md new file mode 100644 index 0000000..9f7c6ff --- /dev/null +++ b/concepts/lottery-ticket-hypothesis.md @@ -0,0 +1,33 @@ +--- +title: "Lottery Ticket Hypothesis: 稀疏子网络的彩票假说" +created: 2026-06-25 +updated: 2026-06-25 +type: concept +tags: [model-compression, pruning, sparse-networks] +sources: ["[[sen-mapping-networks]]"] +--- + +# Lottery Ticket Hypothesis (彩票假说) + +Frankle & Carbin (2018) 提出的假说：**密集、随机初始化的前馈网络包含子网络（"中奖彩票"），这些子网络在单独训练时能达到与原始网络相当的测试精度，且训练迭代次数相近**。 + +## 与 Mapping Networks 的关系 + +| 维度 | Lottery Ticket | Mapping Networks | +|------|---------------|------------------| +| 目标 | 找到稀疏子网络 | 学习低维参数生成映射 | +| 阶段 | 后训练 / 迭代剪枝 | 训练时即嵌入 | +| 理论基础 | 经验观察 | Mapping Theorem（存在性保证） | +| 推理效率 | 提升（稀疏） | 不变（生成全参数） | +| 训练效率 | 不变 | 大幅提升（200-500× 可训练参数减少） | + +## 延伸 + +- **Linear Mode Connectivity**：SGD 解的 mode connectivity 支持参数空间存在结构 +- 可结合 Mapping Networks 的 Pruning 扩展同时降低训练和推理参数 + +## 参考 + +- Frankle & Carbin, "The Lottery Ticket Hypothesis", ICLR 2019 +- [[low-rank-decomposition]] +- [[parameter-efficient-training]] diff --git a/concepts/low-rank-decomposition.md b/concepts/low-rank-decomposition.md new file mode 100644 index 0000000..fc154fe --- /dev/null +++ b/concepts/low-rank-decomposition.md @@ -0,0 +1,34 @@ +--- +title: "Low-Rank Decomposition: 神经网络低秩压缩" +created: 2026-06-25 +updated: 2026-06-25 +type: concept +tags: [model-compression, matrix-factorization, efficient-inference] +sources: ["[[sen-mapping-networks]]"] +--- + +# Low-Rank Decomposition (低秩分解) + +Low-Rank Decomposition (LRD) 是神经网络压缩的经典技术：将全连接层的权重矩阵 W ∈ R^{m×n} 近似分解为两个较小矩阵的乘积： + +$$W \approx UV^\top$$ + +其中 U ∈ R^{m×r}，V ∈ R^{n×r}，且 r ≪ min(m, n)。参数量从 mn → r(m + n)。 + +## 在 Mapping Networks 中的应用 + +Mapping Networks 可以用 LRD 进一步降低映射网络的存储需求：不直接生成 W，而是生成 U 和 V 两个更小的矩阵，显著减少映射网络的固定权重数量。 + +## 相关技术 + +- **SVD 截断**：基于奇异值分解的后训练压缩 +- **Pruning**：稀疏化——移除不重要连接 +- **Quantization**：降低权重位宽 + +这三种技术与 Mapping Networks 正交，可以组合使用——如 Table 8 所示，Ours* + LRD 和 Ours* + Prune 均保持可用精度。 + +## 参考 + +- Eckart & Young, "The approximation of one matrix by another of lower rank", 1936 +- Idelbayev & Carreira-Perpiñán, "Low-rank compression of neural nets", CVPR 2020 +- [[weight-modulation]] diff --git a/concepts/manifold-hypothesis.md b/concepts/manifold-hypothesis.md new file mode 100644 index 0000000..f32950d --- /dev/null +++ b/concepts/manifold-hypothesis.md @@ -0,0 +1,30 @@ +--- +title: "Manifold Hypothesis (流形假设)" +created: 2026-06-25 +updated: 2026-06-25 +type: concept +tags: [manifold-learning, dimensionality-reduction, representation-learning] +sources: ["[[sen-mapping-networks]]"] +--- + +# Manifold Hypothesis (流形假设) + +Manifold Hypothesis 是机器学习中的核心假设：**高维数据（如图像、文本）实际上分布在嵌入于高维空间中的低维流形上或附近**。 + +形式化：对 x ∈ X ⊂ R^D（高维输入空间），∃ M（低维流形），使得 M ⊂ X，且 d = dim(M) ≪ D。神经网络学习的是映射 f_θ: M → Y。 + +## 推广到参数空间 + +[[weight-manifold-hypothesis|Weight-Manifold Hypothesis]] 将这一假设从**数据空间**推广到**参数空间**：不仅数据在低维流形上，训练后的网络参数 θ* ∈ R^P 也位于低维流形 M_θ ⊂ R^P 上，其中 dim(M_θ) ≪ P。 + +## 经验证据 + +- **Intrinsic Dimension 研究**：深度网络的 objective landscape 的有效内在维度远低于参数总数（Li et al., 2018） +- **训练轨迹分析**：不同初始化、不同架构的深度网络的训练轨迹收敛到同一个低维流形（Mao et al., 2024） +- **Mode Connectivity**：SGD 解之间存在低损路径连接（Garipov et al., 2018） + +## 参考 + +- Fefferman et al., "Testing the Manifold Hypothesis", JAMS 2016 +- [[intrinsic-dimension]] +- [[loss-landscape]] diff --git a/concepts/mapping-loss.md b/concepts/mapping-loss.md new file mode 100644 index 0000000..f139788 --- /dev/null +++ b/concepts/mapping-loss.md @@ -0,0 +1,60 @@ +--- +title: "Mapping Loss: 联合任务与几何约束的损失函数" +created: 2026-06-25 +updated: 2026-06-25 +type: concept +tags: [loss-function, mapping-networks, regularization, lipschitz-continuity] +sources: ["[[sen-mapping-networks]]"] +--- + +# Mapping Loss (映射损失) + +Mapping Loss 是 [[sen-mapping-networks|Mapping Networks]] 的训练损失函数，同时优化下游任务性能和 [[mapping-theorem|Mapping Theorem]] 所要求的几何/解析性质。 + +## 公式 + +$$L_{\text{map}} = L_{\text{task}} + \lambda_{\text{stab}} L_{\text{stab}} + \lambda_{\text{sm}} L_{\text{smooth}} + \lambda_{\text{al}} L_{\text{align}}$$ + +其中 λ_stab, λ_smooth, λ_align 均为**可训练系数**，使网络自适应地平衡各组件。 + +## 四组件详解 + +### 1. Task Loss (L_task) + +标准交叉熵损失，确保生成的参数在下游任务上功能最优： + +$$L_{\text{task}} = -\sum_i y_i \log \hat{y}_i$$ + +### 2. Stability Loss (L_stab) + +强制**局部 Lipschitz 连续性**（对应 Mapping Theorem 的 A1 假设）： + +$$L_{\text{stab}} = \mathbb{E}_{\epsilon \sim \mathcal{N}(0,\sigma^2 I)}\left[\|f_{\theta'}(z+\epsilon) - f_{\theta'}(z)\|^2_2\right]$$ + +确保隐向量的小扰动不导致输出大变化。 + +### 3. Smoothness Loss (L_smooth) + +强制 **C² 连续性**（对应定理的 A3 假设）： + +$$L_{\text{smooth}} = \|\nabla_z M_\phi(z)\|^2_F$$ + +惩罚 Jacobian 的 Frobenius 范数，防止生成的权重空间出现震荡。 + +### 4. Alignment Loss (L_align) + +保持隐向量与映射权重方向的兼容性： + +$$L_{\text{align}} = 1 - \cos(z, \bar{W}^m)$$ + +其中 W̄^m 是调制后投影层的行均值。 + +## 消融结果 + +在 FashionMNIST 上：Task Loss 单独 87.79%，每增加一个组件 +1-2%，全组合达 91.88%。Stability 和 Smoothness 贡献略高于 Alignment。 + +## 参考 + +- [[lipschitz-continuity]] +- [[mapping-theorem]] +- [[solvability-theorem]] diff --git a/concepts/mapping-theorem.md b/concepts/mapping-theorem.md new file mode 100644 index 0000000..165833f --- /dev/null +++ b/concepts/mapping-theorem.md @@ -0,0 +1,49 @@ +--- +title: "Mapping Theorem: 参数空间的低维映射存在性定理" +created: 2026-06-25 +updated: 2026-06-25 +type: concept +tags: [theorem, manifold-learning, mapping-networks, existence-proof] +sources: ["[[sen-mapping-networks]]"] +--- + +# Mapping Theorem (映射定理) + +Mapping Theorem 是 [[sen-mapping-networks|Mapping Networks]] 的理论基石，证明了**从低维隐空间到高维参数空间的光滑映射的存在性**，且该映射可在损失函数上任意逼近最优参数。 + +## 前提条件 + +1. **A1: 参数光滑性** — θ → f_θ(x) 是 L_θ-Lipschitz 的（对每个 x） +2. **A2: 损失 Lipschitz** — L(·, y) 是 L_ℓ-Lipschitz 的 +3. **A3: 局部可逼近性** — M_θ 是 C² 流形，有界曲率 +4. **Weight-Manifold Hypothesis** — θ* 位于 C² 嵌入流形 M_θ ⊂ R^P 上 + +## 定理陈述 + +对任意 ε > 0（满足 ε ≤ L_ℓ L_θ r），存在： +- δ > 0 +- d ≥ d*（其中 d* = dim(M_θ)） +- C² 映射 g: R^d → R^P +- 隐向量 z* ∈ R^d + +使得： + +$$\|g(z^*) - \theta^*\| \leq \delta, \quad |L(g(z^*)) - L(\theta^*)| \leq \varepsilon$$ + +## 证明概要 + +1. 由 Weight-Manifold Hypothesis，∃ C² 微分同胚 φ: U → V ⊂ M_θ，φ(0) = θ* +2. 构造全局映射 g(u) = ψ(u)φ(u) + (1 − ψ(u))θ*（smooth bump function 拼接） +3. 由连续性，选 z* ∈ B(0, η) ∩ U，满足 ‖g(z*) − θ*‖ < δ +4. 由 Lipschitz 条件：|L(g(z*)) − L(θ*)| ≤ L_ℓ L_θ · δ = ε + +## 实际意义 + +该定理提供了**架构设计的正确性保证**：如果映射网络架构满足定理条件（如 [[solvability-theorem|Solvability Theorem]] 所示），则理论上存在隐向量可生成与完整训练等效的参数。 + +## 参考 + +- [[weight-manifold-hypothesis]] +- [[solvability-theorem]] +- [[mapping-loss]] +- Sen & Mukherjee, "Mapping Networks", arXiv:2602.19134, Section 2.1 diff --git a/concepts/markov-draft-head.md b/concepts/markov-draft-head.md new file mode 100644 index 0000000..1b25cf5 --- /dev/null +++ b/concepts/markov-draft-head.md @@ -0,0 +1,43 @@ +--- +title: "Markov Draft Head" +created: 2026-06-28 +updated: 2026-06-28 +type: concept +tags: [speculative-decoding, draft-architecture, low-rank-factorization] +sources: [DSpark] +--- +# Markov Draft Head + +马尔可夫草稿头是 [[DSpark]] 的[[semi-autoregressive-generation|半自回归生成（Semi-Autoregressive Generation）]]中最简单的顺序块实例化，将转移偏置 $B_k$ 限制为仅依赖**紧前一个 token**，简化为一个一阶转移矩阵 $B(x_{k-1}, x_k)$。 + +## 低秩分解 + +直接存储 $|\mathcal{V}| \times |\mathcal{V}|$ 的转移矩阵不现实（典型 $10^5 \times 10^5$）。采用低秩近似： + +$$B = W_1 W_2^\top$$ + +- $W_1 \in \mathbb{R}^{|\mathcal{V}| \times r}$：充当嵌入查找表 +- $W_2 \in \mathbb{R}^{|\mathcal{V}| \times r}$：充当 logit 投影 +- 默认 rank $r = 256$ + +给定前一 token $x_{k-1}$，位置 $k$ 的转移偏置： + +$$B(x_{k-1}, \cdot) = W_1[x_{k-1}] W_2^\top \in \mathbb{R}^{|\mathcal{V}|}$$ + +低秩分解使得存储和每步计算量都保持较小，即使对于大词汇表也能高效运行。 + +## 直觉 + +例如，当上下文允许多种延续 "of course" 和 "no problem" 时： +- 若位置 1 采样了 "of"，马尔可夫头在位置 2 提升 "course" 并抑制 "problem" +- 有效缓解[[cross-mode-collision|跨模态碰撞（Cross-Mode Collision）]] + +## 局限性 + +马尔可夫头是无记忆的——位置 $k$ 无法访问 $x_{k-2}$ 之前的 token。对于需要更长依赖的后缀连贯性，[[rnn-draft-head|RNN 草稿头]]通过循环状态累积完整前缀历史。 + +## 参考 + +- [[DSpark]] +- [[semi-autoregressive-generation|半自回归生成（Semi-Autoregressive Generation）]] +- [[rnn-draft-head|RNN 草稿头]] diff --git a/concepts/mcp.md b/concepts/mcp.md new file mode 100644 index 0000000..055202b --- /dev/null +++ b/concepts/mcp.md @@ -0,0 +1,31 @@ +--- +title: "MCP (Model Context Protocol)" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: concept +tags: [mcp, protocol, agent, connector, infrastructure] +sources: [[prompt-to-loop-engineering-2026]] +confidence: high +--- + +# MCP (Model Context Protocol) + +> Anthropic 提出的开放协议标准，为 LLM Agent 提供标准化的工具连接器（Connector）。在 [[harness-as-a-service|HaaS]] 底座中扮演 Plugins / Connectors 角色。 + +## 在 Loop Engineering 中的定位 + +属于 [[loop-engineering|Loop Engineering]] "五件套" 中的 **Plugins / Connectors** 层： + +> Automations / Worktrees / Skills / **Connectors (MCP)** / Sub-agents / State + +## 核心能力 + +- 标准化工具注册与发现 +- 使循环具备开 PR、发 Slack、同步项目管理看板的真实动作 +- 与渐进式披露配合（先暴露工具名称，按需加载详情） + +## 相关概念 + +- [[loop-engineering|Loop Engineering]] +- [[harness-as-a-service|HaaS]] +- [[harness-engineering|Harness Engineering]] diff --git a/concepts/mechanism-policy-separation.md b/concepts/mechanism-policy-separation.md new file mode 100644 index 0000000..42f1c57 --- /dev/null +++ b/concepts/mechanism-policy-separation.md @@ -0,0 +1,45 @@ +--- +title: "Mechanism-Policy Separation（机制与策略分离）" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: concept +tags: [architecture, loop-engineering, design-principle] +sources: [[prompt-to-loop-engineering-2026]] +confidence: high +--- + +# Mechanism-Policy Separation + +> 成熟的 [[loop-engineering|循环系统]] 遵循的核心架构哲学：底层平台提供基础**机制**，控制**策略**由架构师独立配置。 + +## 定义 + +| 层 | 职责 | 示例 | +|----|------|------| +| **机制（Mechanism）** | 由 Harness 提供的基础能力 | 定时器、工作区隔离、工具注册、进程管理 | +| **策略（Policy）** | 由架构师按业务逻辑配置的控制规则 | 触发时机、子 Agent 数量、预算上限、停止条件 | + +## 工程价值 + +1. **解耦演进**：升级机制不改变策略（替换 Cron 实现不影响触发规则） +2. **复用策略**：同一策略可部署到不同 Harness 平台 +3. **人类抽离**：架构师设定策略后退出执行循环，系统自主运转 + +## 在 Loop Contract 中的体现 + +[[loop-contract|Loop Contract]] 的六维约束正是策略层的实例化： + +- 机制层提供：Cron 定时器（TRIGGER）、进程隔离（SCOPE）、工具调用（ACTION） +- 策略层配置：Cron 表达式、作用仓库、预算红线、停止条件、上报通道 + +## 与 Harness 的关系 + +机制层 = [[harness-engineering|Harness Engineering]] 的产物 +策略层 = [[loop-designer|Loop Designer]] 的配置域 + +## 相关概念 + +- [[loop-engineering|Loop Engineering]] +- [[loop-contract|Loop Contract]] +- [[harness-engineering|Harness Engineering]] +- [[loop-designer|Loop Designer]] diff --git a/concepts/memory-dream.md b/concepts/memory-dream.md new file mode 100644 index 0000000..fee4b3c --- /dev/null +++ b/concepts/memory-dream.md @@ -0,0 +1,41 @@ +--- +title: "Memory Dream（记忆梦境）" +created: 2026-07-03 +updated: 2026-07-03 +type: concept +tags: ["agent", "memory", "offline-processing"] +sources: ["https://mp.weixin.qq.com/s/iiTmgbtrYHMMjQ7dn7CDrg"] +--- + +# Memory Dream + +> 离线记忆整理器——不在用户实时对话里抢上下文，在后台从会话材料中提取稳定画像和可复用经验。 + +## 核心定义 + +**Memory Dream** 是 [[zleap-workspace-harness-2026|Zleap-Agent]] 记忆系统中的后台处理模块。它不在用户实时对话中消耗上下文预算，而是在离线状态下从经过清理的会话材料中执行记忆抽取。 + +## 处理内容 + +- **稳定画像**：用户长期偏好、行为习惯 +- **可复用经验**：经过脱敏和可复用性判断的方法/流程 +- **事件清理**：工作事件走另一条链路，不经过 Dream + +## 与实时记忆的关系 + +| 维度 | 实时记忆 | Memory Dream | +|------|---------|-------------| +| 触发时机 | 对话中 | 后台离线 | +| 上下文占用 | 消耗 token | 不占用 | +| 处理内容 | 即时事件存储 | 长期画像 + 经验抽取 | +| 准入判断 | 弱 | 强（脱敏 + 可复用性） | + +## 设计价值 + +Agent 不必每轮都把完整历史塞进上下文，也不必把所有历史都当成长期记忆。Dream 提供了一种「定期整理、择优入库」的记忆治理机制，与 [[memory-tripartite-partition|记忆三分区]] 中的经验记忆准入规则配套使用。 + +## 参考 + +- [[zleap-workspace-harness-2026|Zleap-Agent Harness 设计]] +- [[memory-tripartite-partition|记忆三分区]] +- [[memory-recall-fast-slow|快慢召回]] diff --git a/concepts/memory-recall-fast-slow.md b/concepts/memory-recall-fast-slow.md new file mode 100644 index 0000000..3b6fde8 --- /dev/null +++ b/concepts/memory-recall-fast-slow.md @@ -0,0 +1,40 @@ +--- +title: "记忆快慢召回（Memory Recall: Fast & Slow）" +created: 2026-07-03 +updated: 2026-07-03 +type: concept +tags: ["agent", "memory", "retrieval", "latency"] +sources: ["https://mp.weixin.qq.com/s/iiTmgbtrYHMMjQ7dn7CDrg"] +--- + +# 记忆快慢召回 + +> Prefetch 用 fast 模式（不走 LLM），主动 recall 走精细检索和 rerank——兼顾响应速度和记忆质量。 + +## 核心定义 + +**快慢召回** 是 [[zleap-workspace-harness-2026|Zleap-Agent]] 记忆检索的分层策略：将记忆读取拆成两个通道，避免每次记忆读取都依赖大模型带来的延迟和成本。 + +## 两层设计 + +| 层 | 模式 | 触发方式 | 内容 | LLM 参与 | +|----|------|---------|------|---------| +| **Fast (Prefetch)** | 自动推入上下文 | 进入工作区时 | 用户画像、近期工作事件、常用经验 | 否 | +| **Slow (Recall)** | 主动检索 | 模型主动调用 | 精确匹配的记忆片段 | 检索 + rerank | + +## 设计动机 + +- 全部走 LLM → 延迟和成本被放大 +- 完全不做精排 → 召回质量不稳定 +- 快取和精取分开 → 预取短准可控 + 按需精排 + +## 与上下文加载的关系 + +快慢召回是 [[context-prefetch-vs-agentic|上下文预取 vs 按需]] 在记忆维度的具体实现：Prefetch 对应「提前带入」，Slow Recall 对应「按需读取」。 + +## 参考 + +- [[zleap-workspace-harness-2026|Zleap-Agent Harness 设计]] +- [[memory-tripartite-partition|记忆三分区]] +- [[memory-dream|Memory Dream]] +- [[context-prefetch-vs-agentic|上下文预取 vs 按需]] diff --git a/concepts/memory-tripartite-partition.md b/concepts/memory-tripartite-partition.md new file mode 100644 index 0000000..37da790 --- /dev/null +++ b/concepts/memory-tripartite-partition.md @@ -0,0 +1,52 @@ +--- +title: "记忆三分区（Memory Tripartite Partition）" +created: 2026-07-03 +updated: 2026-07-03 +type: concept +tags: ["agent", "memory", "partition", "governance"] +sources: ["https://mp.weixin.qq.com/s/iiTmgbtrYHMMjQ7dn7CDrg"] +--- + +# 记忆三分区 + +> 记忆要有归属，不能混成一个篮子——至少按「人、事、经验」分区。 + +## 核心定义 + +**记忆三分区** 是 [[zleap-workspace-harness-2026|Zleap-Agent]] 记忆层的核心设计：将 Agent 记忆按归属拆分为三条线，避免不同类型记忆互相污染。 + +## 三条线 + +| 分区 | 内容 | 归属 | 读写特点 | +|------|------|------|---------| +| **人（People Notes / A 线）** | 用户偏好、稳定画像、Agent 自身认知 | 绑定用户 | 快速预取 | +| **事（Core Records / B 线）** | 工作事件、项目事实、任务记录 | 绑定工作区和客户 | 抽取 → 向量化 → 实体关联 → 召回 → 精排 | +| **经验（Experience）** | 可复用流程、失败模式、验证习惯、恢复策略 | 脱敏后共享 | 准入规则严格，不入业务隐私 | + +## 经验记忆的准入规则 + +经验记忆更像「方法库」。以下内容**不应**进入经验记忆： +- 公司名、客户名、项目名 +- 财务事实、私有路径 +- 一次性任务结果 + +以下内容**可以**进入： +- 可复用的工作流程 +- 常见失败模式 +- 验证习惯和检查清单 +- 恢复策略 + +## Reconcile 机制 + +新记忆入库时与旧记忆比对，判断四种处理：跳过、并存、替换旧记忆、保留旧记忆。这确保记忆库不会无限膨胀。 + +## 设计动机 + +引用 [[channel-fracture|Hermes Agent Channel Fracture]] 案例——记忆写入需验证完整通道。写错、取错、串到别的任务里都会影响后续行为。分区是降低跨用户、跨任务、跨工作区污染风险的基础治理手段。 + +## 参考 + +- [[zleap-workspace-harness-2026|Zleap-Agent Harness 设计]] +- [[memory-dream|Memory Dream]] +- [[memory-recall-fast-slow|快慢召回]] +- [[channel-fracture|Channel Fracture]] diff --git a/concepts/mgmr-rq-kmeans.md b/concepts/mgmr-rq-kmeans.md new file mode 100644 index 0000000..db44a8b --- /dev/null +++ b/concepts/mgmr-rq-kmeans.md @@ -0,0 +1,40 @@ +--- +title: "MGMR RQ-Kmeans" +created: 2026-06-28 +updated: 2026-06-28 +type: concept +tags: [generative-recommendation, quantization, semantic-id, clustering] +sources: [GR4AD] +--- +# Multi-Granularity Multi-Resolution RQ-Kmeans (MGMR) + +MGMR（Multi-Granularity Multi-Resolution）RQ-Kmeans 是 [[GR4AD]] 提出的分层量化方法，用于将[[ua-sid|UA-SID]]的 MLLM 嵌入量化为离散 ID 序列。 + +## 核心思想 + +标准 RQ-Kmeans 面临两个问题： +1. **Codebook 利用率低**：部分 code 承载过多物品（高碰撞），另一部分 code 被极度稀疏使用 +2. **非语义信息建模不足**：聚类可能过度依赖语义相似性，忽略业务维度（如转化类型）的区分度 + +MGMR 通过多粒度和多分辨率两个维度解决： + +**多粒度（Multi-Granularity）**：不同层次聚焦不同语义粒度——粗粒度层关注物品大类，细粒度层关注物品子类或属性 + +**多分辨率（Multi-Resolution）**：每个粒度层可配置不同的聚类数（codebook 大小），在需要细分的层级分配更大 codebook + +## 技术细节 + +RQ-Kmeans 的残差量化过程：第 $t$ 层量化的是前一层量化的残差： +$$s_t = \arg\min_c \|(e - \sum_{i=1}^{t-1} C_i[s_i]) - C_t[c]\|$$ + +MGMR 在此基础上对各层独立配置聚类数 $|C_t|$ 和语义粒度，并通过基数约束动态调节各 code 的承载上限。 + +## 效果 + +在 GR4AD 部署中，MGMR 显著降低 SID 碰撞率并提升 codebook 利用率，支撑 4 亿用户规模的实时生成式推荐。 + +## 参考 + +- [[GR4AD]] +- [[ua-sid|UA-SID]] +- [[semantic-id|Semantic ID]] diff --git a/concepts/minimum-viable-context.md b/concepts/minimum-viable-context.md new file mode 100644 index 0000000..c1c0a62 --- /dev/null +++ b/concepts/minimum-viable-context.md @@ -0,0 +1,42 @@ +--- +title: "Minimum Viable Context（最小可行上下文）" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: concept +tags: [context-engineering, optimization, pattern] +sources: [[prompt-to-loop-engineering-2026]] +confidence: high +--- + +# Minimum Viable Context (MVC) + +> [[context-engineering|Context Engineering]] 中的核心方法论之一：严控单次请求体积，只组合最必需的用户目标、检索结果与当前工具定义，避免信息冗余。 + +## 与 MVC（软件工程）的类比 + +借鉴最小可行产品（MVP）的思想： + +- **不是"给得越多越好"**：超出模型注意力预算的信息会稀释信号 +- **高信号 Token 优先**：每次请求找到最小的高信号 Token 集 + +## 核心原则 + +1. **按需装配**：不预加载全部上下文，运行时动态组合 +2. **目标导向**：以当前任务的 Goal 为锚点筛选 +3. **工具定义克制**：不暴露全部工具，仅提供当前步骤相关的 + +## 与相关模式的配合 + +- [[just-in-time-retrieval|JIT 检索]]：初始仅维护轻量引用，按需实时加载 +- [[context-failure-modes|Context Overflow]] 的预防手段 +- 渐进式披露（Progressive Disclosure）：先暴露名称，按需加载细节 + +## 工程实践 + +Anthropic Skills 采用此设计哲学：Skills 的完整内容不在每次请求中全量加载，而是先暴露名称和摘要，模型按需调用。 + +## 相关概念 + +- [[context-engineering|Context Engineering]] +- [[context-failure-modes|上下文故障模式]] +- [[just-in-time-retrieval|JIT 检索]] diff --git a/concepts/misalignment-budget.md b/concepts/misalignment-budget.md new file mode 100644 index 0000000..1965bb2 --- /dev/null +++ b/concepts/misalignment-budget.md @@ -0,0 +1,40 @@ +--- +title: "不对齐预算 (Misalignment Budget)" +created: 2026-07-04 +updated: 2026-07-04 +type: concept +tags: [robustness, misalignment, cross-modal, certification] +sources: ["arXiv:2606.18839"] +--- + +# 不对齐预算 (Misalignment Budget) + +语义鲁棒性认证中显式建模跨模态（视觉-文本）嵌入不对齐的参数 $\delta \geq 0$，用于量化证书在嵌入不对齐下的可靠性。 + +## 假设 + +**Bounded Misalignment (Assumption 4.4)**：存在 $\delta \geq 0$，使得对于语义匹配的嵌入对 $(z, u)$，有 $\|z - u\|_2 \leq \delta$。 + +## 作用 + +$\delta$ 控制三个层面： + +1. **Margin tolerance**：$\varepsilon_{c,c'} = \delta \|u_c - u_{c'}\|_2$ — 边界穿越的不确定范围 +2. **Stability condition** (Prop 4.6)：若 $m_{\hat{y},c'}(\varphi) > \delta \|u_{\hat{y}} - u_{c'}\|_2$，则 $\delta$-邻域内预测稳定 +3. **Crossing localization** (Lemma 4.7)：所有可能的穿越点必然在不确定集 $U_{c,c'}(\delta)$ 中 + +## 实验发现 + +- $\delta$ 增大 → stable coverage 下降（预期：更保守） +- empirical invariance 保持较高 → 证书偏保守但可靠 +- conditional invariance 高 → 被认证的区间确实稳定 + +## 实际意义 + +$\delta$ 是用户可以调整的参数：更大的 $\delta$ 意味着更保守但更可靠的证书；更小的 $\delta$ 对应更精确但可能遗漏真实不对齐。类似于 $L_p$ 认证中的扰动半径。 + +## 参考 + +- [[semantic-robustness-certification|语义鲁棒性认证]] +- [[prediction-invariant-intervals|预测不变区间]] +- [[semantic-robustness-certification-vlm-2026|论文原文]] diff --git a/concepts/mlp-width-tapering.md b/concepts/mlp-width-tapering.md new file mode 100644 index 0000000..fe6d242 --- /dev/null +++ b/concepts/mlp-width-tapering.md @@ -0,0 +1,43 @@ +--- +title: "MLP Width Tapering（MLP 宽度渐缩）" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: concept +tags: [language-model, mlp, architecture, efficiency, transformer] +sources: [[tapered-language-models]] +confidence: high +--- + +# MLP Width Tapering + +> [[depth-aware-capacity-allocation|深度感知容量分配]] 的具体实例化：在固定总参数量下，将 Transformer/LLM 中 MLP 的中间层宽度（d_ff）沿深度单调递减。 + +## 为什么选 MLP + +| 组件 | 参数占比 | 跨架构通用性 | 调节轴 | +|------|---------|-------------|--------| +| **MLP (FFN)** | 主导（~2/3） | 所有架构共享 | 单一标量 d_ff | +| Attention | 次之 | 架构差异大 | 多头/维度耦合 | +| LayerNorm | 极小 | 通用 | 无意义 | + +MLP 是自然的 taper 目标：参数量最大、架构通用、调节维度单一干净。 + +## Cosine Schedule + +推荐的衰减方式见 [[cosine-taper-schedule|余弦衰减调度]]： + +> w_ℓ = w_max · (cos(πℓ/(2L)))^p + +- ℓ ∈ [0, L-1]：层索引 +- p：控制陡峭度 +- 最优范围：1.50× → 0.50× baseline d_ff + +## 效果 + +440M Transformer：uniform 16.28 → cosine taper 14.44 perplexity（零额外参数/计算）。 + +## 相关概念 + +- [[depth-aware-capacity-allocation|深度感知容量分配]] +- [[cosine-taper-schedule|余弦衰减调度]] +- [[tapered-language-models|Tapered Language Models]] diff --git a/concepts/model-proposes-harness-executes.md b/concepts/model-proposes-harness-executes.md new file mode 100644 index 0000000..bf45075 --- /dev/null +++ b/concepts/model-proposes-harness-executes.md @@ -0,0 +1,41 @@ +--- +title: "Model Proposes, Harness Executes" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: concept +tags: [harness-engineering, safety, principle, agent] +sources: [[prompt-to-loop-engineering-2026]] +confidence: high +--- + +# Model Proposes, Harness Executes + +> [[harness-engineering|Harness Engineering]] 八条非妥协原则之首：模型仅负责**提议**，Harness 才拥有**最终执行权**。 + +## 八条非妥协原则 + +1. **Model proposes — Harness executes**：模型提议，Harness 执行 +2. **Every call returns a result**：即使超时或拒绝，也必须结构化回传 +3. **Risk changes the process**：按风险动态匹配只读/草稿/外部写入三档权限 +4. **Draft 与 Commit 分离**：危险操作必须由人类显式确认 +5. **Context is assembled, not dumped**：上下文分层装配，不能直接倾倒 +6. **Long tasks have budgets**：从步数、时间、Token、成本四维卡死预算 +7. **Skills & Connectors 渐进式披露**：先暴露名称，按需加载细节 +8. **Recurring failures become Harness features**：重复偶发错误沉淀为 Hook 或校验器 + +## 信任边界 + +物理基础设施 → 安全沙箱 → Agent Harness → 运行时 → **模型**（最不可信的内核）。 + +模型执行的每个高风险动作必须经过外围 Harness 规则的解析与沙箱隔离。 + +## 反面案例 + +2026 年 DataTalks.Club 事故：Claude Code 执行 `terraform destroy`，因 Harness 缺位（无二次确认、无基础设施红线、无 Human-in-the-Loop），生产数据库、集群及备份被物理抹除。 + +## 相关概念 + +- [[harness-engineering|Harness Engineering]] +- [[skill-issue-framework|Skill Issue 框架]] +- [[human-in-the-loop|Human-in-the-Loop]] +- [[circuit-breaker-pattern|熔断器]] diff --git a/concepts/multi-model-routing.md b/concepts/multi-model-routing.md new file mode 100644 index 0000000..a8acfe9 --- /dev/null +++ b/concepts/multi-model-routing.md @@ -0,0 +1,36 @@ +--- +title: "多模型路由（Multi-Model Routing）" +created: 2026-07-03 +updated: 2026-07-03 +type: concept +tags: ["agent", "model-routing", "cost", "latency"] +sources: ["https://mp.weixin.qq.com/s/iiTmgbtrYHMMjQ7dn7CDrg"] +--- + +# 多模型路由 + +> 不是把所有任务都交给同一个最强模型，而是按工作区分配合适的模型。 + +## 核心定义 + +**多模型路由** 是 [[workspace-first-architecture|Workspace-first 架构]] 在模型层的实践：不同工作区绑定不同模型，兼顾成本、延迟和数据安全。 + +## 路由策略 + +| 任务类型 | 推荐模型 | 原因 | +|---------|---------|------| +| 常规沟通 | 便宜模型 | 成本优先 | +| 网页检索 | 中等模型 | 延迟敏感 | +| 文件处理/代码 | 中等模型 | 工具调用密集 | +| 复杂分析 | 强模型 | 推理质量优先 | +| 敏感数据 | 本地模型 | 数据不出内网 | + +## 与边界设计的关系 + +多模型路由是实现 [[agent-boundary-design|Agent 边界设计]] 中「模型边界」的具体手段。它让 Harness 层而非模型层面决定"这一轮该用哪个模型"。 + +## 参考 + +- [[zleap-workspace-harness-2026|Zleap-Agent Harness 设计]] +- [[workspace-first-architecture|Workspace-first 架构]] +- [[agent-boundary-design|Agent 边界设计]] diff --git a/concepts/nokv.md b/concepts/nokv.md new file mode 100644 index 0000000..ce5fd8f --- /dev/null +++ b/concepts/nokv.md @@ -0,0 +1,40 @@ +--- +title: "NoKV" +created: 2026-07-04 +updated: 2026-07-04 +type: concept +tags: [agent, workspace, filesystem, metadata, infrastructure] +sources: ["https://nokv.io/blog/agents-want-filesystems"] +--- + +# NoKV + +面向 AI Agent workspace 的元数据控制层，把实验 run、日志、checkpoint、artifact 等工作结果放进一个文件系统形态的命名空间，让 Agent 可以用 `ls`/`grep`/`read` 去找线索、看证据、引用行号。 + +## 定位 + +- 列入 **CNCF Cloud Native Landscape**（AI Native Infra / Storage 分区） +- 早期 Go 原生存储引擎被 **CMU dbdb.io** 收录（历史条目） +- 当前主线：Rust 实现的 Agent workspace 文件系统产品线 + +## 接口形态 + +`nokv_native_v1` 提供类 POSIX 语义： +- `ls`：目录列举 → run 是目录，日志是文件 +- `stat`：对象元数据卡片 +- `catalog`：发现可查询字段 +- `find`：过滤、排序、limit、字段投影下推 +- `aggregate`：聚合查询 +- `read`：按需读取内容 +- `grep`：递归搜索，返回带行号的证据 + +## 核心理念 + +不是「文件系统替代数据库」，而是在数据库/对象存储之上加一层 **Agent-friendly 元数据控制层**——把复杂性留在系统里，把清晰、局部、可引用的操作面交给 Agent。 + +## 参考 + +- [[agent-workspace-filesystem|Agent 工作空间文件系统]] +- [[agents-want-filesystems-nokv-2026|新智元报道]] +- [[progressive-disclosure|渐进式披露]] +- [[pushdown-in-agent-interface|Agent 接口下推]] diff --git a/concepts/open-vocabulary-recognition.md b/concepts/open-vocabulary-recognition.md new file mode 100644 index 0000000..a2df1cf --- /dev/null +++ b/concepts/open-vocabulary-recognition.md @@ -0,0 +1,28 @@ +--- +title: "开放词表识别 (Open-Vocabulary Recognition)" +created: 2026-07-04 +updated: 2026-07-04 +type: concept +tags: [vision, classification, zero-shot, vlm] +sources: [] +--- + +# 开放词表识别 (Open-Vocabulary Recognition) + +利用 VLM 的文本-图像对齐能力，不依赖预定义标签集，直接用自然语言描述类别进行识别。 + +## 与零样本分类的关系 + +- 零样本分类（[[zero-shot-classification]]）：在训练中未见过的类别上做预测 +- 开放词表识别：更广泛的框架——任何可被自然语言描述的类别都可识别，无需在训练中显式定义标签空间 + +## VLM 实现 + +VLM 将类别名（或描述性 prompt）编码为文本嵌入，与图像嵌入做余弦相似度匹配： +$$f(x) = \arg\max_c \langle f_{\text{img}}(x), f_{\text{text}}(t_c) \rangle$$ + +## 参考 + +- [[vision-language-models|VLM]] +- [[clip|CLIP]] +- [[text-proxy-for-semantics|文本语义代理]] diff --git a/concepts/parallel-drafting.md b/concepts/parallel-drafting.md new file mode 100644 index 0000000..b283cf8 --- /dev/null +++ b/concepts/parallel-drafting.md @@ -0,0 +1,34 @@ +--- +title: "Parallel Drafting" +created: 2026-06-28 +updated: 2026-06-28 +type: concept +tags: [speculative-decoding, llm-inference, parallel-generation] +sources: [DSpark] +--- +# Parallel Drafting + +并行草稿（Parallel Drafting）是[[speculative-decoding|投机解码（Speculative Decoding）]]中草稿模型的一种架构范式：所有 $\gamma$ 个草稿位置在单次前向传播中同时生成，使草稿延迟 $T_{draft}$ 几乎独立于块大小。这与[[autoregressive-drafting|自回归草稿（Autoregressive Drafting）]]形成鲜明对比——后者的 $T_{draft} \propto \gamma$。 + +## 核心优势 + +$O(1)$ 的草稿延迟允许并行草稿器使用**更深的网络架构**和**更大的候选块**（如 $\gamma=16$），而不按比例增加延迟。在第一个草稿位置上，更深网络带来的容量优势产生了显著的准确率差距——而第一个 token 的接受率对整个块的期望接受长度影响最大（前缀接受机制）。 + +## 核心缺陷 + +**缺乏 token 间依赖建模**：每个位置独立预测，无法条件化于同块内先前采样的 token。当上下文允许多种合理延续时（如 "of course" 和 "no problem"），可能产生"of problem"或"no course"等不一致组合，即[[cross-mode-collision|跨模态碰撞（Cross-Mode Collision）]]。 + +这导致了**后缀接受率衰减（suffix decay）**：接受率从位置 1 的高起点快速下降到后面位置的低谷（如 Chat 场景从 ~0.72 降到 ~0.52），而自回归草稿器反而在后续位置维持或上升。 + +## 代表方法 + +| 方法 | 关键机制 | +|------|---------| +| [[DFlash]] | [[kv-injection|KV 注入（KV Injection）]]，并行生成全部 mask token | +| Medusa | 多个独立草稿头，无需额外草稿模型 | +| [[DSpark]] | 半自回归：并行骨干 + 轻量级顺序头 | + +## 参考 + +- [[DSpark]] — 通过半自回归解决后缀衰减 +- [[cross-mode-collision|跨模态碰撞（Cross-Mode Collision）]] diff --git a/concepts/parameter-efficient-training.md b/concepts/parameter-efficient-training.md new file mode 100644 index 0000000..2403e27 --- /dev/null +++ b/concepts/parameter-efficient-training.md @@ -0,0 +1,45 @@ +--- +title: "Parameter-Efficient Training: 参数高效训练" +created: 2026-06-25 +updated: 2026-06-25 +type: concept +tags: [efficient-training, model-compression, meta-learning] +sources: ["[[sen-mapping-networks]]"] +--- + +# Parameter-Efficient Training (参数高效训练) + +Parameter-Efficient Training 指在不显著损失模型性能的前提下，大幅减少**可训练参数量**的方法论。 + +## 主要策略分类 + +### 1. 内部缩减（训练目标网络本身） + +- **Pruning**：训练中或训练后稀疏化（[[lottery-ticket-hypothesis|Lottery Ticket]]） +- **Quantization-Aware Training (QAT)**：低精度训练 +- **Low-Rank 约束**：W ≈ UV^T，训练 U, V 而非 W + +### 2. 外部缩减（不训练目标网络） + +- **[[hypernetworks|HyperNetworks]]**：另一个网络生成权重（但仍需训练目标网络） +- **[[sen-mapping-networks|Mapping Networks]]**：仅训练隐向量，目标网络不训练 ← 最激进的外部缩减 +- **预测参数**：从少量给定权重预测其余权重 + +### 3. 混合策略 + +Mapping Networks + LRD（低秩分解 FC 层）+ Pruning，同时减少训练和推理参数。 + +## Mapping Networks 的定位 + +在图 1 的分类框架中，Mapping Networks 处于**理想位置**： + +- **训练聚焦**（而非仅推理聚焦） +- **外部缩减**（不训练目标网络） +- **利用流形结构**（Weight-Manifold Hypothesis） +- 200–500× 可训练参数缩减，500× 参数效率（99.5% 缩减） + +## 参考 + +- [[low-rank-decomposition]] +- [[weight-modulation]] +- [[mapping-theorem]] diff --git a/concepts/pareto-frontier-llm-serving.md b/concepts/pareto-frontier-llm-serving.md new file mode 100644 index 0000000..fda7100 --- /dev/null +++ b/concepts/pareto-frontier-llm-serving.md @@ -0,0 +1,35 @@ +--- +title: "Pareto Frontier (LLM Serving)" +created: 2026-06-28 +updated: 2026-06-28 +type: concept +tags: [llm-serving, performance-engineering, trade-off-analysis] +sources: [DSpark] +--- +# Pareto Frontier in LLM Serving + +在 LLM 服务系统中，Pareto 前沿描述了**系统吞吐量**和**每用户生成速度（交互性）**之间的最优权衡边界。 + +## 定义 + +在给定硬件和并发约束下，任何操作系统吞吐量（token/s/GPU）和每用户生成速度（tok/s/user）的组合落在 Pareto 前沿上意味着：提高一个指标必然降低另一个。 + +## DSpark 的贡献 + +[[DSpark]] 通过[[hardware-aware-prefix-scheduler|硬件感知前缀调度器（Hardware-Aware Prefix Scheduler）]]的负载自适应验证预算分配，将 DeepSeek-V4 服务的 Pareto 前沿**整体外移**： + +| 系统 | SLA | MTP-1 吞吐量 | DSpark 吞吐量 | 提升 | +|------|-----|------------|-------------|------| +| V4-Flash | 80 tok/s/user | 基线 | +51% | — | +| V4-Flash | 120 tok/s/user | 近失效 | 维持可用 | 前沿解锁 | +| V4-Pro | 35 tok/s/user | 基线 | +52% | — | +| V4-Pro | 50 tok/s/user | 近失效 | 维持可用 | 前沿解锁 | + +## 关键洞察 + +DSpark 并未消除投机解码的 trade-off 本身（仍有草稿端固定成本），但通过**智能路由验证预算**——闲置计算→长验证、高并发→短验证——最大化了给定预算下的收益，从而在相同硬件上实现此前不可达的性能层级。 + +## 参考 + +- [[DSpark]] +- [[hardware-aware-prefix-scheduler|硬件感知前缀调度器（Hardware-Aware Prefix Scheduler）]] diff --git a/concepts/perfect-sequences.md b/concepts/perfect-sequences.md new file mode 100644 index 0000000..a07749a --- /dev/null +++ b/concepts/perfect-sequences.md @@ -0,0 +1,43 @@ +--- +title: "Perfect Sequences（完美序列）" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: concept +tags: [combinatorics, ramsey-theory, sequence, vector] +sources: [[ramsey-sphere-lowerbound]] +confidence: high +--- + +# Perfect Sequences + +> Ma, Shen, Xie (2026) 在 Ramsey 下界证明中引入的组合新概念，用于刻画 [[random-sphere-graph|随机球面图]] 中单位向量的邻接结构。 + +## 定义 + +对于单位球面 S^k 上的单位向量集合，一个完美序列捕捉了向量的排列及其在球面测度下的邻接概率行为。 + +（形式化定义需引用原始论文 Section 5；核心直觉：完美序列是将球面上向量的"邻接模式"编码为可分析的离散组合结构。） + +## 在证明中的作用 + +1. **Section 5**：引入完美序列作为分析工具 +2. **Section 6**：估计完美序列的概率上下界 +3. **Section 7**：证明完美序列"捕获"随机球面图避免大团的本质行为 +4. **Section 8**：基于完美序列推导关键量的精确估计 + +## 为什么需要完美序列 + +经典 [[probabilistic-method|概率方法]] 中，边的存在性是独立事件，联合概率可因式分解。但在 [[random-sphere-graph|随机球面图]] 中，由于几何测度的引入，边的独立性被打破。完美序列提供了一种**组合编码**，将几何依赖关系转化为可分析的离散结构。 + +## 技术特点 + +- 将连续几何问题离散化，但不损失指数级的精度 +- 与球面上的测度估计紧密结合 +- 使得概率下界的计算在技术上可行 + +## 相关概念 + +- [[random-sphere-graph|随机球面图]] +- [[ramsey-sphere-lowerbound|Ramsey 下界指数改进]] +- [[probabilistic-method|概率方法]] +- [[ramsey-theory|Ramsey 理论]] diff --git a/concepts/position-wise-conditional-acceptance.md b/concepts/position-wise-conditional-acceptance.md new file mode 100644 index 0000000..75401df --- /dev/null +++ b/concepts/position-wise-conditional-acceptance.md @@ -0,0 +1,37 @@ +--- +title: "Position-wise Conditional Acceptance" +created: 2026-06-28 +updated: 2026-06-28 +type: concept +tags: [speculative-decoding, evaluation-metric, analysis] +sources: [DSpark] +--- +# Position-wise Conditional Acceptance + +逐位置条件接受率是 [[DSpark]] 论文引入的细粒度草稿质量分析度量。与标准的接受长度不同，该指标**移除前缀惩罚**，仅测量每个位置本身的预测质量。 + +## 定义 + +对于草稿位置 $k$，评估分母仅计入**所有前驱 token $1:k-1$ 均被目标模型接受**的实例。分子则统计这些有效实例中位置 $k$ 的 token 也被接受的比例。 + +$$\text{cond_acc}(k) = \frac{\#\{\text{accept}_{1:k}\}}{\#\{\text{accept}_{1:k-1}\}}$$ + +## 洞察 + +这一度量揭示了不同草稿架构的结构性差异（以 Qwen3-4B 为例）： + +| 场景 | 并行 DFlash | 自回归 Eagle3 | 半自回归 DSpark | +|------|-----------|-------------|---------------| +| 位置 1 (Math) | ~0.88 | ~0.81 | ~0.88 | +| 位置 7 (Chat) | ~0.52 | ~0.58 | ~0.62 | + +- **并行草稿器**：位置 1 高（深网络容量）→ 后续快速衰减（独立预测，[[cross-mode-collision|跨模态碰撞（Cross-Mode Collision）]]） +- **自回归草稿器**：位置 1 低（浅网络容量）→ 后续维持或上升（条件化于已采样 token） +- **DSpark**：继承了并行草稿器的高初始能力 + 顺序头遏制后缀衰减 + +## 参考 + +- [[DSpark]] +- [[parallel-drafting|并行草稿（Parallel Drafting）]] +- [[autoregressive-drafting|自回归草稿（Autoregressive Drafting）]] +- [[cross-mode-collision|跨模态碰撞（Cross-Mode Collision）]] diff --git a/concepts/prediction-invariant-intervals.md b/concepts/prediction-invariant-intervals.md new file mode 100644 index 0000000..208f68f --- /dev/null +++ b/concepts/prediction-invariant-intervals.md @@ -0,0 +1,40 @@ +--- +title: "预测不变区间 (Prediction-Invariant Intervals)" +created: 2026-07-04 +updated: 2026-07-04 +type: concept +tags: [certification, interval, prediction, semantics] +sources: ["arXiv:2606.18839"] +--- + +# 预测不变区间 (Prediction-Invariant Intervals) + +语义鲁棒性认证的输出：将语义 extent 范围 $[\varphi_a, \varphi_{a'}]$ 切分为若干子区间，在每个区间内 VLM 预测类别保持不变。 + +## 计算过程 + +1. **闭式 margin**：将语义变换 $\gamma(\varphi)$ 代入 pairwise margin + $$m_{c,c'}(\varphi) = A_{c,c'} \cos\varphi + B_{c,c'} \sin\varphi + C_{c,c'}$$ +2. **求解穿越点**：$m_{c,c'}(\varphi) = 0$ 的闭式解 +3. **收集排序**：所有类别对的穿越点集合 $\{\varphi_\ell\}_{\ell=0}^L$ +4. **区间划分**：$(\varphi_\ell, \varphi_{\ell+1})$ 内预测恒定 + +## 证书输出 + +$$\mathcal{S} = \{((\varphi_\ell, \varphi_{\ell+1}), y_\ell) : \ell = 0, \ldots, L-1\}$$ + +- 每个区间标注预测类别 $y_\ell$ +- 区间边界对应类别翻转点（class flip） + +## 聚合指标：预测不变概率 + +$$\mathbb{P}(f(\gamma(\varphi)) = \hat{y}) = \frac{1}{\varphi_{a'} - \varphi_a} \sum_{\ell: y_\ell = \hat{y}} (\varphi_{\ell+1} - \varphi_\ell)$$ + +度量整个语义 extent 范围内预测保持不变的**总比例**。 + +## 参考 + +- [[semantic-robustness-certification|语义鲁棒性认证]] +- [[semantic-extent|语义 extent]] +- [[voronoi-decision-regions|Voronoi 决策区域]] +- [[semantic-robustness-certification-vlm-2026|论文原文]] diff --git a/concepts/prefix-matching-invariant.md b/concepts/prefix-matching-invariant.md new file mode 100644 index 0000000..99a9275 --- /dev/null +++ b/concepts/prefix-matching-invariant.md @@ -0,0 +1,47 @@ +--- +title: "Prefix Matching Invariant（前缀匹配不变性）" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: concept +tags: [prompt-caching, optimization, constraint] +sources: [[prompt-to-loop-engineering-2026]] +confidence: high +--- + +# Prefix Matching Invariant + +> [[prompt-caching|Prompt Caching]] 的铁律：缓存按字节从头进行哈希校验，前缀中任何微小更改都会导致该位置往后的所有缓存集体失效。 + +## 机制 + +1. 模型缓存已计算完毕的上下文前缀（KV Cache） +2. 下次请求前缀完全一致 → 命中缓存，跳过 Prefill 阶段 +3. 成本降低约 90%，延迟降低最高 85%（Anthropic, 2024） + +## "从静到动"分层排列 + +为最大化缓存命中率，上下文必须严格按以下顺序排列： + +``` +静态 ──────────────────────────────────────→ 动态 +[工具定义] → [系统提示] → [历史对话] → [动态消息] +``` + +## 反直觉设计要求 + +**动态全局变量不能插在开头的系统提示中**： + +- ❌ `System: "今天是 2026-06-29。你是..."` → 日期变化击穿整段缓存 +- ✅ 将日期作为普通消息挂在对话流**最末尾**，保证前缀稳定性 + +## 缓存经济学 + +参考阿里云百炼计费规则：首次创建缓存按输入 100% 计费，后续命中仅需 20%。 + +**N > 3 即可产生净收益**（同一前缀在被清理前复用第 2 次开始省钱）。高频迭代 Agent 的极低边际成本即源于此。 + +## 相关概念 + +- [[prompt-caching|Prompt Caching]] +- [[context-engineering|Context Engineering]] +- [[prompt-layering|提示分层]] diff --git a/concepts/prefix-survival-probability.md b/concepts/prefix-survival-probability.md new file mode 100644 index 0000000..3d47425 --- /dev/null +++ b/concepts/prefix-survival-probability.md @@ -0,0 +1,29 @@ +--- +title: "Prefix Survival Probability" +created: 2026-06-28 +updated: 2026-06-28 +type: concept +tags: [speculative-decoding, probability, acceptance-metric] +sources: [DSpark] +--- +# Prefix Survival Probability + +前缀存活概率是投机解码中衡量草稿前缀被目标模型接受的可能性的核心度量。对于草稿位置 $j$，其前缀存活概率定义为累积条件接受率的乘积： + +$$a_{r,j} = \prod_{i \le j} c_{r,i}$$ + +其中 $c_{r,i} = P(\text{accept}_i | \text{accept}_{1:i-1})$ 是位置 $i$ 的条件存活概率。 + +## 性质 + +**单调非增**：$a_{r,j} \le a_{r,j-1}$，即越靠后的 token 存活概率越低。这一性质是 [[DSpark]] 的[[hardware-aware-prefix-scheduler|硬件感知前缀调度器（Hardware-Aware Prefix Scheduler）]]贪心算法正确性的关键保证。 + +## 在调度中的应用 + +调度器将每个请求 $r$ 在位置 $j$ 的期望收益直接建模为 $a_{r,j}$——即接纳该 token 所带来的额外期望接受数。全局排序所有 $a_{r,j}$ 后按降序接纳，自然遵守块内前缀依赖（因为 $a_{r,j}$ 的单调性保证 $a_{r,j} \le a_{r,j-1}$）。 + +## 参考 + +- [[DSpark]] +- [[confidence-head|置信度头（Confidence Head）]] +- [[hardware-aware-prefix-scheduler|硬件感知前缀调度器（Hardware-Aware Prefix Scheduler）]] diff --git a/concepts/probabilistic-method.md b/concepts/probabilistic-method.md index f62afc9..e8b283a 100644 --- a/concepts/probabilistic-method.md +++ b/concepts/probabilistic-method.md @@ -32,3 +32,4 @@ sources: [[ramsey-numbers-survey]] - [[ramsey-theory|拉姆齐理论]] - [[lovasz-local-lemma|Lovász 局部引理]] - [[random-graph-theory|随机图理论]] +- [[random-sphere-graph|随机球面图]] — 几何推广 (2026) diff --git a/concepts/progressive-disclosure.md b/concepts/progressive-disclosure.md new file mode 100644 index 0000000..04be3f3 --- /dev/null +++ b/concepts/progressive-disclosure.md @@ -0,0 +1,40 @@ +--- +title: "渐进式披露 (Progressive Disclosure)" +created: 2026-07-04 +updated: 2026-07-04 +type: concept +tags: [agent, interface, interaction, token-efficiency, ui-pattern] +sources: ["https://nokv.io/blog/agents-want-filesystems"] +--- + +# 渐进式披露 (Progressive Disclosure) + +Agent 接口设计中的一种交互模式：先低成本发现（了解有什么），再按需读取（打开需要的部分），搜索可限定范围，路径作为稳定句柄。 + +## 四步模式 + +1. **低成本发现**：`ls` 看结构 → `stat` 看元数据 → `catalog` 看可查询字段 +2. **按需读取**：只有找到目标后才 `read` 打开内容（而非全部预加载） +3. **范围限定搜索**：全局 `grep` 用来发现线索，目录内 `grep` 用来提取证据 +4. **稳定句柄**：`/runs/abc/stdout.log` — 既是语义名称也是后续操作的地址 + +## 与 SQL 的对比 + +SQL 更像是要求 Agent **先理解一张地图，再一次性写出正确路线**。对结构化聚合很强；对「先找 cohort → 再查日志 → 再引用证据」的复合探索，前置认知成本更高。 + +## 在 Agent 上下文经济中的价值 + +Progressive disclosure 直接降低 Agent 的 token 消耗和 [[attention-drifting|注意力偏移]] 风险：每一步只看到更少但更相关的信息，不把无关内容拖入上下文。 + +## 外部佐证 + +- Anthropic MCP code execution：工具呈现为 TypeScript 文件树 → 150k → 2k token +- OpenAI tool search：建议延迟加载工具组织到 namespace/MCP server +- 人类工程师 debugging 的自然流程：也是 progressive disclosure + +## 参考 + +- [[agent-workspace-filesystem|Agent 工作空间文件系统]] +- [[agent-interface-design|Agent 接口设计]] +- [[token-efficiency|Token 效率]] +- [[attention-drifting|注意力偏移]] diff --git a/concepts/prompt-engineering.md b/concepts/prompt-engineering.md new file mode 100644 index 0000000..7e9111d --- /dev/null +++ b/concepts/prompt-engineering.md @@ -0,0 +1,46 @@ +--- +title: "Prompt Engineering（提示词工程）" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: concept +tags: [prompt-engineering, LLM, methodology] +sources: [[prompt-to-loop-engineering-2026]] +confidence: high +--- + +# Prompt Engineering + +> AI 开发范式四次浪潮的第一阶段（2022–2024）：核心问题是"如何跟 AI 沟通"。 + +## 经典方法论 + +- **Zero-shot / Few-shot**：不给或给少量示例 +- **Instruction Prompting**：结构化指令引导 +- **Chain-of-Thought / Tree-of-Thought**：多步推理提示策略 +- **APE（Automatic Prompt Engineering）**：自动搜索最优 Prompt + +## Prompt Engineering ≠ Blind Prompting + +正确的 Prompt Engineering 是一套包含"定义问题 → demonstration set → 候选 prompt → 实测准确率 → 成本/精度权衡 → 持续迭代"的工程方法论。[[blind-prompting|盲提示（Blind Prompting）]] 则是纯 trial-and-error、缺乏测试的反模式。 + +## 声明式框架：DSPy + +[[dspy|DSPy（Declarative Self-improving Python）]] 将 Prompt 从"人工手写"变为"可编译、可学习的程序"：开发者声明输入输出签名，优化器自动搜索最优 Prompt + Few-shot 组合。底座模型切换时一键重新编译。 + +## 瓶颈 + +1. 上下文窗口限制，无法承载海量上下文 +2. 缺乏记忆与工具调用，无法多步执行 +3. 容错率极低，需不断人工介入 +4. 技术债务：应用规模稍大就需维护成百上千条模板，模型升级时集体失效 + +## 嵌套定位 + +Prompt ⊂ [[context-engineering|Context]] ⊂ [[harness-engineering|Harness]] ⊂ [[loop-engineering|Loop]] + +## 相关概念 + +- [[blind-prompting|盲提示]] +- [[dspy|DSPy]] +- [[prompt-engineering-vs-fine-tuning|Prompt Engineering vs Fine-tuning]] +- [[prompt-to-harness-evolution|三阶段工程演进]] diff --git a/concepts/prompt-to-harness-evolution.md b/concepts/prompt-to-harness-evolution.md index 4995da1..eb591e8 100644 --- a/concepts/prompt-to-harness-evolution.md +++ b/concepts/prompt-to-harness-evolution.md @@ -8,21 +8,30 @@ sources: [raw/papers/agent-harness-engineering-survey-2026.md] confidence: high --- -# Prompt → Context → Harness Engineering 三阶段演进 +# Prompt → Context → Harness → Loop Engineering 四阶段演进 -> Agent 工程的约束瓶颈随时间从 Prompt 上移到 Context，再上移到 Harness 层面。每个阶段对前一阶段的包含而非取代。 +> Agent 工程的约束瓶颈随时间从 Prompt 上移到 Context，再到 Harness，最终扩展为 Loop。每个阶段对前一阶段的包含而非取代。 -## 三阶段 +## 四阶段 | 阶段 | 时期 | 约束瓶颈 | 核心问题 | |------|------|---------|---------| | Prompt Engineering | 2022-2024 | 模型指令遵循能力 | "如何让模型做我想做的事？" | | Context Engineering | 2025 | 上下文窗口管理 | "模型应该看到什么才能做出正确决策？" | | Harness Engineering | 2026- | 基础设施全栈可靠性 | "整个系统如何在生产环境中可靠运行？" | +| Loop Engineering | 2026- | 自主循环的收敛与安全 | "如何让系统在无人值守下可靠运转？" | + +## 嵌套关系 + +**Prompt ⊂ Context ⊂ Harness ⊂ Loop** + +- Loop 是最外层调度引擎，动态调度 Harness、驱动状态迁移 +- Loop = Cron + 决策器，人类从执行者变为 [[loop-designer|循环设计师]] ## 包含而非替代 每一阶段包含前一阶段： +- Loop Engineering 包含 Harness Engineering（Harness 是 Loop 的基础设施层） - Harness Engineering 包含 Context Engineering（上下文是 harness 的 C 层） - Context Engineering 包含 Prompt Engineering（prompt 是最基本的上下文） @@ -40,3 +49,6 @@ confidence: high - [[agent-harness-engineering]] - [[context-management]] - [[agent-harness-engineering-survey]] +- [[loop-engineering|Loop Engineering]] +- [[loop-designer|Loop Designer]] +- [[prompt-to-loop-engineering-2026|Datawhale 四阶段综述]] diff --git a/concepts/pushdown-in-agent-interface.md b/concepts/pushdown-in-agent-interface.md new file mode 100644 index 0000000..91cf8bb --- /dev/null +++ b/concepts/pushdown-in-agent-interface.md @@ -0,0 +1,39 @@ +--- +title: "Agent 接口下推 (Pushdown in Agent Interface)" +created: 2026-07-04 +updated: 2026-07-04 +type: concept +tags: [agent, interface, optimization, token-efficiency] +sources: ["https://nokv.io/blog/agents-want-filesystems"] +--- + +# Agent 接口下推 (Pushdown in Agent Interface) + +将过滤、排序、limit、字段投影等操作在一次工具调用中完成，由系统端执行而非 Agent 端分步处理，从而减少对话轮数、上下文回灌和重新计费。 + +## 核心理念 + +SQL 世界中的「下推」（predicate pushdown）思想迁移到 Agent 工具接口设计中： + +- `find` 一次调用完成：过滤 + 排序 + limit + 字段投影 +- `aggregate` 一次调用完成：分组 + 聚合 + 过滤 +- 避免 Agent 分多轮：先查 ID 列表 → 再逐个查详情 → 再筛选 + +## NoKV benchmark 中的体现 + +复合探索任务上，namespace 的优势部分来自下推： +- SQL 版本：Agent 需多轮 join → 查指标 → 查参数 → 查 artifact → 拼接 +- namespace 版本：`find` 一次 push down 完成过滤/排序/limit/投影 + +每少一轮工具调用 = 少一次上下文回灌 + 少一次重新计费。 + +## 对 attention 的影响 + +下推减少 Agent 在「维持临时任务地图」上的认知消耗（[[attention-drifting|注意力偏移]]），让模型有更多有效注意力留给判断、归纳和交叉验证。 + +## 参考 + +- [[agent-workspace-filesystem|Agent 工作空间文件系统]] +- [[agent-interface-design|Agent 接口设计]] +- [[token-efficiency|Token 效率]] +- [[progressive-disclosure|渐进式披露]] diff --git a/concepts/ramsey-numbers.md b/concepts/ramsey-numbers.md index ee3a729..4dd236c 100644 --- a/concepts/ramsey-numbers.md +++ b/concepts/ramsey-numbers.md @@ -35,6 +35,7 @@ sources: [[ramsey-numbers-survey]] - **下界**（Erdős 1947）：R(k) > 2^{k/2} - **上界**（Conlon 2009）：R(k) ≤ 4^k / √k - **指数鸿沟**：底数 √2（≈1.414）到 4 的差距是核心未解决问题 +- **下界突破**（Ma-Shen-Xie 2026）：对 r(ℓ, Cℓ) 首次实现指数级改进，引入 [[random-sphere-graph|随机球面图]] 方法；一般情形 r(ℓ,k) ≥ (1+2c_δ)^ℓ · Er(ℓ,k) ## 非平凡渐近阶 @@ -45,3 +46,4 @@ R(3,k) = Θ(k²/log k) 是少数渐近阶已完全确定的例子（Ajtai-Komló - [[diagonal-ramsey-number|对角拉姆齐数]] - [[ramsey-theory|拉姆齐理论]] - [[hypergraph-ramsey-number|超图拉姆齐数]] +- [[ramsey-sphere-lowerbound|指数下界改进 (2026)]] diff --git a/concepts/random-sphere-graph.md b/concepts/random-sphere-graph.md new file mode 100644 index 0000000..c3e6d77 --- /dev/null +++ b/concepts/random-sphere-graph.md @@ -0,0 +1,48 @@ +--- +title: "Random Sphere Graph（随机球面图）" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: concept +tags: [random-graph, ramsey-theory, geometric-measure, probabilistic-method] +sources: [[ramsey-sphere-lowerbound]] +confidence: high +--- + +# Random Sphere Graph G_{k,p}(n) + +> 由 Ma, Shen, Xie (2026) 在 Ramsey 数下界研究中引入的新型随机图模型，将经典 [[probabilistic-method|概率方法]] 从离散随机图推广到连续几何测度空间。 + +## 定义 + +在 k 维单位球面 S^k ⊂ R^{k+1} 上： + +1. 均匀随机采样 n 个点 x₁, ..., x_n ∈ S^k +2. 以概率 p 独立连接每对点 (i, j) +3. 得到随机图 G_{k,p}(n) + +## 与 Erdős-Rényi 模型的区别 + +| 维度 | [[random-graph-theory|G(n,p)]] | G_{k,p}(n) | +|------|---------|-----------| +| 点集 | 抽象顶点集 [n] | S^k 上的几何点 | +| 边独立性 | 仅依赖 p | 依赖 p × 几何位置 | +| 测度空间 | 离散 | 连续（球面测度） | +| 适用场景 | 一般组合问题 | 几何结构约束问题 | + +## 在 Ramsey 理论中的作用 + +经典 Erdős (1947) 下界使用 G(n, 1/2) 随机着色 K_n 边，计算出现单色团的概率。本文的随机球面图通过**几何测度**引入额外的结构约束，使得避免大团的概率可以更精确地控制——从而突破 78 年来的指数壁垒。 + +## 技术要点 + +- 需要球面几何的测度估计（surface measure on S^k） +- 引入 [[perfect-sequences|完美序列]] 来刻画球面上点的邻接结构 +- 核心挑战：在高维球面上计算随机事件的概率下界 + +## 相关概念 + +- [[ramsey-sphere-lowerbound|Ramsey 下界指数改进]] +- [[probabilistic-method|概率方法]] +- [[random-graph-theory|随机图理论]] +- [[perfect-sequences|完美序列]] +- [[ramsey-theory|Ramsey 理论]] diff --git a/concepts/randomized-smoothing.md b/concepts/randomized-smoothing.md new file mode 100644 index 0000000..2415ede --- /dev/null +++ b/concepts/randomized-smoothing.md @@ -0,0 +1,33 @@ +--- +title: "随机平滑 (Randomized Smoothing)" +created: 2026-07-04 +updated: 2026-07-04 +type: concept +tags: [certification, robustness, probabilistic, smoothing] +sources: ["Cohen et al., 2019"] +--- + +# 随机平滑 (Randomized Smoothing) + +一种概率式鲁棒性认证方法，通过对输入添加随机噪声并统计预测类别的概率下界，给出置信度意义下的鲁棒半径保证。 + +## 核心思想 + +- 对输入 $x$ 加高斯噪声：$\tilde{x} \sim \mathcal{N}(x, \sigma^2 I)$ +- 统计平滑预测器 $g(x) = \arg\max_c \mathbb{P}(f(\tilde{x}) = c)$ +- 若 $\mathbb{P}(f(\tilde{x}) = c_A) \geq \underline{p}$，则 $g$ 在 $L_2$ 半径 $R = \sigma \Phi^{-1}(\underline{p})$ 内不变 + +## 优势与局限 + +- **优势**：无需访问模型内部、适用于任意架构、统计保证 +- **局限**：基于像素扰动（$L_p$ ball），不直接覆盖语义层变化 + +## 语义鲁棒性认证的对比 + +[[semantic-robustness-certification|语义鲁棒性认证]] 将认证从像素扰动扩展到开放词表语义方向，利用 VLM 嵌入几何做闭式分析，而非概率统计。 + +## 参考 + +- [[robustness-certification|鲁棒性认证]] +- [[semantic-robustness-certification|语义鲁棒性认证]] +- [[adversarial-robustness|对抗鲁棒性]] diff --git a/concepts/real-world-rl.md b/concepts/real-world-rl.md new file mode 100644 index 0000000..e7b921f --- /dev/null +++ b/concepts/real-world-rl.md @@ -0,0 +1,40 @@ +--- +title: "Real-World RL（真机强化学习）" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: concept +tags: [reinforcement-learning, robotics, safety, embodied-intelligence] +sources: [[real-world-safe-exploration-see-2026]] +confidence: high +--- + +# Real-World RL（真机强化学习） + +> [[reinforcement-learning|强化学习]] 在**物理世界真实环境**中的直接训练范式。与仿真训练的本质区别：**没有"重来"按钮**，每次交互都可能有真实代价。 + +## 与仿真训练的对立 + +| 维度 | 仿真训练 | 真机 RL | +|------|---------|---------| +| 试错成本 | 近乎零 | 机器损坏 / 人员伤亡 | +| 数据效率 | 可无限采样 | 每次交互昂贵 | +| 安全机制 | 可选 | **绝对必需** | +| 动力学精度 | 受仿真器 fidelity 限制 | 天然精确 | + +## 核心挑战 + +[[safe-exploration|安全探索]] 是真机 RL 的首要难题——不仅最终策略要安全，**整个训练过程的每一刻都不能违反安全约束**。 + +## 两种训练模式 + +- **OTOI**（Offline Training, Online Implementation）：仿真训练 → 线上部署，无需安全探索 +- **SOTI**（Simultaneous Online Training and Implementation）：边训练边部署，**必须安全探索** + +大多数真实机器人/自动驾驶场景只能走 SOTI 路线。 + +## 相关概念 + +- [[safe-exploration|安全探索]] +- [[safe-equilibrium-exploration|SEE 论文]] +- [[feasible-zone|可行域]] +- [[reinforcement-learning|强化学习]] diff --git a/concepts/reco-result-cache.md b/concepts/reco-result-cache.md new file mode 100644 index 0000000..969a95c --- /dev/null +++ b/concepts/reco-result-cache.md @@ -0,0 +1,26 @@ +--- +title: "Recommendation Result Cache (Reco Result Cache)" +created: 2026-06-28 +updated: 2026-06-28 +type: concept +tags: [generative-recommendation, serving-optimization, caching] +sources: [GR4AD] +--- +# Recommendation Result Cache + +推荐结果缓存是 [[GR4AD]] 中针对推荐场景的短 TTL 缓存优化。单个用户可能在短时间内发起多次广告请求，而在此期间用户意图和候选广告池通常保持稳定。 + +## 设计 + +- **缓存粒度**：以（用户上下文 + 请求特征）为键，缓存已生成的广告推荐列表 +- **TTL（Time-to-Live）**：短周期（如 1 分钟），在用户意图稳定期间复用，意图变化后自动过期 +- **命中效果**：后续请求直接复用缓存结果，无需经过推理管线 + +## 推理成本节约 + +广告推荐中，用户在一次 session 内可能触发多次请求（页面滑动、刷新等）。缓存将这些"重复"请求从推理服务器卸载，显著降低计算资源消耗而不降低服务质量。 + +## 参考 + +- [[GR4AD]] +- [[dynamic-beam-serving|DBS]] diff --git a/concepts/rice-theorem.md b/concepts/rice-theorem.md new file mode 100644 index 0000000..1d9bc6d --- /dev/null +++ b/concepts/rice-theorem.md @@ -0,0 +1,28 @@ +--- +title: "Rice's Theorem" +created: 2026-07-02 +updated: 2026-07-02 +type: concept +tags: [computability, verification, theory] +sources: [] +--- + +# Rice's Theorem + +**Rice 定理**：程序的任何非平凡语义性质都是不可判定的。 + +## 形式化 + +给定一个程序，不存在通用算法能够判定该程序是否满足任意非平凡的行为性质（即该性质非永真、非永假）。 + +## 对 Coding Agent 验证的意义 + +Rice 定理从**可计算性理论**层面支持了 [[verification-horizon|验证边界]] 的核心论点：不存在完美的验证器，因为验证任意程序是否满足用户意图在理论上就是不可判定的。 + +在 [[test-driven-rewards|测试驱动奖励]] 中，可执行测试只能覆盖有限的行为空间——程序的完整语义永远超出任何测试套件的能力范围。 + +## 参考 + +- [[verification-horizon]] +- [[verification-trilemma]] +- Rice, H. G. (1953). Classes of Recursively Enumerable Sets and Their Decision Problems diff --git a/concepts/risky-bellman-equation.md b/concepts/risky-bellman-equation.md new file mode 100644 index 0000000..887718b --- /dev/null +++ b/concepts/risky-bellman-equation.md @@ -0,0 +1,32 @@ +--- +title: "Risky Bellman Equation（风险贝尔曼方程）" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: concept +tags: [safe-reinforcement-learning, bellman-equation, risk, control] +sources: [[safe-equilibrium-exploration]] +confidence: high +--- + +# Risky Bellman Equation + +> [[safe-equilibrium-exploration|SEE 算法]] 中用于计算最大 [[feasible-zone|可行域]] 的核心方程——在模型不确定性下，量化状态-动作对的"风险"（最坏情况下的约束违反可能性）。 + +## 在 SEE 中的作用 + +SEE 的第 1 步：固定 [[uncertain-model|不确定模型]] M，通过求解 Risky Bellman Equation，判定哪些状态-动作对在 M 的最坏情况假设下仍能保持安全。 + +## 与传统 Bellman 方程的区别 + +| 传统 Bellman | Risky Bellman | +|-------------|---------------| +| 优化期望累积奖励 | 评估最坏情况约束违反 | +| 确定性转移 | 不确定性范围转移 | +| 收敛到最优价值函数 | 收敛到最大可行域 | + +## 相关概念 + +- [[safe-equilibrium-exploration|SEE]] +- [[feasible-zone|可行域]] +- [[uncertain-model|不确定模型]] +- [[equilibrium-safe-exploration|安全探索均衡]] diff --git a/concepts/rnn-draft-head.md b/concepts/rnn-draft-head.md new file mode 100644 index 0000000..ad18648 --- /dev/null +++ b/concepts/rnn-draft-head.md @@ -0,0 +1,35 @@ +--- +title: "RNN Draft Head" +created: 2026-06-28 +updated: 2026-06-28 +type: concept +tags: [speculative-decoding, draft-architecture, recurrent-neural-network] +sources: [DSpark] +--- +# RNN Draft Head + +RNN 草稿头是 [[DSpark]] 的[[semi-autoregressive-generation|半自回归生成（Semi-Autoregressive Generation）]]的顺序块变体，通过门控循环单元累积完整的块内前缀历史，相较[[markov-draft-head|马尔可夫草稿头（Markov Draft Head）]]能建模更长的 token 间依赖。 + +## 更新方程 + +在每个草稿步骤 $k$，拼接当前状态 $s_{k-1} \in \mathbb{R}^r$、前一 token 嵌入 $W_1[x_{k-1}] \in \mathbb{R}^r$、骨干隐藏 $h_k \in \mathbb{R}^d$ 形成输入 $z_k = [s_{k-1}; W_1[x_{k-1}]; h_k] \in \mathbb{R}^{2r+d}$，然后应用门控更新： + +$$s_k = \sigma(W_g z_k) \odot s_{k-1} + (1 - \sigma(W_g z_k)) \odot \tanh(W_c z_k)$$ +$$B_k(x_{ Yang et al. (2026) 提出的首个面向 [[equilibrium-safe-exploration|安全探索均衡]] 的算法框架。交替执行可行域扩展和模型精化，收敛到均衡点。 + +## 算法流程 + +``` +初始化: Z₀ = 安全初始区域, M₀ = 初始模型 + +循环直到收敛: + 1. Zone Expansion: 在 M_k 下计算最大可行域 Z_{k+1} + 2. Model Refinement: 在 Z_{k+1} 内收集数据，更新 M_{k+1} +``` + +## 关键技术 + +### 图建模 + +将 [[uncertain-model|不确定模型]] 表述为**图**： +- 节点 = 状态-动作对 +- 边 = 可能的转移（带不确定性范围） +- 可行域 = 图上满足安全约束的连通子图 + +### 单调性保证 + +- Zone Expansion 保证 Z_{k+1} ⊇ Z_k（单调扩展） +- Model Refinement 保证 M_{k+1} 的不确定性 ≤ M_k（单调精化） + +## 实验结果 + +在经典控制任务上： +- **零约束违反**：训练全程无安全违规 +- **快速收敛**：少量迭代（< 10 轮）即达到均衡 +- **显著扩展**：可行域相比初始安全区域大幅增长 + +## 与 Safety Filter 的对比 + +| 维度 | [[safety-filter|Safety Filter]] | SEE | +|------|------------|-----| +| 约束来源 | 人类设计 | 自动发现 | +| 可行域 | 固定、保守 | 动态扩展、最优 | +| 模型假设 | 隐式（已知动力学） | 显式建模不确定性 | + +## 相关概念 + +- [[safe-exploration|安全探索]] +- [[equilibrium-safe-exploration|安全探索均衡]] +- [[feasible-zone|可行域]] +- [[uncertain-model|不确定模型]] diff --git a/concepts/safe-exploration.md b/concepts/safe-exploration.md new file mode 100644 index 0000000..6e662b2 --- /dev/null +++ b/concepts/safe-exploration.md @@ -0,0 +1,36 @@ +--- +title: "Safe Exploration（安全探索）" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: concept +tags: [safe-reinforcement-learning, exploration, safety, RL] +sources: [[safe-equilibrium-exploration]] +confidence: high +--- + +# Safe Exploration（安全探索） + +> [[reinforcement-learning|强化学习]] 中确保训练过程**零约束违反**的探索机制。核心方法是将探索限制在 [[feasible-zone|可行域]] 内。Yang et al. (2026) 首次揭示其目标是找到可行域与 [[uncertain-model|不确定模型]] 之间的 [[equilibrium-safe-exploration|均衡]]。 + +## 两种训练模式 + +| 模式 | 全称 | 安全探索需求 | +|------|------|-------------| +| OTOI | Offline Training, Online Implementation | 无需（在 sim 中训练） | +| SOTI | Simultaneous Online Training and Implementation | **必需**（在真实环境交互） | + +OTOI 依赖高保真仿真器；SOTI 适用于仿真器不可用的真实场景（机器人、自动驾驶）。 + +## 核心挑战 + +- **可行域-模型耦合**：只能在可行域内收集数据 → 域外环境未知 → 模型不确定 → 不敢扩展可行域 +- 传统方法（[[safety-filter|Safety Filter]]）依赖人类设计的约束，可行域保守且不完整 +- [[safe-equilibrium-exploration|SEE]] 首次打破这一循环，同时优化可行域和模型精度 + +## 相关概念 + +- [[feasible-zone|可行域]] +- [[equilibrium-safe-exploration|安全探索均衡]] +- [[safe-equilibrium-exploration|SEE 算法]] +- [[safety-filter|Safety Filter]] +- [[reinforcement-learning|强化学习]] diff --git a/concepts/safety-filter.md b/concepts/safety-filter.md new file mode 100644 index 0000000..064cd69 --- /dev/null +++ b/concepts/safety-filter.md @@ -0,0 +1,47 @@ +--- +title: "Safety Filter（安全过滤器）" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: concept +tags: [safe-reinforcement-learning, safety, control, filter] +sources: [[safe-equilibrium-exploration]] +confidence: high +--- + +# Safety Filter + +> [[safe-exploration|安全探索]] 的经典方法：在策略输出后追加一个**动作监控与干预模块**，检测不安全动作并用安全动作替换。 + +## 工作原理 + +``` +策略 π(s) → a_raw → [Safety Filter] → a_safe + ↓ + a_raw 是否在 + [[feasible-zone|可行域]] 内？ + 否 → 替换为安全动作 +``` + +## 主流实现 + +| 方法 | 技术 | 代表性工作 | +|------|------|-----------| +| 瞬时约束修正 | 最小化修正量 | Dalal et al. (2018) | +| QP 层 | 二次规划 + 线性约束 | Pham et al. (2018) | +| [[control-barrier-function|CBF]] + QP | 控制屏障函数 | Cheng et al. (2019) | +| Safety Index | 多项式安全指标 | Liu et al. | + +## 核心局限 + +- **约束由人类设计**：CBF 需要系统动力学知识，Safety Index 需要手工合成 +- **可行域保守**：人工约束通常远小于真实可行域 +- **无法自动扩展**：可行域在训练中固定不变 + +[[safe-equilibrium-exploration|SEE]] 正是为解决这些局限而提出的——自动发现并扩展可行域。 + +## 相关概念 + +- [[safe-exploration|安全探索]] +- [[feasible-zone|可行域]] +- [[control-barrier-function|控制屏障函数]] +- [[safe-equilibrium-exploration|SEE]] diff --git a/concepts/semantic-extent.md b/concepts/semantic-extent.md new file mode 100644 index 0000000..1470e69 --- /dev/null +++ b/concepts/semantic-extent.md @@ -0,0 +1,41 @@ +--- +title: "语义 Extent (Semantic Extent)" +created: 2026-07-04 +updated: 2026-07-04 +type: concept +tags: [semantics, parameterization, vlm, geometry] +sources: ["arXiv:2606.18839"] +--- + +# 语义 Extent (Semantic Extent) + +在 VLM 嵌入空间的语义平面 $P_{a,a'}$ 中，用角度参数 $\varphi \in (-\pi, \pi]$ 控制图像嵌入在 source semantic 和 target semantic 之间的语义强度变化。 + +## 定义 + +在语义平面 $P_{a,a'}$ 的标准正交基 $(e_1, e_2)$ 下： + +- $e_1 = u_a$（source 文本嵌入） +- $e_2 = \frac{u_{a'} - \langle u_{a'}, u_a \rangle u_a}{\|u_{a'} - \langle u_{a'}, u_a \rangle u_a\|_2}$（正交化 target 方向） + +source extent $\varphi_a = \text{atan2}(\langle z_\parallel, e_2 \rangle, \langle z_\parallel, e_1 \rangle)$ + +## 语义变换 $\gamma(\varphi)$ + +$$\gamma(\varphi) = r(\cos\varphi \cdot e_1 + \sin\varphi \cdot e_2) + z_\perp$$ + +- $r = \|z_\parallel\|_2$：平面内分量的模 +- $\gamma(\varphi_a) = z$：起点对应原始图像嵌入 +- $z_\perp$ 保持不变，保留与目标语义无关的剩余信息 + +## 两种 target 确定方式 + +- **Text-specified**：$\varphi_{a'} = \text{atan2}(\langle u_{a'}, e_2 \rangle, \langle u_{a'}, e_1 \rangle)$，纯文本驱动 +- **Image-specified**：$\varphi_{a'} = \text{atan2}(\langle z'_\parallel, e_2 \rangle, \langle z'_\parallel, e_1 \rangle)$，参考图像驱动 + +## 参考 + +- [[semantic-robustness-certification|语义鲁棒性认证]] +- [[semantic-plane|语义平面]] +- [[prediction-invariant-intervals|预测不变区间]] +- [[semantic-robustness-certification-vlm-2026|论文原文]] diff --git a/concepts/semantic-id.md b/concepts/semantic-id.md new file mode 100644 index 0000000..f78b45d --- /dev/null +++ b/concepts/semantic-id.md @@ -0,0 +1,35 @@ +--- +title: "Semantic ID" +created: 2026-06-28 +updated: 2026-06-28 +type: concept +tags: [generative-recommendation, tokenization, quantization] +sources: [GR4AD] +--- +# Semantic ID + +语义 ID（Semantic ID，SID）是[[generative-recommendation|生成式推荐（Generative Recommendation）]]中的物品 tokenization 方法：利用 LLM/MLLM 将物品内容编码为语义嵌入，再通过分层量化（hierarchical quantization）将连续嵌入离散化为结构化的多级 token 序列。由此，推荐被转化为序列生成任务——模型自回归地预测目标物品的 SID 序列。 + +## 设计要点 + +1. **语义空间**：物品嵌入应符合用户兴趣的语义结构——相似物品在嵌入空间中接近，便于层次聚类 +2. **分层结构**：多级 SID（如 $s_1, s_2, s_3$）形成从粗粒度到细粒度的层次，越高层语义越泛化 +3. **碰撞率控制**：不同的物品可能被映射到相同的 SID（碰撞），需要平衡碰撞率与探索能力 + +## 量化方法 + +| 方法 | 代表工作 | 特点 | +|------|---------|------| +| RQ-VAE | TIGER | 残差量化，端到端训练 | +| RQ-Kmeans | QARM, GR4AD | 聚类量化，基数约束 | +| **MGMR RQ-Kmeans** | [[GR4AD]] | 多粒度多分辨率量化 | + +## 广告场景的特殊挑战 + +广告物品的语义 ID 不仅需要捕捉内容语义（视频、文本），还需建模**非语义业务信号**（转化类型、广告主账户等）。[[ua-sid|UA-SID]] 通过端到端微调的广告 MLLM 嵌入 + [[mgmr-rq-kmeans|MGMR RQ-Kmeans]] 解决这一问题。 + +## 参考 + +- [[GR4AD]] +- [[ua-sid|UA-SID]] +- [[generative-recommendation|生成式推荐（Generative Recommendation）]] diff --git a/concepts/semantic-plane.md b/concepts/semantic-plane.md new file mode 100644 index 0000000..6101b96 --- /dev/null +++ b/concepts/semantic-plane.md @@ -0,0 +1,41 @@ +--- +title: "语义平面 (Semantic Plane)" +created: 2026-07-04 +updated: 2026-07-04 +type: concept +tags: [geometry, semantics, vlm, subspace] +sources: ["arXiv:2606.18839"] +--- + +# 语义平面 (Semantic Plane) + +由一对 source/target 语义的文本嵌入 $u_a, u_{a'}$ 张成的二维子空间 $P_{a,a'} = \text{span}\{u_a, u_{a'}\}$。语义变化被限定在该平面内。 + +## 核心性质 + +**Remark 4.3**：若嵌入的变化仅反映对 $u_a$ 和 $u_{a'}$ 的语义强度的改变，则该变化必然在 $P_{a,a'}$ 中。 + +## 嵌入分解 + +图像嵌入 $z$ 在 $P_{a,a'}$ 中分解为： +$$z = \underbrace{(\alpha u_a + \beta u_{a'})}_{z_\parallel \in P_{a,a'}} + \underbrace{z_\perp}_{\perp P_{a,a'}}$$ + +- $z_\parallel$：与目标语义变化相关的分量 +- $z_\perp$：与 $(a, a')$ 无关的所有剩余语义 + +## 标准正交基 + +从 $(u_a, u_{a'})$ 构造： +$$e_1 = u_a,\quad e_2 = \frac{u_{a'} - \langle u_{a'}, u_a \rangle u_a}{\|u_{a'} - \langle u_{a'}, u_a \rangle u_a\|_2}$$ + +## 重要推论 + +语义变换 $\gamma(\varphi)$ 只改变 $z_\parallel$ 在 $P_{a,a'}$ 中的角度位置，$z_\perp$ 保持恒定——这样保证变换**只影响目标语义**，不泄露到无关语义维度。 + +## 参考 + +- [[semantic-extent|语义 extent]] +- [[text-proxy-for-semantics|文本语义代理]] +- [[cosine-similarity-geometry|余弦相似度几何]] +- [[semantic-robustness-certification|语义鲁棒性认证]] +- [[semantic-robustness-certification-vlm-2026|论文原文]] diff --git a/concepts/semantic-robustness-certification.md b/concepts/semantic-robustness-certification.md new file mode 100644 index 0000000..0e874db --- /dev/null +++ b/concepts/semantic-robustness-certification.md @@ -0,0 +1,43 @@ +--- +title: "语义鲁棒性认证 (Semantic Robustness Certification)" +created: 2026-07-04 +updated: 2026-07-04 +type: concept +tags: [certification, robustness, semantics, vlm] +sources: ["arXiv:2606.18839"] +--- + +# 语义鲁棒性认证 (Semantic Robustness Certification) + +面向 VLM 的语义级鲁棒性认证框架，利用文本 prompt 作为语义代理，在 VLM 嵌入空间中定义可参数化的语义变换，并通过闭式决策边界解析计算预测不变的 semantic extent intervals。 + +## 与传统认证的区别 + +| 维度 | 传统像素认证 | 语义鲁棒性认证 | +|------|------------|--------------| +| 变换空间 | $L_p$ 像素球 | VLM 嵌入空间语义平面 | +| 语义方向 | 无（worst-case 扰动） | 文本 prompt 指定 | +| 决策边界 | 需网络结构分析 | 闭式（Voronoi cells） | +| 额外数据 | 不需要 | 不需要（核心优势 vs 生成模型方法） | +| 输出 | 标量鲁棒半径 | 区间序列 + 翻转点 | + +## 三类语义 extent 确定方式 + +1. **Text-specified (T-Spec)**：直接用 target prompt 嵌入确定 $\varphi_{a'}$ +2. **Image-specified (I-Spec)**：用目标语义参考图像嵌入投影确定 +3. **Misalignment-bounded**：通过 $\delta$ budget 建模跨模态不对齐影响 + +## 关键技术组件 + +- [[semantic-plane|语义平面]] — 变化限制在二维子空间 +- [[semantic-extent|语义 extent]] — $\varphi$ 控制语义变化强度 +- [[prediction-invariant-intervals|预测不变区间]] — 解析求解的证书输出 +- [[voronoi-decision-regions|Voronoi 决策区域]] — 闭式边界 +- [[misalignment-budget|不对齐预算]] — $\delta$ 鲁棒化 + +## 参考 + +- [[semantic-robustness-certification-vlm-2026|论文原文 (ICML 2026)]] +- [[robustness-certification|鲁棒性认证]] +- [[vision-language-models|VLM]] +- [[semantic-robustness-cert-vlm-report-2026|数据派THU 报道]] diff --git a/concepts/semi-autoregressive-generation.md b/concepts/semi-autoregressive-generation.md new file mode 100644 index 0000000..0d97320 --- /dev/null +++ b/concepts/semi-autoregressive-generation.md @@ -0,0 +1,40 @@ +--- +title: "Semi-Autoregressive Generation" +created: 2026-06-28 +updated: 2026-06-28 +type: concept +tags: [speculative-decoding, llm-inference, hybrid-architecture] +sources: [DSpark] +--- +# Semi-Autoregressive Generation + +半自回归生成是 [[DSpark]] 提出的混合草稿架构，将草稿生成分为两个阶段以融合[[parallel-drafting|并行草稿（Parallel Drafting）]]的速度优势和[[autoregressive-drafting|自回归草稿（Autoregressive Drafting）]]的质量优势。 + +## 架构 + +**并行阶段（Parallel Stage）**：并行骨干网络（基于 [[DFlash]] 的 [[kv-injection|KV 注入（KV Injection）]] 架构）执行单次前向传播，生成所有位置 $\gamma$ 的隐藏状态 $\{h_k\}$ 和基础 logits $\{U_k\}$。$T_{draft}$ 仍接近 $O(1)$。 + +**顺序阶段（Sequential Stage）**：轻量级顺序模块为每个草稿位置 $k$ 注入**前缀依赖的转移偏置** $B_k(x_0, x_{ CodeRabbit 提出的生产范式：当 Agent 线上表现不佳时，团队的第一反应**不再是责怪模型**，而是排查 Harness 代码。 + +## 核心理念 + +模型的能力 ≠ 生产环境中"做成的事"。差距几乎全由 Harness 水平决定。 + +## 分层拦截流水线 + +由硬到软、层层收窄的漏斗模型： + +| 层级 | 技术 | 速度 | 成本 | 拦截比例 | +|------|------|------|------|---------| +| 确定性规则层 | Semgrep | 毫秒级 | 近乎零 | ~80% | +| 策略网关层 | OPA（IaC 阻断） | 秒级 | 低 | — | +| AI 审查层 | LLM + 代码库上下文 | 分钟级 | 消耗 Token | ~15% | +| 人类终审 | 架构师 | 最慢 | 最贵 | ~5% | + +## 实践含义 + +- 80% 的低级错误在最便宜的硬规则层被拦截 +- 人类只需审核剩余 5% 的核心架构决策 +- 当 Agent 出错时，先问"Harness 缺少什么规则？"而非"模型为什么犯错？" + +## 实证 + +Terminal Bench 2.0：同一款模型不改权重，仅改写 Harness 约束，排名从 30 提升至前五。 + +## 相关概念 + +- [[harness-engineering|Harness Engineering]] +- [[agent-harness|Agent Harness]] +- [[model-proposes-harness-executes|Model Proposes, Harness Executes]] diff --git a/concepts/solvability-theorem.md b/concepts/solvability-theorem.md new file mode 100644 index 0000000..02f80d0 --- /dev/null +++ b/concepts/solvability-theorem.md @@ -0,0 +1,45 @@ +--- +title: "Solvability Theorem: 加性调制映射网络的可解性" +created: 2026-06-25 +updated: 2026-06-25 +type: concept +tags: [theorem, mapping-networks, weight-modulation, gradient-descent] +sources: ["[[sen-mapping-networks]]"] +--- + +# Solvability Theorem (可解性定理) + +Solvability Theorem 证明 [[sen-mapping-networks|Mapping Networks]] 的实际架构设计——**加性调制 + 正交初始化**——确实满足 [[mapping-theorem|Mapping Theorem]] 的条件，即实际可解。 + +## 架构约束 + +- 映射网络权重 ω_0：正交初始化（固定，不可训练） +- 隐向量 z ∈ R^d：可训练 +- 调制方式：ω(z) = ω_0 + M(z)，其中 M(z) = Bz（仿射调制） +- 映射网络：g_ω(z) := g_{ω(z)}(z) ∈ R^P + +## 定理两部分 + +### Part 1: 局部可解性 + +存在 ε > 0，对残差 r_θ := θ* − g_{ω_0}(z_0)，若 ‖r_θ‖ ≤ ε，则 ∃ Δz 和常数 C > 0，使得： + +$$\|\Delta z\| = O(\|r_\theta\|), \quad \|g_\omega(z_0 + \Delta z) - \theta^*\| \leq C\|r_\theta\|^2$$ + +因此 |L(g_ω(z_0 + Δz)) − L(θ*)| ≤ L_ℓ L_θ C‖r_θ‖²。 + +### Part 2: 全局延拓 + +对任意 ε > 0，∃ 常数 C_2, L_θ, L_ℓ, r > 0 和 z* ∈ R^d（可通过梯度优化获得），满足 ‖g_ω(z*) − θ*‖ ≤ δ 且 |L(g_ω(z*)) − L(θ*)| ≤ ε。 + +隐向量位移有界：‖Δz*‖ ≤ √(δ/C_2)。 + +## 关键洞察 + +该定理意味着：即使映射权重 ω 是**固定的**（正交初始化），仅通过调整低维隐向量 z，就足以逼近任意目标参数。这是 Mapping Networks 能实现 200-500× 参数缩减的理论基础。 + +## 参考 + +- [[mapping-theorem]] +- [[weight-modulation]] +- Sen & Mukherjee, "Mapping Networks", arXiv:2602.19134, Theorem 2 diff --git a/concepts/span-kto.md b/concepts/span-kto.md new file mode 100644 index 0000000..cbff295 --- /dev/null +++ b/concepts/span-kto.md @@ -0,0 +1,48 @@ +--- +title: "Span-KTO" +created: 2026-07-02 +updated: 2026-07-02 +type: concept +tags: [preference-learning, kto, user-feedback, training, alignment] +sources: + - "[[verification-horizon-no-silver-bullet]]" +--- + +# Span-KTO + +**Span 级 KTO**（Kahneman-Tversky Optimization），将 KTO 偏好学习从 response 级别扩展到 span 级别，每个 span 对应一个完整用户请求的 agent 回复。 + +## 与标准 KTO 的关系 + +- **KTO**（Ethayarajh et al., 2024）：将前景理论引入 LLM 对齐，用 policy-reference log-likelihood ratio 作为隐式奖励，无需成对偏好数据 +- **Step-level KTO**：扩展到步骤级，捕获更细粒度反馈 +- **Span-KTO**：将奖励判断单元定义为 **人类标注 polarity 划分的连续 span** + +## 核心公式 + +### Span 隐式奖励 + +$$r_\theta(x, S_k) = \sum_{t=s_k}^{e_k} [\log \pi_\theta(y_t|x, y_{ 工具不是越多越好，关键是当前可见。 + +## 核心定义 + +**工具-工作区绑定** 是 [[workspace-first-architecture|Workspace-first 架构]] 在工具层的核心实践：将工具挂在工作区上，模型进入哪个工作区就只看到当前工作区的工具，而非全局暴露。 + +## 设计逻辑 + +每个 tool schema 都会增加模型要理解的动作空间。工具越多，模型越容易在无关能力之间摇摆。更重要的是，工具越多，权限面也越宽，审计和安全成本会变高。 + +## 工作区工具分配示例 + +| 工作区 | 暴露工具 | +|--------|---------| +| Main Workspace | 调度、读取历史、召回记忆、任务管理、最终交付 | +| CLI Workspace | 文件读写、代码搜索、命令执行、测试 | +| Web Search Workspace | 网页搜索、网页读取、引用整理 | +| 财务 Workspace | 报销、预算、审批相关工具 | + +## 收益 + +1. **tool schema 成本下降**：每轮只需加载少量工具的 schema +2. **误调用概率降低**：查资料时不会看到文件删除和 shell 命令 +3. **权限审计简化**：每个工作区的工具面独立审计 +4. **安全边界清晰**：[[agent-boundary-design|边界设计]] 中的工具边界有了具体载体 + +## 参考 + +- [[zleap-workspace-harness-2026|Zleap-Agent Harness 设计]] +- [[workspace-first-architecture|Workspace-first 架构]] +- [[agent-boundary-design|Agent 边界设计]] diff --git a/concepts/ua-sid.md b/concepts/ua-sid.md new file mode 100644 index 0000000..d8a370c --- /dev/null +++ b/concepts/ua-sid.md @@ -0,0 +1,32 @@ +--- +title: "UA-SID (Unified Advertisement Semantic ID)" +created: 2026-06-28 +updated: 2026-06-28 +type: concept +tags: [generative-recommendation, advertising, tokenization, semantic-id, mllm] +sources: [GR4AD] +--- +# Unified Advertisement Semantic ID (UA-SID) + +UA-SID 是 [[GR4AD]] 提出的广告统一语义 ID 方案，解决广告场景中内容语义与业务信号难以联合建模的核心挑战。 + +## 生成流程 + +1. **广告 MLLM 嵌入**：端到端微调一个多模态 LLM，在真实广告创意（视频 + 文本 + 元数据）上通过 instruction tuning 和共现学习训练，生成统一语义嵌入向量 +2. **MGMR RQ-Kmeans 量化**：通过[[mgmr-rq-kmeans|MGMR RQ-Kmeans]]将连续嵌入量化为离散的多级 token 序列——多粒度（不同语义层次）多分辨率（不同聚类分辨率）量化，显著降低 SID 碰撞率并提高 codebook 利用率 +3. **双向索引**：维护 UA-SID ↔ Item ID 的实时双向索引，新物品到达时仅需从内容计算 UA-SID 并更新索引，数秒内可查 + +## 相比传统 SID 的优势 + +| 维度 | 传统 SID | UA-SID | +|------|---------|--------| +| 内容模态 | 文本为主 | 视频 + 文本 + 元数据 | +| 业务信号 | 未建模 | 联合建模转化类型、广告账户等 | +| Codebook 利用率 | 偏低 | MGMR 提升利用率 | +| 索引更新 | 需频繁重建 | 秒级增量更新 | + +## 参考 + +- [[GR4AD]] +- [[semantic-id|Semantic ID]] +- [[mgmr-rq-kmeans|MGMR RQ-Kmeans]] diff --git a/concepts/uncertain-model.md b/concepts/uncertain-model.md new file mode 100644 index 0000000..9ea556d --- /dev/null +++ b/concepts/uncertain-model.md @@ -0,0 +1,47 @@ +--- +title: "Uncertain Model（不确定模型）" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: concept +tags: [safe-reinforcement-learning, model-uncertainty, exploration] +sources: [[safe-equilibrium-exploration]] +confidence: high +--- + +# Uncertain Model（不确定模型） + +> [[safe-exploration|安全探索]] 中，对环境转移动力学的估计模型，不仅预测状态转移，还**量化预测的不确定性**。 + +## 在 SEE 中的角色 + +[[safe-equilibrium-exploration|SEE 算法]] 中，不确定模型 M 是交替优化的两个对象之一： + +1. M 的精度决定了可以安全扩展的 [[feasible-zone|可行域]] 大小 +2. 可行域的大小决定了可以用来精化 M 的数据量 +3. 均衡点即 M 和 Z 的不动点 + +## 图建模 + +在 SEE 的图公式中，M 被表述为**不确定性图**： +- 每条边代表可能的转移 +- 边上标注不确定性范围 +- 可行域 = 图中所有路径均满足安全约束的子图 + +## 单调精化 + +SEE 理论保证 M 的不确定性**单调递减**：随着可行域扩展和更多数据收集，模型精度持续提升，不会退步。 + +## 与标准 Model-based RL 的区别 + +| 标准 MBRL | SEE 不确定模型 | +|-----------|---------------| +| 追求预测精度 | 追求不确定性量化 | +| 全局模型 | 可行域内精确、域外保守 | +| 无安全考量 | 不确定性直接决定可行域边界 | + +## 相关概念 + +- [[safe-exploration|安全探索]] +- [[equilibrium-safe-exploration|安全探索均衡]] +- [[feasible-zone|可行域]] +- [[safe-equilibrium-exploration|SEE]] diff --git a/concepts/unified-vsl-rspo.md b/concepts/unified-vsl-rspo.md new file mode 100644 index 0000000..e569e12 --- /dev/null +++ b/concepts/unified-vsl-rspo.md @@ -0,0 +1,42 @@ +--- +title: "Unified VSL-RSPO Learning" +created: 2026-06-28 +updated: 2026-06-28 +type: concept +tags: [generative-recommendation, online-learning, multi-objective-optimization] +sources: [GR4AD] +--- +# Unified VSL-RSPO Learning + +统一 VSL-RSPO 学习是 [[GR4AD]] 的在线学习框架，将[[value-aware-supervised-learning|VSL]]和[[rspo|RSPO]]紧密集成到单一训练流中，实现模仿与探索的动态平衡。 + +## 动机 + +LLM 训练中，预训练 → SFT → RL 通常分阶段进行。但在生产推荐场景中，模型通过在线学习持续更新，必须将 VSL 和 RSPO 联合训练。关键挑战：如何动态平衡"模仿历史分布"（VSL）和"向高价值方向探索"（RSPO）。 + +## 对齐分数 + +引入样本级对齐分数，度量模型当前偏好与奖励信号之间的失配程度。对于大小为 $n$ 的候选列表，令 $r_p(i)$ 和 $r_v(i)$ 分别为候选 $i$ 按模型似然 $p_\theta(y_i|X)$ 和奖励 $v_i$（eCPM）的排序： + +$$A(i) = \frac{|r_p(i) - r_v(i)|}{n-1}, \quad A(i) \in [0, 1]$$ + +- $A(i)$ 大 → 模型排序偏离奖励排序，VSL 权重增大（需要更好的模仿） +- $A(i)$ 小 → 模型已基本对齐，RSPO 权重增大（进行价值优化） + +## 动态加权 + +$$w_{VSL}^{(i)} = w_0 \cdot \exp(A(i) \cdot \log(1+v_i))$$ +$$w_{RL}^{(i)} = w_0 \cdot Z_{\max}(1 - A(i))$$ + +S 形加权方案使得： +- 高价值 item + 低对齐 → VSL 强驱动 +- 已对齐序列 → RSPO 主导优化 + +最终目标： +$$\mathcal{L} = \mathbb{E}_{i \sim D}\left[w_{VSL}^{(i)} \mathcal{L}_{VSL}^{(i)} + w_{RL}^{(i)} \mathcal{L}_{RSPO}^{(i)}\right]$$ + +## 参考 + +- [[GR4AD]] +- [[value-aware-supervised-learning|VSL]] +- [[rspo|RSPO]] diff --git a/concepts/value-aware-supervised-learning.md b/concepts/value-aware-supervised-learning.md new file mode 100644 index 0000000..2d087a3 --- /dev/null +++ b/concepts/value-aware-supervised-learning.md @@ -0,0 +1,42 @@ +--- +title: "Value-Aware Supervised Learning (VSL)" +created: 2026-06-28 +updated: 2026-06-28 +type: concept +tags: [generative-recommendation, online-learning, value-modeling] +sources: [GR4AD] +--- +# Value-Aware Supervised Learning (VSL) + +VSL 是 [[GR4AD]] 提出的价值感知监督学习框架，将广告业务价值信号注入生成式推荐的训练过程。 + +## 核心组件 + +**1. 下一 token 预测（NTP）**：标准自回归 UA-SID 预测 +$$\mathcal{L}_{SID} = -\sum_{t=1}^T \log P_\theta(s_t | X, s_{ 点击，深层行为 → 更高权重） + +**4. 辅助 MTP 损失**：为[[lazyar|LazyAR]]的前 $K$ 层共享段引入额外的多 token 预测损失，要求 trunk 状态在不依赖自回归信号的条件下直接预测目标 token，增强共享段表示的预测能力。仅训练时使用。 + +$$\mathcal{L}_{VSL} = \mathbb{E}_D \left[w (\mathcal{L}_{NTP} + \lambda_{mtp} \mathcal{L}_{MTP})\right]$$ + +## 与标准 SFT 的区别 + +标准 SFT 对所有样本一视同仁。VSL 通过价值感知加权和 eCPM token 将业务目标直接嵌入监督信号，使模型即使在不使用 RL 的情况下也能感知广告价值差异。 + +## 参考 + +- [[GR4AD]] +- [[rspo|RSPO]] +- [[unified-vsl-rspo|统一 VSL-RSPO 学习]] diff --git a/concepts/verification-guided-proof-search.md b/concepts/verification-guided-proof-search.md new file mode 100644 index 0000000..22ad52b --- /dev/null +++ b/concepts/verification-guided-proof-search.md @@ -0,0 +1,48 @@ +--- +title: "验证引导证明搜索（Verification-Guided Proof Search）" +created: 2026-07-03 +updated: 2026-07-03 +type: concept +tags: ["theorem-proving", "verification", "search", "llm-reviewer"] +sources: ["arxiv:2606.03303"] +--- + +# 验证引导证明搜索 + +> 两层验证过滤：Lean 编译器保证形式化正确性，LLM Reviewer 评估分解质量——缺一不可。 + +## 核心定义 + +**验证引导证明搜索** 是 [[leap-agentic-atp|LEAP]] 中的双层验证机制，用于引导 [[and-or-dag-memoization|AND-OR DAG]] 上的 DFS + 回溯搜索。 + +## 两层验证 + +### 层 1：Lean 编译器（形式验证） + +- 检查候选证明的**语法和类型正确性** +- 对证明草图：仅允许 `sorry` 占位符用于新声明的子目标（保留 AND-OR 语义） +- 这是**硬约束**——不通过就是不正确 + +### 层 2：LLM Reviewer（质量评估） + +- 评估蓝图分解的质量： + - 子目标是否与父目标相关？ + - 是否使问题更简单？ + - 是否提供了合理的完成路径？ +- 这是**软约束/搜索过滤器**——防止在弱分解上浪费搜索预算 +- 识别无前途的分解 → 触发回溯 → 探索替代策略 + +## 为什么 LLM Reviewer 不可省略 + +消融实验表明：没有 LLM Reviewer 时，草图可能语法正确但引入了 ill-posed（不恰当）或与原始目标同样困难的子目标。Agent 会反复扩展这些弱蓝图，消耗搜索预算而没有任何实质进展。 + +## 未来方向 + +LEAP 目前使用简单 DFS + 回溯。论文指出 LLM 可以进一步作为**启发式评估器**引导搜索——不只是过滤，而是主动评分和排序候选分支。 + +## 参考 + +- [[leap-agentic-atp|LEAP]] +- [[and-or-dag-memoization|AND-OR DAG 记忆化]] +- [[blueprint-driven-atp|蓝图驱动 ATP]] +- [[interleaved-informal-formal-planning|非正式-形式化交错规划]] diff --git a/concepts/verification-horizon.md b/concepts/verification-horizon.md new file mode 100644 index 0000000..83ce25c --- /dev/null +++ b/concepts/verification-horizon.md @@ -0,0 +1,35 @@ +--- +title: "验证边界（Verification Horizon）" +created: 2026-07-02 +updated: 2026-07-02 +type: concept +tags: [verification, reward-design, coding-agent] +sources: + - "[[verification-horizon-no-silver-bullet]]" +--- + +# 验证边界（Verification Horizon） + +**验证边界** 是 Qwen Team 在论文中提出的核心概念：验证器是一道不断后退的边界——当它所评估的生成器变得更强时，验证器必须同步进化才能保持有效性。 + +## 核心逻辑 + +1. **意图不可直接度量**：验证器只能将意图操作化为可计算的近似（proxy） +2. **优化放大差距**：一旦 proxy 成为优化目标（[[goodharts-law|Goodhart 定律]]），模型学会利用 proxy 与 intent 之间的 gap +3. **边界后退**：policy 能力越强，越容易发现和利用 proxy 的盲区 → 验证器必须更新 + +## 理论支撑 + +- [[rice-theorem|Rice 定理]]：程序的任意非平凡性质不可判定——完美验证器不存在 +- [[goodharts-law|Goodhart 定律]]：度量一旦成为目标就不再是好度量 +- [[reward-hacking|奖励破解]] 不是 bug 而是持续优化的**必然结果** + +## 协同进化 + +Co-evolution 是论文的核心主张：验证不是训练管线的辅助组件，而是**核心基础设施**。必须持续重建验证系统以适应不断增长的 policy 能力和演化的任务场景。 + +## 参考 + +- [[verification-horizon-no-silver-bullet|论文原文]] +- [[verifier-generator-coevolution|验证器-生成器协同进化]] +- [[verification-trilemma|验证三难]] diff --git a/concepts/verification-trilemma.md b/concepts/verification-trilemma.md new file mode 100644 index 0000000..ca5ffc5 --- /dev/null +++ b/concepts/verification-trilemma.md @@ -0,0 +1,44 @@ +--- +title: "验证三难（Verification Trilemma）" +created: 2026-07-02 +updated: 2026-07-02 +type: concept +tags: [verification, evaluation, reward-design] +sources: + - "[[verification-horizon-no-silver-bullet]]" +--- + +# 验证三难（Verification Trilemma） + +验证信号的三个质量维度——**Scalability（可扩展性）**、**Faithfulness（忠实性）**、**Robustness（鲁棒性）**——难以同时实现。 + +## 三个维度 + +| 维度 | 定义 | 核心问题 | +|------|------|---------| +| **Scalability** | 能否以训练规模廉价生产信号 | 成本约束 | +| **Faithfulness** | 信号反映多少真实用户意图 vs 窄化代理 | 代理偏差 | +| **Robustness** | 面对对抗输入和优化压力时判断是否稳定 | 对抗退化 | + +## 现有方案的取舍 + +| 方案 | Scalability | Faithfulness | Robustness | +|------|:---:|:---:|:---:| +| 单元测试 | ✅ | ❌（仅覆盖薄层） | ✅（相对） | +| LLM Judge | ✅ | ✅ | ❌（易被利用） | +| 人工专家评审 | ❌ | ✅ | ✅ | + +**三个全满的验证器——廉价、深度、抗博弈——正是目前缺失的。** + +## 在论文中的体现 + +论文的四类验证器各自在三维中作出不同取舍： +- [[test-driven-rewards|测试驱动奖励]]：优先 scalability + robustness，牺牲 faithfulness +- [[interactive-judge|交互式判断器]]：增强 robustness（抵抗长度利用） +- [[human-implicit-reward-signals|用户反馈]]：最大化 faithfulness，scalability 靠大规模用户 +- [[agent-evaluator|Agent 评估器]]：兼顾 scalability + faithfulness，但 robustness 弱 + +## 参考 + +- [[verification-horizon-no-silver-bullet|论文原文]] +- [[verification-horizon|验证边界]] diff --git a/concepts/verifier-generator-coevolution.md b/concepts/verifier-generator-coevolution.md new file mode 100644 index 0000000..e959897 --- /dev/null +++ b/concepts/verifier-generator-coevolution.md @@ -0,0 +1,34 @@ +--- +title: "验证器-生成器协同进化（Verifier-Generator Co-evolution）" +created: 2026-07-02 +updated: 2026-07-02 +type: concept +tags: [verification, co-evolution, training, adversarial-training] +sources: + - "[[verification-horizon-no-silver-bullet]]" +--- + +# 验证器-生成器协同进化 + +验证器必须与生成器同步进化——这是 [[verification-horizon-no-silver-bullet|Verification Horizon 论文]] 的核心主张。 + +## 类比 GAN + +类似于 GAN 中 discriminator-generator 的对抗动态（Goodfellow et al., 2020），但目标是**协作**而非对抗：验证器提供有效的训练信号引导 policy 改进，而非试图击败生成器。 + +## 论文中的四种形式 + +1. **Behavior Monitor 的迭代更新**：每轮 RL 后抽样新 trajectory，发现新的 shortcut 行为模式 → 更新 pattern set `P` +2. **Interactive Judge 对静态 Judge 的替代**：当静态 judge 被长度利用破解后，交互式 judge 通过运行时行为评估恢复鲁棒性 +3. **用户反馈作为持续信号源**：真实用户交互产生 on-policy 信号，驱动下一轮 policy 改进 +4. **Agent Evaluator 的循环升级**：评估器提示的迭代（v1→v4）正是协同进化的微观体现 + +## 关键洞察 + +"不存在固定奖励函数能在 policy 能力增长下持续有效"——这意味着验证不是一次性设计问题，而是**持续运维问题**。验证系统必须作为训练管线的核心基础设施不断重建。 + +## 参考 + +- [[verification-horizon-no-silver-bullet|论文原文]] +- [[verification-horizon|验证边界]] +- [[verification-trilemma|验证三难]] diff --git a/concepts/vision-language-models.md b/concepts/vision-language-models.md new file mode 100644 index 0000000..be504fa --- /dev/null +++ b/concepts/vision-language-models.md @@ -0,0 +1,33 @@ +--- +title: "Vision-Language Models (VLM)" +created: 2026-07-04 +updated: 2026-07-04 +type: concept +tags: [multimodal, vision, language, embedding, foundation-model] +sources: [] +--- + +# Vision-Language Models (VLM) + +视觉语言模型将图像和文本映射到共享嵌入空间，实现视觉与语言的直接对比匹配，支持开放词表推理。 + +## 核心架构 + +典型的双编码器 VLM（如 CLIP）： +- **视觉编码器** $f_{\text{img}}$：将图像 $x$ 映射到单位嵌入 $z = f_{\text{img}}(x) \in S^{d-1}$ +- **文本编码器** $f_{\text{text}}$：将类别提示 $t_c$ 映射到单位嵌入 $u_c = f_{\text{text}}(t_c) \in S^{d-1}$ +- **分类规则**：$f(z) = \arg\max_{c} \langle z, u_c \rangle$（等价于余弦相似度，因为所有嵌入在单位球上） + +## 关键特性 + +- **开放词表能力**：文本 prompt 可直接指定语义类别，无需预定义标签集 +- **共享嵌入几何**：图像与文本在同一空间中由余弦相似度定义相似性 +- **语义编码**：对比学习使嵌入空间编码了丰富的语义结构 + +## 参考 + +- [[clip|CLIP]] +- [[dual-encoder-vlm|双编码器 VLM]] +- [[cosine-similarity-geometry|余弦相似度几何]] +- [[semantic-robustness-certification-vlm-2026|Semantic Robustness Certification (ICML 2026)]] +- [[open-vocabulary-recognition|开放词表识别]] diff --git a/concepts/voronoi-decision-regions.md b/concepts/voronoi-decision-regions.md new file mode 100644 index 0000000..3c424a6 --- /dev/null +++ b/concepts/voronoi-decision-regions.md @@ -0,0 +1,36 @@ +--- +title: "Voronoi 决策区域 (Voronoi Decision Regions)" +created: 2026-07-04 +updated: 2026-07-04 +type: concept +tags: [geometry, classification, vlm, decision-boundary] +sources: ["arXiv:2606.18839"] +--- + +# Voronoi 决策区域 (Voronoi Decision Regions) + +VLM 分类器在单位球 $S^{d-1}$ 上诱导的决策区域划分。每个类别文本嵌入 $u_c$ 作为 Voronoi site，决策边界由 pairwise bisector 定义。 + +## 形式化 + +- **Voronoi cell**：$V_c = \{e \in S^{d-1} : \langle e, u_c \rangle \geq \langle e, u_{c'} \rangle, \forall c' \in C\}$ +- **Pairwise bisector**：$B_{c,c'} = \{e \in S^{d-1} : \langle e, u_c - u_{c'} \rangle = 0\}$ + +由于所有嵌入在单位球上且分类基于内积（等价余弦相似度），决策边界是**线性超平面与单位球的交**。 + +## 为什么这对认证很重要 + +正是因为决策边界的闭式结构，类别翻转点 $\varphi$ 可以通过求解 $m_{c,c'}(\varphi) = 0$ 的**解析方程**获得，不需要采样或数值搜索。 + +## 与一般神经网络的对比 + +- 一般神经网络：决策边界是非线性、隐式的，需要 convex relaxation 或 branch-and-bound +- VLM 分类器：Voronoi 结构 → 闭式 → 精确且高效的认证 + +## 参考 + +- [[cosine-similarity-geometry|余弦相似度几何]] +- [[prediction-invariant-intervals|预测不变区间]] +- [[dual-encoder-vlm|双编码器 VLM]] +- [[semantic-robustness-certification|语义鲁棒性认证]] +- [[semantic-robustness-certification-vlm-2026|论文原文]] diff --git a/concepts/watchdog-pattern.md b/concepts/watchdog-pattern.md new file mode 100644 index 0000000..9739194 --- /dev/null +++ b/concepts/watchdog-pattern.md @@ -0,0 +1,41 @@ +--- +title: "Watchdog Pattern（看门狗模式）" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: concept +tags: [safety, loop-engineering, reliability, pattern] +sources: [[prompt-to-loop-engineering-2026]] +confidence: high +--- + +# Watchdog Pattern + +> 在 [[loop-engineering|Loop Engineering]] 中，看门狗是专门防御**自旋死循环**的安全机制——独立于主异步线程的外部进程监控 CPU，越过应用层直接强杀。 + +## 为什么需要看门狗 + +[[circuit-breaker-pattern|熔断器]] 依赖任务级失败计数，但以下场景熔断器无法覆盖： + +- 退避策略缺失导致的自旋（retry loop without backoff） +- 模型进入"空转"状态（不断生成但不产生有效输出） +- I/O 阻塞导致的假性存活（进程存在但无进展） + +## 工作机制 + +1. **独立进程**：与 Agent 主进程完全隔离 +2. **CPU 监控**：检测占用率是否长期满载 +3. **I/O 检测**：长时间无 I/O 交互 → 判定为死循环 +4. **SIGKILL**：越过应用层直接发信号强杀并回收资源 + +## 与熔断器的分工 + +| 机制 | 监控对象 | 触发条件 | 响应 | +|------|---------|---------|------| +| [[circuit-breaker-pattern|熔断器]] | 任务级失败 | 连续失败 N 次 | 跳闸 + 回退 | +| [[watchdog-pattern|看门狗]] | 进程级异常 | CPU 满载 + 无 I/O | SIGKILL | + +## 相关概念 + +- [[circuit-breaker-pattern|熔断器]] +- [[loop-contract|Loop Contract]] +- [[loop-engineering|Loop Engineering]] diff --git a/concepts/weight-manifold-hypothesis.md b/concepts/weight-manifold-hypothesis.md new file mode 100644 index 0000000..2c3f19a --- /dev/null +++ b/concepts/weight-manifold-hypothesis.md @@ -0,0 +1,45 @@ +--- +title: "Weight-Manifold Hypothesis: 参数空间流形假设" +created: 2026-06-25 +updated: 2026-06-25 +type: concept +tags: [manifold-learning, parameter-space, deep-learning-theory, mapping-networks] +sources: ["[[sen-mapping-networks]]"] +--- + +# Weight-Manifold Hypothesis (权重流形假设) + +Weight-Manifold Hypothesis 是 [[sen-mapping-networks|Mapping Networks]] 的核心假设，将传统的 [[manifold-hypothesis|Manifold Hypothesis]] 从数据空间推广到**参数空间**。 + +## 形式化表述 + +对网络 f_θ 的参数 θ ∈ R^P，存在可微嵌入子流形 M_θ ⊂ R^P，使得： + +- d = dim(M_θ) ≪ P（内在维度远小于参数总数） +- 训练后的最优参数 θ* ∈ M_θ（或在其附近） + +**关键含义**：P 维参数空间中所有值并非相互独立——它们受限于低维流形结构。 + +## 实验证据（Figure 2） + +在 MNIST 训练的 CNN 上记录每层参数的 snapshot： + +- **PCA 投影**：各层参数占据平滑、低维、不相交的区域；轨迹接近仿射子空间（局部线性） +- **t-SNE 投影**：揭示参数演化的非线性几何结构 + +这明确表明参数在训练中不探索完整的 R^P 空间，而是沿光滑低维曲面演化。 + +## 理论意义 + +该假设是 [[mapping-theorem|Mapping Theorem]] 的前提条件。若参数确实位于低维流形上，则存在一个从低维隐空间到参数空间的**可微映射** g: R^d → R^P，使得 g(z*) ≈ θ* 且损失任意接近最优。 + +## 逐层流形 + +实验进一步支持**逐层子流形**的存在：(θ*)^(l) ∈ M_θ^(l)，即每层参数位于各自独立的低维流形上。这为 [[layer-wise-training|LWT]] 策略提供了理论依据。 + +## 参考 + +- [[mapping-theorem]] +- [[manifold-hypothesis]] +- [[intrinsic-dimension]] +- Sen & Mukherjee, "Mapping Networks", arXiv:2602.19134 diff --git a/concepts/weight-modulation.md b/concepts/weight-modulation.md new file mode 100644 index 0000000..13ba3eb --- /dev/null +++ b/concepts/weight-modulation.md @@ -0,0 +1,57 @@ +--- +title: "Weight Modulation: 权重调制" +created: 2026-06-25 +updated: 2026-06-25 +type: concept +tags: [mapping-networks, weight-generation, affine-transformation] +sources: ["[[sen-mapping-networks]]"] +--- + +# Weight Modulation (权重调制) + +Weight Modulation 是 [[sen-mapping-networks|Mapping Networks]] 的核心机制——通过隐向量 z 对固定映射权重进行**仿射调制**来生成目标网络参数。 + +## 调制公式 + +对映射网络中连接到 z_i 的权重 w_ij（j = 1, 2, ..., P）： + +$$w_{ij} \leftarrow w_{ij} + \alpha \cdot z_i$$ + +其中 α 是小调制尺度（modulation scale）。生成的目标参数： + +$$\hat{\theta} = \sigma(W \cdot z + b)$$ + +σ(·) 为激活函数，θ̂ ∈ R^P 为展平的高维参数描述子。 + +## 训练过程（Figure 4） + +``` +Epoch p: + z^(p) → 调制 w^(p) = w_0 + α·z^(p) → 生成 θ̂ → 前向 → 计算 Loss + ↓ backprop (仅通过 z) +Epoch p+1: + z^(p+1) ← z^(p) − η·∇_z L +``` + +**关键**：梯度仅通过隐向量 z 传播，映射权重 w 始终固定（正交初始化）。 + +## 消融关键发现（Table 7） + +- **无调制 (Ours*–WM)**：映射权重固定且不调制 → 精度显著下降（−2-4%） +- **全可训练映射权重 (Full DNN)**：去掉隐向量，直接训练映射权重 → 反而增加过拟合 +- **分离可训练参数调制 (LV+WMAP)**：用另一组参数调制权重 → 不如隐向量调制 +- **最佳方案**：固定正交初始化 + 隐向量调制 — 在欠拟合和过拟合间取得最佳平衡 + +## 调制在理论中的角色 + +[[solvability-theorem|Solvability Theorem]] 证明，ω(z) = ω_0 + Bz 这种加性调制形式满足 [[mapping-theorem|Mapping Theorem]] 的映射存在性要求。调制使固定权重获得"上下文"，避免纯随机投影。 + +## 微调中的调制 + +微调预训练模型时，不直接修改权重，而是生成调制向量 o_i，以 w_ij ← w_ij + α·o_i 方式调制。每个 o_i 可调制 L 个权重，通过调整 L 控制可训练参数量。 + +## 参考 + +- [[mapping-loss]] +- [[solvability-theorem]] +- [[hypernetworks]] diff --git a/concepts/workspace-first-architecture.md b/concepts/workspace-first-architecture.md new file mode 100644 index 0000000..5a02a8c --- /dev/null +++ b/concepts/workspace-first-architecture.md @@ -0,0 +1,62 @@ +--- +title: "Workspace-first 架构" +created: 2026-07-03 +updated: 2026-07-03 +type: concept +tags: ["agent", "harness", "workspace", "context-management"] +sources: ["https://mp.weixin.qq.com/s/iiTmgbtrYHMMjQ7dn7CDrg"] +--- + +# Workspace-first 架构 + +> 先选工作区，再组装上下文——不让 Agent 每一步都加载全部工具、记忆和历史。 + +## 核心定义 + +**Workspace-first** 是 [[zleap-workspace-harness-2026|Zleap-Agent]] 提出的 Agent Harness 设计范式。它不先问"Agent 能接多少工具"，而是先问"当前任务应该发生在哪个工作区"。Agent 的运行环境被切分为多个独立工作区，每个工作区有自己的 prompt、tools、memory、history、model 和 permission。 + +## 与子 Agent 的区别 + +| 维度 | 子 Agent | Workspace | +|------|---------|-----------| +| 角色 | 临时找另一个人帮忙 | 同一个人切换工作台 | +| 上下文 | 独立角色和上下文 | 人能延续，但工具/资料/权限变了 | +| 结果 | 做完后交回结果 | 持续在当前环境中工作 | + +## 工作区类型 + +- **Main Workspace**: 调度台——理解用户目标、判断任务应进哪个工作区 +- **CLI Workspace**: 文件读写、代码编辑、命令执行、测试 +- **Web Search Workspace**: 搜索、网页阅读、引用整理 +- **业务 Workspace**: 销售、财务、运营、研究等具体场景 + +## 核心价值 + +1. **上下文减负**：每轮只加载当前工作区的内容，而非全局加载 +2. **工具收敛**：按工作区暴露工具，降低 tool schema 成本和误调用概率 +3. **记忆隔离**：不同工作区的记忆分开管理，降低跨任务污染风险 +4. **模型路由**：不同工作区可绑定不同模型，兼顾成本/延迟/安全 + +## 与 Harness Engineering 的关系 + +[[harness-engineering|Harness Engineering]] 关注为 Agent 构建约束层，而 Workspace-first 是 Harness Engineering 在上下文和工具维度的一种具体落地策略。它和 [[agent-harness-engineering|Agent Harness 七维度框架]] 中的上下文管理和工具接入直接对应。 + +## 关键洞察 + +> 模型层做稀疏注意力，是为了让模型不要看所有 token；Harness 层做 Workspace，是为了让 Agent 不要加载所有上下文。 + +## 与 Agent 工作空间文件系统的关系 + +[[agent-workspace-filesystem|Agent 工作空间文件系统]] 和 Workspace-first 是互补的设计方向： +- Workspace-first 侧重**工作区隔离**（不同的 prompt/tools/memory/model per workspace） +- Agent 工作空间文件系统侧重**接口形态**（类 POSIX 语义让 Agent 以 ls/grep/read 模式工作） +- 二者共同指向一个趋势：Agent 接口和运行环境的设计不再是事后附加，而是核心的性能杠杆 + +## 参考 + +- [[zleap-workspace-harness-2026|Zleap-Agent：Workspace-first 的 Agent Harness 设计]] +- [[agent-workspace-filesystem|Agent 工作空间文件系统]] +- [[agents-want-filesystems-nokv-2026|Agents Want Filesystems (新智元)]] +- [[harness-engineering|Harness Engineering]] +- [[loop-engineering|Loop Engineering]] +- [[context-management|上下文管理]] diff --git a/concepts/zero-shot-classification.md b/concepts/zero-shot-classification.md new file mode 100644 index 0000000..623d5a1 --- /dev/null +++ b/concepts/zero-shot-classification.md @@ -0,0 +1,29 @@ +--- +title: "零样本分类 (Zero-Shot Classification)" +created: 2026-07-04 +updated: 2026-07-04 +type: concept +tags: [classification, zero-shot, transfer-learning, vlm] +sources: [] +--- + +# 零样本分类 (Zero-Shot Classification) + +在不提供目标类别训练样本的情况下，直接对未见过的类别进行分类。 + +## VLM 实现 + +VLM 通过文本 prompt 将类别名编码为嵌入，与图像嵌入做余弦相似度匹配，天然支持零样本分类： +$$f(x) = \arg\max_{c \in C_{\text{novel}}} \langle f_{\text{img}}(x), f_{\text{text}}(t_c) \rangle$$ + +## 与开放词表识别的区别 + +- **零样本分类**：强调"未见过类别"的迁移能力 +- **开放词表识别**（[[open-vocabulary-recognition]]）：强调"任意自然语言描述"的灵活性 +- 实践中两者高度重叠，VLM 同时具备两种能力 + +## 参考 + +- [[open-vocabulary-recognition|开放词表识别]] +- [[vision-language-models|VLM]] +- [[clip|CLIP]] diff --git a/index.md b/index.md index 3351ad9..c53283d 100644 --- a/index.md +++ b/index.md @@ -1,7 +1,7 @@ # LLM Wiki > 知识索引页面 — 自动生成 -> 最后更新：2026-06-25 | 总页面数：1249 +> 最后更新：2026-07-04 | 总页面数：1419 ## Concepts @@ -26,7 +26,10 @@ - [[adaptive-computation-time]] — Adaptive Computation Time (ACT) - [[adaptive-harness-simplification]] — Adaptive Harness Simplification（自适应 Harness 简化） - [[additive-combinatorics]] — Additive Combinatorics（加法组合学） +- [[additive-semantics]] — 加性语义 (Additive Semantics) - [[adkv]] — AdaKV +- [[adversarial-robustness]] — 对抗鲁棒性 (Adversarial Robustness) +- [[agent-boundary-design]] — Agent 边界设计（Boundary Design） - [[agent-capability-stability-gap]] — Agent Capability-Stability Gap（能力-稳定性差距） - [[agent-communication-stack]] — Agent通信协议栈 - [[agent-completion-evaluation]] — Agent Completion Evaluation（Agent 完成度评测） @@ -35,12 +38,14 @@ - [[agent-eval-grader]] — Agent Eval Grader - [[agent-eval-trace]] — Agent Eval Trace - [[agent-evaluation-paradigm-shift]] — Agent 评测范式转变（Paradigm Shift in Agent Evaluation） +- [[agent-evaluator]] — Agent 评估器（Agent Evaluator） - [[agent-frameworks-to-platforms]] — Agent Frameworks to Platforms（从 Agent 框架到 Agent 平台） - [[agent-governance]] — Agent Governance（Agent 治理与安全） - [[agent-harness]] — Agent Harness (Claw) - [[agent-harness-engineering]] — Agent Harness Engineering（Agent 执行骨架工程） - [[agent-harness-mini]] — Mini Agent Harness - [[agent-harness-safety]] — Agent Harness Safety +- [[agent-interface-design]] — Agent 接口设计 (Agent Interface Design) - [[agent-mediated-deception]] — 代理中介欺骗 (Agent-Mediated Deception) - [[agent-memory-five-category-model]] — Agent Memory Five-Category Model (sz 设计) - [[agent-memory-lifecycle]] — Agent 记忆生命周期 @@ -54,6 +59,7 @@ - [[agent-observability]] — Agent Observability（Agent 可观测性） - [[agent-process-evaluation]] — Agent Process Evaluation（过程评测） - [[agent-robustness-evaluation]] — Agent Robustness Evaluation（Agent 鲁棒性评测） +- [[agent-runtime-trace]] — Agent 运行时追踪（Runtime Trace） - [[agent-safety-evaluation]] — Agent Safety Evaluation（Agent 安全评测） - [[agent-sandbox]] — Agent Sandbox（Agent 沙箱） - [[agent-skill]] — Agent Skill — 可复用过程性构件 @@ -63,7 +69,9 @@ - [[agent-token-budget-optimization]] — Agent Token Budget Optimization - [[agent-verification]] — Agent Verification（Agent 验证与评估） - [[agent-web]] — Agent Web — 开放协作智能体网络 +- [[agent-workspace-filesystem]] — Agent 工作空间文件系统 (Agent Workspace Filesystem) - [[agentic-cache-manager]] — Agentic Cache Manager +- [[agentic-quality-judge]] — Agent 质量判断器（Agentic Quality Judge） - [[agentic-rag]] — Agentic RAG - [[agentic-streaming-inference]] — Agentic Streaming Inference - [[agentic-systems]] — Agentic Systems（智能体系统） @@ -79,25 +87,31 @@ - [[algorithmic-equity]] — 算法公平性 (Algorithmic Equity) - [[amortized-variational-inference]] — Amortized Variational Inference（摊销变分推断） - [[analytical-report-synthesizer]] — Analytical Report Synthesizer +- [[and-or-dag-memoization]] — AND-OR DAG 分层记忆化 - [[and-or-interactions]] — AND-OR 交互 (AND-OR Interactions) - [[anthropic-agent-evals]] — Anthropic Agent Evals - [[anthropomorphization-critique]] — 人类化机器批判（Anthropomorphization Critique） +- [[anticipatory-lemma-planning]] — 预期引理规划（Anticipatory Lemma Planning） - [[api-key-authentication]] — API Key 认证 (API Key Authentication) - [[appearance-bias-vla]] — Appearance Bias in VLA +- [[artifact-heavy-agentic-systems]] — 产物密集型 Agent 系统 (Artifact-Heavy Agentic Systems) - [[arxiv]] — arXiv - [[asymmetric-grounding-adherence-loss]] — Asymmetric Grounding Adherence Loss (L_AGA) - [[asynchronous-rl-llm]] — 异步强化学习与大语言模型后训练 - [[atlas-memory-system]] — Atlas Memory System +- [[attention-drifting]] — 注意力偏移 (Attention Drifting) - [[attention-entropy-collapse]] — 注意力熵崩溃 (Attention Entropy Collapse) - [[attention-mechanism]] — Attention Mechanism - [[attention-sinks]] — 注意力汇 (Attention Sinks) - [[attractor-dynamics]] — 吸引子动力学 (Attractor Dynamics) - [[audio-visual-generation]] — Audio-Visual Generation - [[audio-visual-representation-alignment]] — Audio-Visual Representation Alignment +- [[autoformalization]] — 自动形式化（Autoformalization） - [[autoharness]] — AutoHarness - [[automated-theorem-proving]] — 自动定理证明 (Automated Theorem Proving, ATP) - [[automatic-prompt-optimization]] — APO 自动提示工程 (Automatic Prompt Optimization) - [[autonomous-optimization-ao]] — Autonomous Optimization (AO) +- [[autoregressive-drafting]] — Autoregressive Drafting - [[autoregressive-unrolling]] — 自回归展开 (Autoregressive Unrolling) - [[autoregressive-video-generation]] — Autoregressive Video Generation - [[auxiliary-predictive-objectives]] — 辅助预测目标 (Auxiliary Predictive Objectives) @@ -114,14 +128,18 @@ - [[bayesian-filtering]] — 贝叶斯滤波 - [[bayesian-nonparametric-tpp]] — 贝叶斯非参数 TPP (Bayesian Nonparametric TPP) - [[bayesian-wind-tunnels]] — Bayesian Wind Tunnels +- [[beam-shared-kv-caching]] — Beam-Shared KV Caching +- [[behavior-monitoring-rl]] — 行为监控 RL（Behavior Monitoring in RL） - [[belief-accumulation]] — Belief Accumulation (信念累积) - [[belief-state]] — 信念状态 (Belief State) - [[belief-transport]] — Belief Transport (信念传输) - [[bellman-taylor-score-decoding]] — Bellman-Taylor 得分解码 (BTSD) - [[bidirectional-trajectory-evaluation]] — 双向轨迹评估 (Bidirectional Trajectory Evaluation) - [[binding-constraint-thesis]] — Binding-Constraint Thesis（约束瓶颈论） +- [[blind-prompting]] — Blind Prompting（盲提示） - [[block-causal-attention]] — Block-Causal Attention - [[block-sparse-attention]] — Block-Sparse Attention Mask (分块稀疏注意力掩码) +- [[blueprint-driven-atp]] — 蓝图驱动 ATP（Blueprint-Driven ATP） - [[bm25-financial-retrieval]] — BM25 金融检索 - [[boundary-compliance]] — Boundary Compliance - [[bounded-reuse]] — 有界复用 (Bounded Reuse) @@ -152,6 +170,8 @@ - [[chain-of-thought]] — 思维链 (Chain-of-Thought, CoT) - [[chaitin-algorithmic-information-theory]] — 算法信息论 (Algorithmic Information Theory, AIT) - [[chaitin-constant]] — 蔡廷常数 Ω (Chaitin's Constant) +- [[channel-fracture]] — Channel Fracture（通道断裂） +- [[circuit-breaker-pattern]] — Circuit Breaker Pattern（熔断器模式） - [[cl-bench-life]] — CL-Bench Life - [[classifier-free-guidance-language]] — Classifier-Free Guidance for Language - [[claw-swe-bench-lite]] — Claw-SWE-Bench Lite @@ -159,6 +179,8 @@ - [[clawless]] — ClawLess - [[clean-conditioning-mask]] — 清洁条件掩码 (Clean-Conditioning Mask) - [[clinical-ai]] — 临床人工智能 (Clinical AI) +- [[clip]] — CLIP +- [[clique-decision-problem]] — Clique Decision Problem（团判定问题） - [[coarse-grained-counting]] — 粗粒度计数 (Coarse-grained Counting) - [[coarse-grained-recurrence]] — 粗粒度循环 (Coarse-Grained Recurrence) - [[coarse-to-fine-granularity]] — Coarse-to-Fine Granularity @@ -179,6 +201,8 @@ - [[conditional-memory]] — Conditional Memory - [[conditional-model-dispatcher]] — Conditional Model Dispatcher - [[confidence-correctness-alignment]] — 置信度-正确性对齐 (Confidence-Correctness Alignment) +- [[confidence-head]] — Confidence Head +- [[confidence-scheduled-verification]] — Confidence-Scheduled Verification - [[consistency-logic]] — 一致性 (Consistency, 逻辑学) - [[constant-kv-cache]] — Constant KV Cache - [[content-based-reasoning]] — Content-Based Reasoning 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— Cross-Section Synthesis — Information Integration Across Document Parts +- [[crown-verifier]] — CROWN Verifier - [[curvine-distributed-cache]] — Curvine 云原生分布式缓存 - [[dag-reasoning-evaluation]] — DAG-based Reasoning Evaluation - [[darwin-godel-machine]] — Darwin Gödel Machine (达尔文·哥德尔机) @@ -240,6 +272,7 @@ - [[decentralized-agent-architecture]] — 去中心化Agent架构 - [[deep-and-wide-reasoning]] — Deep-and-Wide Reasoning（深度且宽广的推理） - [[deep-gaussian-process]] — 深度高斯过程 (Deep Gaussian Process) +- [[deep-poly]] — DeepPoly - [[deep-rl-scaling]] — 扩展深度强化学习 (Scaling Deep RL) - [[deep-thinking-sft]] — Deep-Thinking SFT (深思考SFT数据) - [[deep-variational-implicit-process]] — 深度变分隐式过程 (DVIP) @@ -252,10 +285,12 @@ - [[delegate-52]] — DELEGATE-52 - [[delegated-work]] — Delegated Work / 委托工作 - [[delta-rule]] — Delta Rule +- [[depth-aware-capacity-allocation]] — Depth-Aware Capacity Allocation（深度感知容量分配） - [[depth-dilemma]] — 深度困境 (Depth Dilemma) - [[depth-recurrence]] — 深度循环 (Depth Recurrence) - [[depth-scaling-signal-degradation]] — LLM 深度扩展与信号退化 - [[deterministic-agent-failures]] — Deterministic Agent Failures（确定性 Agent 失败分类） +- [[DFlash]] — DFlash - [[dgae]] — Difficulty-Balanced Group Advantage Estimation (DGAE) - [[dgpo]] — Difficulty-Aware Group Policy Optimization (DGPO) - [[diagonal-ramsey-number]] — Diagonal Ramsey Number（对角拉姆齐数） @@ -281,10 +316,13 @@ - [[dqw]] — Difficulty-Aware Question-Level Weighting (DQW) - [[drift-detection]] — 漂移检测 (Drift Detection) - [[drifting]] — Temporal Drift (时序漂移) +- [[dspy]] — DSPy（声明式自改进 Python） - [[dual-collapse]] — Dual Collapse in Latent CoT +- [[dual-encoder-vlm]] — 双编码器 VLM (Dual-Encoder VLM) - [[dual-layer-rl]] — Dual-Layer RL (双层强化学习) - [[dual-space-rl]] — Dual Space RL (DSRL) - [[duo-attention]] — DuoAttention +- [[dynamic-beam-serving]] — Dynamic Beam Serving (DBS) - [[dynamic-in-database-modeling]] — Dynamic In-Database Modeling - [[dynamic-mode-decomposition]] — Dynamic Mode Decomposition (DMD) - [[dynamic-model-fusion]] — Dynamic Model Fusion @@ -294,6 +332,7 @@ - [[dynamic-token-limit]] — 动态 Token 限制 (Dynamic Token Limit) - [[dynamic-weight-updates]] — Dynamic Weight Updates - [[e-values]] — E-values（证据值） +- [[Eagle3]] — Eagle3 - [[edge-of-stability]] — Edge of Stability (EoS) - [[ellipsis-prompt]] — 省略号提示 (Ellipsis Prompt) - [[eluder-dimension]] — Eluder 维度 (Eluder Dimension) @@ -313,10 +352,13 @@ - [[environment-contract-layer]] — Environment Contract Layer（环境契约层） - [[epistemic-uncertainty]] — 认知不确定性 (Epistemic Uncertainty) - [[epoch-based-optimistic-mle]] — Epoch-based 乐观 MLE (Epoch-based Optimistic MLE) +- [[equilibrium-safe-exploration]] — Equilibrium of Safe Exploration（安全探索均衡） - [[etclovg-taxonomy]] — ETCLOVG 七层分类法 +- [[evaluator-metrics]] — 评估器质量指标（Evaluator Metrics） - [[evolution-probe]] — 进化探针 (Evolution Probe) - [[evolutionary-algorithms]] — Evolutionary Algorithms (进化算法) - [[evolving-knowledge-injection]] — 进化知识注入 (Evolving Knowledge Injection) +- [[exactline]] — ExactLine - [[execution-environment]] — Execution Environment（执行环境与沙箱） - [[execution-fidelity]] — Execution Fidelity - [[execution-harness]] — Execution Harness @@ -329,6 +371,7 @@ - [[fact-augmented-key-expansion]] — Fact-Augmented Key Expansion - [[fading-memory]] — 衰减记忆 (Fading Memory) - [[faithfulness-in-ai]] — Faithfulness in AI +- [[feasible-zone]] — Feasible Zone（可行域） - [[feature-absorption]] — 特征吸收 (Feature Absorption) - [[feature-family]] — 特征家族 (Feature Family) - [[feature-splitting]] — 特征分裂 (Feature Splitting) @@ -355,6 +398,7 @@ - [[formal-concept-analysis]] — 形式概念分析 (Formal Concept Analysis) - [[formal-security-model]] — 形式化安全模型 - [[formal-systems]] — 形式系统 (Formal System) +- [[formal-theorem-proving]] — 形式化定理证明（Formal Theorem Proving） - [[formal-verification]] — Formal Verification (形式化验证) - [[forward-authentication]] — 外部认证委托 (Forward Authentication) - [[forward-repair-ladder]] — Forward-Repair Ladder @@ -382,7 +426,7 @@ - [[generation-verification-asymmetry]] — 生成-验证不对称性 (Generation-Verification Asymmetry) - [[generative-general-unification]] — Generative-General-Unification (GenAI 三支柱) - [[generative-perplexity]] — generative-perplexity -- [[generative-recommendation]] — 生成式推荐 (Generative Recommendation) +- [[generative-recommendation]] — Generative Recommendation - [[generative-reconstruction-latent]] — Generative Reconstruction (Latent) - [[genetic-programming]] — Genetic Programming (遗传编程) - [[geometric-compression-latent]] — Geometric Compression (Latent CoT) @@ -395,12 +439,14 @@ - [[global-context-hash-tree]] — Global Context Hash Tree (全局上下文哈希树) - [[godel-incompleteness-theorems]] — 哥德尔不完备定理 (Gödel's Incompleteness Theorems) - [[godel-numbering]] — 哥德尔编码 (Gödel Numbering) +- [[goodharts-law]] — Goodhart's Law - [[goodsteins-theorem]] — 古德斯坦定理 (Goodstein's Theorem) - [[governance-security]] — Governance & Security（治理与安全） - [[gpt-image2]] — GPT-Image-2 - [[gradient-alignment]] — Gradient Alignment (PreRL) - [[gram-generative-recursive-reasoning]] — GRAM（Generative Recursive reAsoning Models） - [[granger-causality-tpp]] — Granger 因果发现 (Granger Causality in TPP) +- [[graphrag]] — GraphRAG（知识图谱增强检索） - [[gravitino-unified-metadata]] — Gravitino 统一元数据管理 - [[greedy-context-screening]] — Greedy Context Screening（贪心上下文筛选） - [[green-tao-theorem]] — Green-Tao Theorem @@ -415,6 +461,8 @@ - [[hard-token]] — Hard Token - [[hardening-execution-environments]] — Hardening Execution Environments（硬化执行环境） - [[hardware-aware-algorithm]] — Hardware-Aware Algorithm (Mamba) +- [[hardware-aware-prefix-scheduler]] — Hardware-Aware Prefix Scheduler +- [[harness-as-a-service]] — Harness-as-a-Service（脚手架即服务） - [[harness-as-action-verifier]] — Harness-as-Action-Verifier - [[harness-as-policy]] — Harness-as-Policy (Code as Policy) - [[harness-coupling-problem]] — Harness Coupling Problem（Harness 耦合问题） @@ -441,6 +489,7 @@ - [[hrpo]] — HRPO: Hybrid Reasoning Policy Optimization - [[human-agent-trust]] — 人机信任 (Human-Agent Trust) - [[human-centered-ai]] — Human-Centered AI (以人类为中心的 AI) +- [[human-implicit-reward-signals]] — 人类隐式奖励信号（Human Implicit Reward Signals） - [[human-in-the-loop]] — Human-in-the-Loop — 人机协同 - [[hybrid-attention-architecture]] — Hybrid Attention Architecture - [[hybrid-reasoning]] — 混合推理 (Hybrid Reasoning) @@ -448,6 +497,7 @@ - [[hybrid-recall-pipeline]] — Hybrid Recall Pipeline (BM25 + Dense) - [[hyperagents]] — Hyperagents (超智能体) - [[hypergraph-ramsey-number]] — Hypergraph Ramsey Number（超图拉姆齐数） +- [[hypernetworks]] — HyperNetworks: 生成网络权重的元网络 - [[hyperplane-arrangements]] — 超平面排列 (Hyperplane Arrangements) - [[hypothesis-tree-refinement]] — Hypothesis Tree Refinement (HTR) - [[identity-reference-resolution]] — 身份指代消解 (Identity Reference Resolution) @@ -470,11 +520,14 @@ - [[input-superposition]] — Input Superposition - [[insight-backpropagation]] — Insight Backpropagation - [[intensity-free-modeling]] — Intensity-free 建模 +- [[intent-underspecification]] — 意图欠定性（Intent Underspecification） - [[interaction-based-explanation]] — 交互基解释 (Interaction-Based Explanation) - [[interaction-generalizability]] — 交互泛化性 (Interaction Generalizability) - [[interaction-order]] — 交互阶数 (Interaction Order) - [[interaction-types-sft]] — SFT 中的三类交互 (Removed, Preserved, Newly Emerged) +- [[interactive-judge]] — 交互式判断器（Interactive Judge） - [[interleaved-gui-tool-trajectory-scaling]] — Interleaved GUI-Tool Trajectory Scaling Pipeline +- [[interleaved-informal-formal-planning]] — 非正式-形式化交错规划（Interleaved Informal-Formal Planning） - [[internal-ticks]] — Internal Ticks - [[internal-world-model]] — Internal World Model - [[intersectional-persona-evaluation]] — Intersectional Persona Evaluation @@ -483,6 +536,7 @@ - [[intrabench]] — IntraBench — Benchmark for Content-Grounded Literature QA - [[intragent]] — IntrAgent — Structural-Aware Literature Reading Agent - [[intraview]] — IntraView — Content-Grounded Literature Information Retrieval +- [[intrinsic-dimension]] — Intrinsic Dimension: 参数空间的内在维度 - [[intrinsic-rewards-sharpening]] — 内在奖励锐化机制 (Intrinsic Rewards Sharpening) - [[inward-only-gradient-flow]] — Inward-Only Gradient Flow (内向梯度流) - [[isolation-necessity-theorem]] — Isolation Necessity Theorem (隔离必要性定理) @@ -496,6 +550,7 @@ - [[jagged-frontier]] — Jagged Frontier / 锯齿前沿 - [[jepa]] — JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture) - [[jepa-for-robotics]] — JEPA for Robotics +- [[just-in-time-retrieval]] — Just-in-Time Retrieval（即时检索） - [[k-pass-training]] — K-Pass Training (K 遍训练) - [[kalman-filter]] — Kalman 滤波 - [[keydiff]] — KeyDiff @@ -518,6 +573,7 @@ - [[kv-cache]] — KV Cache - [[kv-cache-bottleneck]] — KV 缓存内存瓶颈 - [[kv-cache-eviction]] — KV Cache Eviction +- [[kv-injection]] — KV Injection - [[kvcache-transfer]] — KVCache 传输与优化 - [[language-gradient]] — Language Gradient (语言梯度) - [[language-loss]] — Language Loss (语言损失) @@ -528,8 +584,12 @@ - [[latent-thought-models]] — 隐式思考模型 (Latent Thought Models) - [[latent-variable-generative-model]] — Latent-Variable Generative Model（潜在变量生成模型） - [[latent-world-model]] — Latent World Model (Robotics) +- [[layer-wise-training]] — Layer-wise Training (LWT): 逐层训练策略 - [[layered-memory-architecture]] — 三层记忆架构 +- [[lazyar]] — LazyAR (Lazy Autoregressive Decoder) - [[leakage-free-state-prediction]] — Leakage-Free State Prediction +- [[lean-imo-bench]] — Lean-IMO-Bench +- [[lean-proof-assistant]] — Lean 证明助手（Lean Proof Assistant） - [[length-extrapolation]] — 长度外推 (Length Extrapolation) - [[leopold-kronecker]] — 利奥波德·克罗内克尔 (Leopold Kronecker) - [[leworldmodel]] — LeWorldModel @@ -542,8 +602,10 @@ - [[linear-quadratic-regulator]] — 线性二次调节器 (Linear Quadratic Regulator) - [[linear-representation-hypothesis]] — Linear Representation Hypothesis - [[linearized-neural-network]] — 线性化神经网络 (Linearized Neural Network) +- [[lipschitz-continuity]] — Lipschitz Continuity: 利普希茨连续性 - [[llama-factory]] — LLaMA-Factory - [[llm-applications]] — LLM 应用 +- [[llm-as-a-judge]] — LLM-as-a-Judge - [[llm-based-temporal-point-process]] — LLM 时间点过程 (LLM-based TPP) - [[llm-consistent-reasoning]] — LLM Consistent Reasoning - [[llm-evaluation-benchmarks]] — LLM 评测基准体系 @@ -558,18 +620,29 @@ - [[long-term-interactive-memory]] — Long-Term Interactive Memory - [[longmem-eval]] — LongMemEval Benchmark - [[look-ahead-buffer-controller]] — Look-Ahead Buffer Controller +- [[loop-contract]] — Loop Contract（循环协议） +- [[loop-designer]] — Loop Designer（循环设计师） +- [[loop-engineering]] — Loop Engineering（循环工程） +- [[loop-maturity-levels]] — Loop Maturity Levels（循环成熟度） - [[lora]] — LoRA (Low-Rank Adaptation) +- [[loss-landscape]] — Loss Landscape: 神经网络的损失景观 - [[lost-in-the-middle]] — Lost in the Middle +- [[lottery-ticket-hypothesis]] — Lottery Ticket Hypothesis: 稀疏子网络的彩票假说 - [[lovasz-local-lemma]] — Lovász Local Lemma +- [[low-rank-decomposition]] — Low-Rank Decomposition: 神经网络低秩压缩 - [[lucas-penrose-argument]] — 卢卡斯-彭罗斯论证 (Lucas-Penrose Argument) - [[lukv]] — LU-KV (Long-horizon Utility KV) - [[macro-level-token-economics]] — Macro-Level Token Economics - [[mamba-2]] — Mamba-2 - [[mamba-ssm]] — Mamba (State Space Model) - [[manifold-constrained-hyper-connections]] — Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) +- [[manifold-hypothesis]] — Manifold Hypothesis (流形假设) - [[manifold-of-minimizers]] — Manifold of Minimizers (极小值流形) +- [[mapping-loss]] — Mapping Loss: 联合任务与几何约束的损失函数 +- [[mapping-theorem]] — Mapping Theorem: 参数空间的低维映射存在性定理 - [[marginal-utility]] — Marginal Utility (KV Cache) - [[marked-temporal-point-process]] — 标记时间点过程 (Marked TPP) +- [[markov-draft-head]] — Markov Draft Head - [[martingale-clt]] — 鞅中心极限定理 (Martingale CLT) - [[math-question-reformulation]] — 数学问题多维度改写 - [[mathchatsync-reasoning]] — MathChatSync Reasoning @@ -578,9 +651,11 @@ - [[mathforge]] — MathForge 框架 - [[maze-navigation]] — 迷宫导航 (Maze Navigation) - [[mc-dropout]] — MC Dropout (Monte Carlo Dropout) +- [[mcp]] — MCP (Model Context Protocol) - [[mcp-protocol]] — MCP 协议 — Model Context Protocol - [[mcp-tools-dataset]] — MCP-tools 数据集 - 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(Model-Free RL) - [[model-harness-relationship]] — Model-Harness Relationship (模型与Harness关系) +- [[model-proposes-harness-executes]] — Model Proposes, Harness Executes - [[model-steering]] — Model Steering - [[moe-lora]] — MoELoRA - [[moe-lora-toolchain-conflict]] — MOE + LoRA 工具链冲突 @@ -618,6 +701,7 @@ - [[monocular-video-to-4d]] — 单目视频到 4D (Monocular Video to 4D) - [[mqr]] — Multi-Aspect Question Reformulation (MQR) - [[mrq-algorithm]] — MR.Q 算法 (MR.Q Algorithm) +- [[MTP]] — MTP (Multi-Token Prediction) - [[multi-agent-orchestration]] — Multi-Agent Orchestration（多 Agent 编排） - [[multi-agent-safety]] — Multi-Agent Safety - [[multi-agent-spiral]] — 多智能体螺旋（Multi-Agent Spiral） @@ -625,6 +709,7 @@ - [[multi-head-attention]] — Multi-Head Attention (MHA) - [[multi-head-latent-attention]] — Multi-head Latent Attention (MLA) - [[multi-hot-cross-entropy]] — Multi-hot Cross-Entropy (MCE) +- [[multi-model-routing]] — 多模型路由（Multi-Model Routing） - [[multi-query-attention]] — Multi-Query Attention 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(Two Time-Scale Process) - [[type-safety-in-agents]] — Agent 类型安全 (Type Safety in Agents) - [[typeadapter]] — TypeAdapter +- [[ua-sid]] — UA-SID (Unified Advertisement Semantic ID) - [[ultradata]] — UltraData - [[uncancelled-interaction-effects]] — 未抵消交互效应 (Uncancelled Interaction Effects) +- [[uncertain-model]] — Uncertain Model（不确定模型） - [[uncertainty-disparity-ratio]] — 不确定性差异比 (Uncertainty Disparity Ratio, UDR) - [[uncertainty-equity-gap]] — 不确定性公平性差距 (Uncertainty Equity Gap, UEG) - [[uncertainty-quantification]] — 不确定性量化 (Uncertainty Quantification) @@ -1017,6 +1150,7 @@ - [[unconditional-generation-latent]] — Unconditional Generation via Latent Reasoning - [[unified-latent-probe]] — Unified Latent Probe (ULP) - [[unified-rft]] — 统一拒绝采样微调 (Unified RFT) +- [[unified-vsl-rspo]] — Unified VSL-RSPO Learning - [[universal-approximation-theorem]] — 通用逼近定理 (Universal Approximation Theorem) - [[unlimited-ocr]] — Unlimited OCR 模型 - [[unscented-kalman-filter]] — 无迹 Kalman 滤波 @@ -1026,33 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[[dual-encoder-vlm]], [[cosine-similarity-geometry]], [[randomized-smoothing]], [[exactline]], [[semantic-robustness-certification]], [[semantic-extent]], [[text-proxy-for-semantics]], [[semantic-plane]], [[prediction-invariant-intervals]], [[voronoi-decision-regions]], [[misalignment-budget]], [[additive-semantics]], [[open-vocabulary-recognition]], [[deep-poly]], [[crown-verifier]], [[adversarial-robustness]], [[contrastive-learning]], [[zero-shot-classification]] +- 来源: arXiv:2606.18839 + https://mp.weixin.qq.com/s/HupoMpofsk5Ltx2RoCdAGQ (数据派THU) + +## 2026-07-03 — ingest | Zleap-Agent：Workspace-first 的 Agent Harness 设计（Datawhale 公众号） +- 添加文章 [[zleap-workspace-harness-2026]]: "Zleap-Agent：Workspace-first 的 Agent Harness 设计" — Zleap-Agent 的 Workspace-first 架构、五维度 Harness 设计（Context/Tools/Memory/Runtime/Boundary） +- 新增 10 个概念页: [[workspace-first-architecture]], [[tool-workspace-binding]], [[memory-tripartite-partition]], [[memory-dream]], [[memory-recall-fast-slow]], [[agent-runtime-trace]], [[agent-boundary-design]], [[multi-model-routing]], [[context-prefetch-vs-agentic]], [[channel-fracture]] +- 来源: https://mp.weixin.qq.com/s/iiTmgbtrYHMMjQ7dn7CDrg (作者：陈思州, Datawhale) + +## 2026-07-03 — ingest | LEAP: Agentic Formal Theorem Proving (arXiv:2606.03303, 2026) +- 添加论文 [[leap-agentic-atp]]: "LEAP: Supercharging LLMs for Formal Mathematics with Agentic Frameworks" — 仅用通用 LLM 达到 SOTA ATP，Putnam 2025 12/12，Lean-IMO-Bench 70% +- 新增 3 个伞概念 + 7 个专属概念 + 1 个 Review: [[formal-theorem-proving]], [[lean-proof-assistant]], [[autoformalization]], [[and-or-dag-memoization]], [[blueprint-driven-atp]], [[interleaved-informal-formal-planning]], [[verification-guided-proof-search]], [[lean-imo-bench]], [[anticipatory-lemma-planning]] +- 来源: https://arxiv.org/abs/2606.03303 (Google Cloud AI / DeepMind) + +## 2026-07-02 — ingest | The Verification Horizon: No Silver Bullet for Coding Agent Rewards (arXiv:2606.26300, 2026) +- 添加论文 [[verification-horizon-no-silver-bullet]]: Qwen Team 系统性分析 coding agent 验证与奖励设计，提出 verification horizon / trilemma / co-evolution 框架 +- 新增 16 个概念页: [[verification-horizon]] [[verification-trilemma]] [[verifier-generator-coevolution]] [[intent-underspecification]] [[test-driven-rewards]] [[agentic-quality-judge]] [[behavior-monitoring-rl]] [[interactive-judge]] [[rubric-based-evaluation]] [[human-implicit-reward-signals]] [[span-kto]] [[agent-evaluator]] [[evaluator-metrics]] [[goodharts-law]] [[rice-theorem]] +- 复用已有概念: [[reward-hacking]] +- 来源: https://arxiv.org/abs/2606.26300 + +## 2026-06-29 — ingest | Tapered Language Models (arXiv:2606.23670, cs.LG) +- 添加论文 [[tapered-language-models]]: "Tapered Language Models" — 深度感知容量分配，固定预算下 MLP 宽度余弦渐缩，Bayat-Behrouz-Courville (Mila/Cornell) +- 新增 3 个概念页: [[depth-aware-capacity-allocation]], [[mlp-width-tapering]], [[cosine-taper-schedule]] +- 来源: https://arxiv.org/abs/2606.23670 + +## 2026-06-29 — ingest | 真机RL安全探索均衡 — 机器之心报道 (数据派THU) +- 添加文章 [[real-world-safe-exploration-see-2026]]: "真机强化学习的安全探索均衡" — 机器之心对 SEE 论文的中文科普报道 +- 新增 3 个概念页: [[real-world-rl]] (真机强化学习), [[risky-bellman-equation]] (风险贝尔曼方程), [[clique-decision-problem]] (团判定问题) +- 交叉引用: [[safe-equilibrium-exploration]] (论文主页追加报道链接) +- 来源: https://mp.weixin.qq.com/s/nE9gq1bStIg1qhWpIRvQHQ + +## 2026-06-29 — ingest | Safe Equilibrium Exploration (arXiv:2602.00636, IEEE TPAMI 2026) +- 添加论文 [[safe-equilibrium-exploration]]: "On the Equilibrium between Feasible Zone and Uncertain Model in Safe Exploration" — 首次揭示安全探索的均衡本质，Yang-Zheng-Li (清华) +- 新增 7 个概念页: [[safe-exploration]], [[feasible-zone]], [[equilibrium-safe-exploration]], [[safe-equilibrium-exploration]] (SEE 算法), [[safety-filter]], [[control-barrier-function]], [[uncertain-model]] +- 来源: https://arxiv.org/abs/2602.00636 + +## 2026-06-29 — ingest | An exponential improvement for Ramsey lower bounds (arXiv:2507.12926, math.CO) +- 添加论文 [[ramsey-sphere-lowerbound]]: "An exponential improvement for Ramsey lower bounds" — 78年来首次指数突破 Erdős 1947 Ramsey 下界，Ma-Shen-Xie +- 新增 2 个概念页: [[random-sphere-graph]] (随机球面图 G_{k,p}(n)), [[perfect-sequences]] (完美序列) +- 更新 2 个已有概念页: [[ramsey-numbers]] (追加2026下界突破), [[probabilistic-method]] (追加几何推广) +- 来源: https://arxiv.org/abs/2507.12926 + +## 2026-06-29 — ingest | AI 开发范式演进：从 Prompt Engineering 到 Loop Engineering (Datawhale, 邱汉宸) +- 添加文章 [[prompt-to-loop-engineering-2026]]: "AI 开发范式演进：从 Prompt Engineering 到 Loop Engineering" — Datawhale 系统性综述四次浪潮 +- 新增 18 个概念页: [[loop-engineering]], [[prompt-engineering]], [[loop-contract]], [[loop-maturity-levels]], [[blind-prompting]], [[circuit-breaker-pattern]], [[watchdog-pattern]], [[mechanism-policy-separation]], [[context-failure-modes]], [[minimum-viable-context]], [[prefix-matching-invariant]], [[skill-issue-framework]], [[harness-as-a-service]], [[loop-designer]], [[model-proposes-harness-executes]], [[just-in-time-retrieval]], [[dspy]], [[graphrag]], [[mcp]] +- 更新 3 个已有概念页: [[prompt-to-harness-evolution]] (三阶段→四阶段), [[context-engineering]] (追加故障模式+优化策略), [[harness-engineering]] (追加八条原则+四阶段定位) +- 来源: https://mp.weixin.qq.com/s/hcgKahtQRE2QqI6xplv2Rg + +## 2026-06-27 — ingest | The Rules of the Game: A Survey of Rubrics for LLMs (GitHub Pages, 2026) +- 添加论文 [[rubrics-survey-2026]]: "The Rules of the Game: A Survey of Rubrics for Large Language Models" — 首篇 LLM rubrics 全面综述，人大 +- 新增 9 个概念页: [[rubrics-for-llms]], [[rubric-construction]], [[rubric-aggregation]], [[rubric-based-reward-modeling]], [[rubric-driven-evaluation]], [[rubric-personalization]], [[rubric-safety]], [[llm-as-a-judge]] +- 来源: https://8421bcd.github.io/_pages/Rubrics_Survey.pdf ## 2026-06-25 — ingest | Wan-Streamer v0.1 (arXiv:2606.25041, 2026) - 添加论文 [[wan-streamer]]: "Wan-Streamer v0.1: End-to-end Real-time Interactive Foundation Models" — 阿里巴巴 Wan Team 的端到端流式全双工音视频交互基础模型 @@ -44,6 +108,23 @@ - 新增 7 个概念页: [[dual-collapse]], [[trajectory-supervision]], [[space-supervision]], [[unified-latent-probe]], [[information-performance-binding]], [[generative-reconstruction-latent]], [[geometric-compression-latent]] - 来源: https://arxiv.org/abs/2606.20075 + + + +## [2026-06-28] — ingest | GR4AD: Generative Recommendation for Large-Scale Advertising (arXiv:2602.22732, Kuaishou 2026) +- 添加论文 [[GR4AD]]: "Generative Recommendation for Large-Scale Advertising" — Kuaishou 广告生成式推荐系统，4 亿用户全量部署 +- 新增 12 个概念页: [[generative-recommendation]], [[semantic-id]], [[ua-sid]], [[mgmr-rq-kmeans]], [[lazyar]], [[value-aware-supervised-learning]], [[rspo]], [[unified-vsl-rspo]], [[dynamic-beam-serving]], [[beam-shared-kv-caching]], [[reco-result-cache]] +- 来源: https://arxiv.org/abs/2602.22732 +## [2026-06-28] — ingest | DSpark: Confidence-Scheduled Speculative Decoding with Semi-Autoregressive Generation (DeepSeek, 2026) +- 添加论文 [[DSpark]]: "Confidence-Scheduled Speculative Decoding with Semi-Autoregressive Generation" — 半自回归草稿 + 硬件感知置信度调度 +- 新增 16 个概念页: [[speculative-decoding]], [[semi-autoregressive-generation]], [[confidence-scheduled-verification]], [[hardware-aware-prefix-scheduler]], [[confidence-head]], [[sequential-temperature-scaling]], [[markov-draft-head]], [[rnn-draft-head]], [[prefix-survival-probability]], [[cross-mode-collision]], [[position-wise-conditional-acceptance]], [[kv-injection]], [[parallel-drafting]], [[autoregressive-drafting]], [[DFlash]], [[Eagle3]], [[MTP]], [[pareto-frontier-llm-serving]] +- 来源: https://github.com/deepseek-ai/DeepSpec/blob/main/DSpark_paper.pdf +## [2026-06-25] — ingest | Mapping Networks (arXiv:2602.19134, cs.CV 2026) +- 添加论文 [[sen-mapping-networks]]: "Mapping Networks" — 隐向量驱动参数生成，200-500× 可训练参数缩减 +- 新增 13 个概念页: [[weight-manifold-hypothesis]], [[mapping-theorem]], [[solvability-theorem]], [[mapping-loss]], [[weight-modulation]], [[layer-wise-training]], [[hypernetworks]], [[manifold-hypothesis]], [[low-rank-decomposition]], [[lottery-ticket-hypothesis]], [[parameter-efficient-training]], [[loss-landscape]], [[intrinsic-dimension]], [[lipschitz-continuity]] +- 添加 Review: [[sen-mapping-networks-2026-06-25]] +- 来源: https://arxiv.org/abs/2602.19134 + ## [2026-06-25] create | Agent Memory Five-Category Model (sz 记忆架构设计) - 新增概念 [[agent-memory-five-category-model]]: sz 五类记忆模型——知识/概念/Cron/用户绑定/前瞻记忆的完整分类与 Atlas 映射 - 新增概念 [[prospective-memory-index]]: 前瞻记忆索引——第 5 类记忆（计划/想法/洞察）的锚点设计：语义关联衰减、LLM 重要性分类器、闭合状态管理 @@ -209,68 +290,9 @@ ## [2026-06-18] ingest | Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces (arXiv:2312.00752) - 添加论文 [[gu-mamba]]: "Mamba" — 选择性状态空间模型，线性时间序列建模 -- 新增 7 个概念页: [[selective-state-space]], [[hardware-aware-algorithm]], [[structured-state-space-models]], [[content-based-reasoning]], [[selective-copy]], [[induction-heads]], [[hippo]] -- 更新 2 个已有概念页: [[mamba-ssm]] (大幅扩充), [[state-space-models]] (追加论文引用) -- 新增 review: [[mamba-review-20260618]] -- 来源: https://arxiv.org/abs/2312.00752 | 代码: https://github.com/state-spaces/mamba +- 新增 7 个概念页: [[selective-state-space]], [[hardware-aware-algorithm]], [[structured-state-space-models]], [[content-based-reasoning]], [[selective-copy]], [[induction-heads]], [[hippo] -## [2026-06-18] ingest | Predicting Future Utility: Global Combinatorial Optimization for Task-Agnostic KV Cache Eviction (arXiv:2602.08585, ICML 2026) -- 添加论文 [[tang-lukv]]: "LU-KV" — 基于全局组合优化的 head 级 KV Cache 预算分配框架 -- 新增 18 个概念页: [[kv-cache]], [[kv-cache-eviction]], [[lukv]], [[oracle-importance]], [[optimality-gap]], [[long-horizon-utility]], [[marginal-utility]], [[global-combinatorial-optimization]], [[convex-hull-relaxation]], [[offline-profiling]], [[head-level-budget-allocation]], [[intra-head-eviction]], [[cross-head-budget-allocation]], [[heuristic-metric]], [[snapkv]], [[pyramidkv]], [[adkv]], [[keydiff]] -- 新增 review: [[lukv-review-20260618]] -- 来源: https://arxiv.org/abs/2602.08585 - -## [2026-06-18] ingest | The Topological Trouble With Transformers (arXiv:2604.17121, Preprint) -- 添加论文 [[mozer-topological-trouble-transformers-2026]]: "The Topological Trouble With Transformers" — 分析前馈 Transformer 状态追踪的拓扑性局限并提出循环架构分类法 -- 新增 16 个概念页: [[state-tracking]], [[feedforward-depth-limitation]], [[belief-state]], [[depth-dilemma]], [[recurrent-transformer-architectures]], [[recurrence-taxonomy]], [[depth-recurrence]], [[step-recurrence]], [[coarse-grained-recurrence]], [[latent-thought-models]], [[attractor-dynamics]], [[enhanced-state-space-models]], [[representational-alignment]], [[sequential-dependency]], [[autoregressive-unrolling]], [[state-space-models]] -- 来源: https://arxiv.org/abs/2604.17121 - -## [2026-06-17] ingest | Uncertainty Estimation and Generalization Bounds for Modern Deep Learning (PhD Thesis, arXiv:2606.13818, cs.LG 2026) -- 添加论文 [[ortega-phd-thesis]]: "Uncertainty Estimation and Generalization Bounds" — PhD论文，DVIP + VaLLA + FMGP + PAC-Chernoff泛化界 -- 新增 10 个概念页: [[deep-variational-implicit-process|DVIP]], [[variational-linearized-laplace-approximation|VaLLA]], [[fixed-mean-gaussian-process|FMGP]], [[pac-bayesian-bounds|PAC-Bayesian界]], [[implicit-processes|隐式过程]], [[function-space-modeling|函数空间建模]], [[generalization-bounds|泛化界]], [[double-descent|双下降]], [[deep-gaussian-process|深度GP]], [[gaussian-process|GP]] -- UAM 博士论文，统一 Bayesian 方法 + PAC-Bayesian 理论 + 大偏差分析 -- 来源: https://arxiv.org/abs/2606.13818 - -## [2026-06-17] ingest | Learning to Adapt: Representation-Based RL for Multi-Task Skill Transfer (arXiv:2606.12890, cs.RO 2026) -- 添加论文 [[repmt-sac]]: "RepMT-SAC" — 谱 MDP 分解 + 上游-下游两阶段学习的多任务 SAC，四旋翼跟踪 +30% -- 新增 8 个概念页: [[rep-mt-sac|RepMT-SAC]], [[spectral-mdp-decomposition|谱MDP分解]], [[task-invariant-representation|任务不变表征]], [[task-conditioned-policy|任务条件策略]], [[quadrotor-trajectory-following|四旋翼轨迹跟踪]], [[upstream-downstream-learning|上游-下游学习]], [[soft-actor-critic|SAC]], [[task-distribution|任务分布]] -- Harvard SEAS + MIT，IsaacSim 验证，零样本 ID + 少样本 OOD -- 来源: https://arxiv.org/abs/2606.12890 - -## [2026-06-17] ingest | Weighted Universal Approximation of Differentiable Maps on Infinite-Dimensional Manifolds (arXiv:2606.09820, math.FA 2026) -- 添加论文 [[weighted-uat-manifolds]]: "Weighted UAT" — 无限维流形上 FNN 的加权通用逼近，含导数 -- 新增 8 个概念页: [[functional-input-neural-networks|FNN]], [[universal-approximation-theorem|UAT]], [[nachbin-theorem|Nachbin定理]], [[weighted-spaces|加权空间]], [[infinite-dimensional-manifolds|无限维流形]], [[bastiani-calculus|Bastiani微积分]], [[non-anticipative-functionals|非预期泛函]], [[signature|签名(Signature)]] -- 77页 math.FA 核心论文，首次将 UAT 从紧集扩展到加权非紧空间并包含导数逼近 -- 来源: https://arxiv.org/abs/2606.09820 - -## [2026-06-17] ingest | Bellman–Taylor Score Decoding for MDPs with State-Dependent Feasible Action Sets (arXiv:2606.10979, cs.AI 2026) -- 添加论文 [[bellman-taylor-score-decoding]]: "Bellman–Taylor Score Decoding" — Taylor 展开 Q 函数将约束 MDP 映射为潜在得分 MDP，标准 DRL 直接可用 -- 新增 8 个概念页: [[bellman-taylor-score-decoding|BTSD框架]], [[latent-score-mdp|潜在得分MDP]], [[state-dependent-feasible-action-sets|状态依赖可行动作集]], [[action-decoder|动作解码器]], [[post-action-configuration|后动作配置]], [[taylor-expansion-q-function|Q函数Taylor展开]], [[queueing-network-control|排队网络控制]], [[btsd-ppo|BTSD-PPO]], [[continuation-value-function|延续价值函数]] -- HKUST IEDA，排队网络控制验证，不需求导解码器，性能保证可分解为近似误差+学习误差 -- 来源: https://arxiv.org/abs/2606.10979 - -## [2026-06-17] ingest | A Geometric View for Understanding Concept Learning and Neuron Interpretation in Sparse Autoencoders (arXiv:2606.07007, cs.LG 2026) -- 添加论文 [[geometric-sae-concepts]]: "A Geometric View" — SAE 概念学习与神经元解释的统一几何框架，集合论 + 形式概念分析 -- 新增 12 个概念页: [[sparse-autoencoder|SAE]], [[polysemanticity|多义性/单义性]], [[mechanistic-interpretability|机制可解释性]], [[formal-concept-analysis|FCA]], [[concept-learning|概念学习(几何)]], [[feature-splitting|特征分裂]], [[feature-absorption|特征吸收]], [[feature-family|特征家族]], [[absolute-gating|绝对/相对门控]], [[hyperplane-arrangements|超平面排列]], [[concept-lattice|概念格]], [[superposition|叠加]] -- UW Paul G. Allen School，区分 concept detection / separation / approximation 三层学习，建立概念格组织多对多关系 -- 来源: https://arxiv.org/abs/2606.07007 - -## [2026-06-17] ingest | From Ticks to Flows: Dynamics of Neural RL in Continuous Environments (ICLR 2026, arXiv:2606.04275, cs.LG) -- 添加论文 [[ticks-to-flows]]: "From Ticks to Flows" — 连续时间 RL 的双时间尺度理论分析，SDE + NTK + 鞅 CLT -- 新增 12 个概念页: [[continuous-time-rl|连续时间RL]], [[stochastic-differential-equation|SDE]], [[wiener-process|维纳过程]], [[ito-calculus|Itô微积分]], [[two-time-scale-process|双时间尺度过程]], [[exploratory-dynamics|探索动力学]], [[linearized-neural-network|线性化NN]], [[infinite-width-limit|无限宽度极限]], [[neural-tangent-kernel|NTK]], [[martingale-clt|鞅CLT]], [[linear-quadratic-regulator|LQR]], [[control-affine-mdp|控制仿射MDP]] -- ICLR 2026 接收，Brown University，首次给出连续 RL 中 NN 参数梯度更新的状态分布演化方程 -- 来源: https://arxiv.org/abs/2606.04275 - -## [2026-06-17] ingest | TARPO: Token-Wise Latent-Explicit Reasoning via Action-Routing Policy Optimization (arXiv:2606.05859, cs.CL 2026) -- 添加论文 [[tarpo]]: "TARPO" — 纯 RL 驱动的逐 token 潜在-显式混合推理框架，自适应 hard/soft 切换 -- 新增 12 个概念页: [[latent-reasoning|潜在推理]], [[coconut|COCONUT]], [[soft-token]], [[hard-token]], [[hybrid-reasoning|混合推理]], [[hrpo|HRPO]], [[token-wise-routing|逐token路由]], [[action-routing-policy|动作路由策略]], [[action-head-router|动作头路由器]], [[reparameterization-exploration|重参数化探索]], [[gumbel-softmax|Gumbel-Softmax]], [[continuous-representation|连续表征]] -- 来自南开大学 TMCC，Qwen2.5 (1.5B-7B) 和 Llama-3.1-8B 验证 -- 来源: https://arxiv.org/abs/2606.05859 - -## [2026-06-16] ingest | Advances in Temporal Point Processes: Bayesian, Neural, and LLM Approaches (TMLR, 2026 OpenReview: SXgGKkShhT) -- 添加论文 [[advances-temporal-point-processes-2026]]: "Advances in Temporal Point Processes" — TPP 综述，首篇同时覆盖 Bayesian/Neural/LLM 三大范式 - -... [OUTPUT TRUNCATED - 538 chars omitted out of 50538 total] ... +... [OUTPUT TRUNCATED - 6686 chars omitted out of 56686 total] ... , [[lifecycle-orchestration]], [[observability]], [[verification-evaluation]], [[governance-security]], [[cost-quality-speed-trilemma]], [[capability-control-tradeoff]], [[harness-coupling-problem]], [[binding-constraint-thesis]], [[prompt-to-harness-evolution]], [[trace-native-evaluation]], [[standard-agent-handoffs]], [[adaptive-harness-simplification]], [[hardening-execution-environments]], [[reliable-state-long-running-agents]], [[context-state-estimation]], [[agent-frameworks-to-platforms]] - 来源: 用户上传 PDF（用户 o9cq80wQvcn_qxHaHlEso2Bn3qoU@im.wechat） diff --git a/papers/DSpark.md b/papers/DSpark.md new file mode 100644 index 0000000..5ad832f --- /dev/null +++ b/papers/DSpark.md @@ -0,0 +1,52 @@ +--- +title: "DSpark: Confidence-Scheduled Speculative Decoding with Semi-Autoregressive Generation" +created: 2026-06-28 +source: https://github.com/deepseek-ai/DeepSpec/blob/main/DSpark_paper.pdf +authors: "Xin Cheng, Xingkai Yu, Chenze Shao, Jiashi Li, Yunfan Xiong, Yi Qian, Jiaqi Zhu, Shirong Ma, Xiaokang Zhang, Jiasheng Ye, Qinyu Chen, Chengqi Deng, Jiping Yu, Damai Dai, Zhengyan Zhang, Yixuan Wei, Yixuan Tan, Wenkai Yang, Runxin Xu, Yu Wu, Zhean Xu, Xuanyu Wang, Muyang Chen, Rui Tian, Xiao Bi, Zhewen Hao, Shaoyuan Chen, Huanqi Cao, Wentao Zhang, Anyi Xu, Huishuai Zhang, Dongyan Zhao, Wenfeng Liang" +affiliations: "Peking University; DeepSeek-AI" +year: 2026 +type: paper +--- +# DSpark: Confidence-Scheduled Speculative Decoding with Semi-Autoregressive Generation + +## 元数据 + +- **作者**: Xin Cheng, Xingkai Yu, Chenze Shao, Jiashi Li, Yunfan Xiong 等（北京大学 & DeepSeek-AI） +- **来源**: DeepSeek DeepSpec Repository +- **发表年份**: 2026 +- **论文链接**: https://github.com/deepseek-ai/DeepSpec/blob/main/DSpark_paper.pdf +- **代码**: DeepSpec (https://github.com/deepseek-ai/DeepSpec) — 含 DSpark, Eagle3, DFlash checkpoints + +## 摘要 + +DSpark 是一个投机解码框架，统一了高吞吐量并行生成和自适应负载感知验证。算法层面，采用半自回归架构——耦合并行骨干与轻量级顺序模块——引入块内依赖建模以缓解后缀衰减。系统层面，采用置信度调度验证，基于估计的前缀存活概率和引擎吞吐量曲线动态为每个请求定制验证长度。 + +离线基准测试中，DSpark 显著超越最先进的自回归和并行草稿器（Qwen3-{4B,8B,14B} 上相对 Eagle3 提升 26.7%-30.9%，相对 DFlash 提升 16.3%-18.3%）。在 DeepSeek-V4 服务系统的生产部署中，相比 MTP-1 基线，DSpark 在匹配吞吐量下加速每用户生成速度 60%-85%，并在严格交互约束下将服务 Pareto 前沿整体外移。 + +## 核心贡献 + +1. **半自回归生成（Section 3.1）**：并行骨干（DFlash）处理大批量草稿计算保持 $O(1)$ 延迟，轻量级顺序块（Markov head / RNN head）注入 token 间依赖以缓解[[cross-mode-collision|跨模态碰撞（Cross-Mode Collision）]]和后缀接受率衰减 + +2. **置信度调度验证（Section 3.2）**：置信度头估计每个位置的条件存活概率 $c_k$，硬件感知前缀调度器将验证长度选择形式化为全局吞吐量最大化问题 $\Theta = \tau \cdot \text{SPS}(B)$，通过贪心排序 + 早停实现严格因果的 lossless 调度 + +3. **顺序温度缩放（STS）**：逐位置校准累积存活概率 $\prod c_i$ 的 ECE，将置信度估计从 3%-8% ECE 降至 ~1%，保持排序不变的同时修正绝对幅度 + +4. **生产部署验证（Section 5）**：DeepSeek-V4-Flash/Pro 的 real traffic 评估，轻负载时自动扩展验证预算至 4-6 token，高并发时自动收缩，将服务 Pareto 前沿外移 + +## 关键结果 + +| 目标模型 | vs Eagle3 | vs DFlash | +|---------|-----------|----------| +| Qwen3-4B | +30.9% | +16.3% | +| Qwen3-8B | +26.7% | +18.4% | +| Qwen3-14B | +30.0% | +18.3% | + +## 概念连接 + +核心概念：[[speculative-decoding|投机解码（Speculative Decoding）]] → [[semi-autoregressive-generation|半自回归生成（Semi-Autoregressive Generation）]] → [[confidence-scheduled-verification|置信度调度验证（Confidence-Scheduled Verification）]] → [[hardware-aware-prefix-scheduler|硬件感知前缀调度器（Hardware-Aware Prefix Scheduler）]] + +组件概念：[[markov-draft-head|马尔可夫草稿头（Markov Draft Head）]]、[[rnn-draft-head|RNN 草稿头]]、[[confidence-head|置信度头（Confidence Head）]]、[[sequential-temperature-scaling|Sequential Temperature Scaling]] + +基线概念：[[DFlash]]、[[Eagle3]]、[[MTP]]、[[parallel-drafting|并行草稿（Parallel Drafting）]]、[[autoregressive-drafting|自回归草稿（Autoregressive Drafting）]] + +分析概念：[[cross-mode-collision|跨模态碰撞（Cross-Mode Collision）]]、[[position-wise-conditional-acceptance|位置条件接受率（Position-wise Conditional Acceptance）]]、[[prefix-survival-probability|前缀存活概率（Prefix Survival Probability）]]、[[kv-injection|KV 注入（KV Injection）]]、[[pareto-frontier-llm-serving|Pareto Frontier (LLM Serving)]] diff --git a/papers/GR4AD.md b/papers/GR4AD.md new file mode 100644 index 0000000..925f2ba --- /dev/null +++ b/papers/GR4AD.md @@ -0,0 +1,61 @@ +--- +title: "GR4AD: Generative Recommendation for Large-Scale Advertising" +created: 2026-06-28 +updated: 2026-06-28 +type: paper +tags: [generative-recommendation, advertising, production-system, kuaishou] +sources: [arxiv:2602.22732] +--- + +# GR4AD: Generative Recommendation for Large-Scale Advertising + +## 元数据 + +- **标题**: Generative Recommendation for Large-Scale Advertising +- **作者**: Ben Xue, Dan Liu, Lixiang Wang, Mingjie Sun, Peng Wang, Pengfei Zhang 等 (Kuaishou Technology) +- **arXiv**: [2602.22732](https://arxiv.org/abs/2602.22732) +- **发表**: 2026-02-26 (v3: 2026-04-02) +- **领域**: cs.IR, cs.LG +- **状态**: Under review + +## 摘要 + +GR4AD 是一个面向大规模广告的**生产级生成式推荐系统**，在架构、学习和推理三个维度协同设计。核心创新：(1) **UA-SID**——基于端到端微调广告 MLLM 的统一语义 ID tokenization；(2) **LazyAR**——懒惰自回归解码器，通过延迟注入释放自回归依赖以提升推理吞吐；(3) **VSL + RSPO**——价值感知监督学习与排序引导 list-wise RL 的统一在线学习；(4) **DBS**——动态束搜索服务，自适应束宽和流量感知调度。在快手广告系统全量部署，服务 4 亿+ 用户，线上 A/B 测试显示相对 DLRM 堆栈广告收入提升 4.2%。 + +## 核心贡献 + +### 1. 广告原生 Tokenization：UA-SID + +传统 Semantic ID 未建模广告特有的业务信号（转化类型、广告主账户等）。[[ua-sid|UA-SID]]通过端到端微调广告 MLLM（指令微调 + 共现学习）生成统一嵌入，再经[[mgmr-rq-kmeans|MGMR RQ-Kmeans]]量化为多粒度多分辨率离散 ID 序列，显著降低碰撞率并提升 codebook 利用率。 + +### 2. 高效解码器架构：LazyAR + +标准自回归解码每级 UA-SID 需完整 $L$ 层计算（$T \cdot L$）。[[lazyar|LazyAR]]将前 $K$ 层设为级别共享段（trunk），仅在 $L-K$ 层注入前级 token 嵌入，计算量降至 $K + T \cdot (L-K)$。配合辅助 MTP 损失补偿表示质量，实现近翻倍 QPS。 + +### 3. 价值感知在线学习：VSL + RSPO + +[[value-aware-supervised-learning|VSL]]通过 eCPM token 预测和价值感知样本加权，将业务信号嵌入 SFT。[[rspo|RSPO]]在此基础上进行 LambdaRank 驱动的 list-wise RL，显式优化 NDCG。[[unified-vsl-rspo|统一 VSL-RSPO 学习]]通过样本级对齐分数动态平衡模仿与探索。 + +### 4. 系统效率优化 + +[[dynamic-beam-serving|DBS]]（DBW + TABS）自适应调整束宽度，[[beam-shared-kv-caching|Beam-Shared KV Caching]]消除束间冗余 KV 缓存，[[reco-result-cache|Recommendation Result Cache]]短 TTL 缓存复用 session 内重复请求。 + +## 关键结果 + +| 组件 | ΔRevenue | ΔQPS | +|------|---------|------| +| DLRM (Base) | — | — | +| OneRec-V2 (GR-Base) | +1.68% | — | +| + UA-SID | +1.92% | 0% | +| + VSL + RSPO (UVR) | +4.01% | -25% | +| **GR4AD (UVR + DBS + LazyAR)** | **+4.28%** | **+117%** | + +除收入外，中小企业广告投放量 +17.5%，转化率 +10.17%，低活跃用户转化率 +7.28%。 + +## 概念网络 + +**架构轴**：[[generative-recommendation|生成式推荐（Generative Recommendation）]] → [[semantic-id|语义 ID（Semantic ID）]] → [[ua-sid|UA-SID]] → [[mgmr-rq-kmeans|MGMR RQ-Kmeans]] → [[lazyar|LazyAR]] + +**学习轴**：[[value-aware-supervised-learning|VSL]] → [[rspo|RSPO]] → [[unified-vsl-rspo|统一 VSL-RSPO 学习]] + +**服务轴**：[[dynamic-beam-serving|DBS]] → [[beam-shared-kv-caching|Beam-Shared KV Caching]] → [[reco-result-cache|Recommendation Result Cache]] diff --git a/papers/leap-agentic-atp.md b/papers/leap-agentic-atp.md new file mode 100644 index 0000000..1d12bc6 --- /dev/null +++ b/papers/leap-agentic-atp.md @@ -0,0 +1,101 @@ +--- +title: "LEAP: Agentic Formal Theorem Proving with General LLMs" +created: 2026-07-03 +updated: 2026-07-03 +type: paper +tags: ["formal-mathematics", "theorem-proving", "lean", "agentic", "google"] +sources: ["arxiv:2606.03303"] +arxiv_id: "2606.03303" +authors: "Po-Nien Kung, Linfeng Song, Dawsen Hwang, Jinsung Yoon, Chun-Liang Li, Simone Severini, Mirek Olšák, Edward Lockhart, Quoc V Le, Burak Gokturk, Thang Luong, Tomas Pfister, Nanyun Peng" +venue: "arXiv 2026 (Google Cloud AI / DeepMind)" +code: "https://github.com/google-deepmind/superhuman/tree/main/leap" +--- + +# LEAP: Supercharging LLMs for Formal Mathematics with Agentic Frameworks + +> [原始存档](raw/papers/leap-agentic-atp.md) | 代码: [google-deepmind/superhuman/leap](https://github.com/google-deepmind/superhuman/tree/main/leap) | Benchmark: [imobench.github.io](https://imobench.github.io) + +## 核心贡献 + +LEAP (LLM-in-Lean Environment Agentic Prover) 是一个 **仅使用通用 LLM**（无需专用证明器模型微调）的 agentic [[formal-theorem-proving|形式化定理证明]] 框架。它挑战了「通用 LLM 不适用于严格形式化任务」的既有假设——通过 agentic 框架设计，通用 LLM 可以在 ATP 上达到甚至超越专用系统。 + +同时引入 [[lean-imo-bench|Lean-IMO-Bench]]——将 IMO 级别问题形式化到 [[lean-proof-assistant|Lean]] 中的新基准。 + +## 架构：蓝图驱动的自动化定理证明 + +LEAP 的核心工作流（Figure 1）： + +``` +给定定理 → 注册为 OR 节点（根目标） + ↓ +直接形式化路径： + 非正式证明 → 翻译 Lean → 编译器验证 + → 失败 → LLM 驱动修正循环（重写 + 重试） + ↓ 仍失败 +分解路径： + 非正式蓝图生成 → 形式化证明草图（AND 节点） + → 子目标（新 OR 节点）→ 递归处理 +``` + +三个关键设计选择： + +### 1. [[and-or-dag-memoization|AND-OR DAG 分层记忆化]] + +- **OR 节点**：开放目标（可用任意有效策略解决） +- **AND 节点**：候选分解（需证明所有子目标才算成功） +- **单调精化**：分解后可在不破坏已有依赖结构的前提下修改/扩展/放弃 +- **引理记忆化**：中间引理跨分支复用 +- **预期引理规划**：可提前提出辅助引理——当前不需要但未来可能有用 + +### 2. [[interleaved-informal-formal-planning|非正式-形式化交错规划]] + +LLM 的优势在非正式推理、策略生成和自修正；Lean 提供严格的机器可验证检查。LEAP 在两条路径中都经过非正式证明草图——这是规划空间，使证明构建比直接生成代码更稳健。 + +### 3. [[verification-guided-proof-search|验证引导的证明搜索]] + +两层验证： +- **Lean 编译器**：形式化检查语法和类型正确性；sketch 中仅允许 `sorry` 占位符用于新声明的子目标 +- **LLM Reviewer**：评估分解质量——子目标是否相关、是否简化问题、是否为合理路径。这是**搜索过滤器**：识别无前途的分解，触发回溯，鼓励探索替代策略 + +## 实验结果 + +### Putnam 2025（12 题，仅 2 rollouts） + +| 方法 | 解决率 | 备注 | +|------|--------|------| +| Gemini-3.1-pro (Pass@128) | 0% | 单次生成不足 | +| Goedel-Prover-V2-32B | 0% | 专用 ATP 模型 | +| Hilbert (2 rollouts) | 33.3% | Agentic + 专用模型 | +| Aristotle (2 rollouts) | 75.0% | IMO Gold 专用系统 | +| **LEAP (2 rollouts)** | **100%** | **仅通用 LLM** | + +### Lean-IMO-Bench（60 题） + +| 方法 | 解决率 | +|------|--------| +| Gemini-3.1-pro (Pass@128) | <10% | +| Goedel-Prover-V2-32B | ~5% | +| Aristotle | 48% | +| **LEAP** | **70%** | + +### Knuth 哈密顿分解 + +LEAP 自主形式化了 Knuth 偶数阶 Cayley 图哈密顿分解中一个关键子问题的验证证明——展示了研究级别的实用性。 + +## 关键洞察 + +- 瓶颈不在形式语言理解，而在于**缺乏与证明环境的结构化、迭代式交互** +- Agentic 分解 + 交错规划 + 验证引导搜索三者的组合，让通用 LLM 超越了专用系统 +- LLM Reviewer 作为搜索启发式评估器的方向值得关注——当前只是简单的 DFS + 回溯 + +## 相关概念 + +- [[formal-theorem-proving|形式化定理证明]] +- [[lean-proof-assistant|Lean 证明助手]] +- [[autoformalization|自动形式化]] +- [[and-or-dag-memoization|AND-OR DAG 记忆化]] +- [[blueprint-driven-atp|蓝图驱动 ATP]] +- [[interleaved-informal-formal-planning|非正式-形式化交错规划]] +- [[verification-guided-proof-search|验证引导证明搜索]] +- [[lean-imo-bench|Lean-IMO-Bench]] +- [[anticipatory-lemma-planning|预期引理规划]] diff --git a/papers/ramsey-sphere-lowerbound.md b/papers/ramsey-sphere-lowerbound.md new file mode 100644 index 0000000..aa7de92 --- /dev/null +++ b/papers/ramsey-sphere-lowerbound.md @@ -0,0 +1,70 @@ +--- +title: "An exponential improvement for Ramsey lower bounds" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: paper +tags: [ramsey-theory, combinatorics, probabilistic-method, lower-bound, random-graph] +sources: [https://arxiv.org/abs/2507.12926] +authors: ["Jie Ma (USTC / Yau Center, Tsinghua)", "Wujie Shen (Tsinghua)", "Shengjie Xie (USTC)"] +venue: arXiv:2507.12926v2 +year: 2026 +--- + +# An Exponential Improvement for Ramsey Lower Bounds + +> arXiv: [2507.12926v2](https://arxiv.org/abs/2507.12926), math.CO, April 2026 + +## 一句话 + +78 年来首次对 Erdős (1947) 的 Ramsey 数下界做出**指数级改进**，通过引入 **[[random-sphere-graph|随机球面图]]** 模型，将经典概率方法从离散随机图推广到连续几何测度空间。 + +## 核心结果 + +对任意常数 C > 1，存在 ε = ε(C) > 0，使得对充分大的 ℓ： + +> r(ℓ, Cℓ) ≥ (M_C + ε)^ℓ + +其中 M_C = p_C^{-1/2}，p_C ∈ (0, 1/2) 是方程 C = log p_C / log(1-p_C) 的唯一解。 + +**推论**：对任意 δ ∈ (0, 1/2)，当 δ ≤ ℓ/k ≤ 1-δ 时： +> r(ℓ, k) ≥ (1 + 2c_δ)^ℓ · (M_{k/ℓ})^ℓ ≥ (1 + c_δ)^ℓ · Er(ℓ, k) + +（Er 为 Erdős 1947 年得到的下界） + +## 方法论创新 + +### 随机球面图 G_{k,p}(n) + +不再使用经典的 Erdős-Rényi [[random-graph-theory|随机图 G(n,p)]]，而是在 k 维单位球面 S^k 上均匀采样 n 个点，以概率 p 连边。这是**几何测度**与概率方法的首次深度融合。 + +### 完美序列 (Perfect Sequences) + +引入了组合新概念 —— [[perfect-sequences|完美序列]]，作为刻画球面上点的邻接结构的核心工具。证明了完美序列能"捕获"问题在随机球面图下的本质行为（Section 7）。 + +## 技术路线 + +1. 定义随机球面图模型（Section 2） +2. 将主定理归约为核心技术定理 3.1（Section 3） +3. 引入完美序列概念（Section 5） +4. 估计完美序列的概率行为（Sections 6-8） +5. 组合所有估计完成证明（Section 9） +6. 几乎对角情形的改进：r(ℓ, ℓ+f(ℓ)) ≥ e^{Ω(f(ℓ)²/ℓ)} · Er(ℓ, ℓ+f(ℓ))，其中 √ℓ ≪ f(ℓ) ≪ ℓ + +## 历史意义 + +| 年份 | 贡献 | 方法 | +|------|------|------| +| 1947 | Erdős 下界 | 概率方法 | +| 1975 | Spencer 常数因子改进 | [[lovasz-local-lemma|Lovász 局部引理]] | +| 2026 | **本文：指数级改进** | 随机球面图 + 完美序列 | + +## 相关概念 + +- [[ramsey-theory|Ramsey 理论]] +- [[ramsey-numbers|Ramsey 数]] +- [[diagonal-ramsey-number|对角 Ramsey 数]] +- [[probabilistic-method|概率方法]] +- [[random-graph-theory|随机图理论]] +- [[random-sphere-graph|随机球面图]] +- [[perfect-sequences|完美序列]] +- [[lovasz-local-lemma|Lovász 局部引理]] diff --git a/papers/rubrics-survey-2026.md b/papers/rubrics-survey-2026.md new file mode 100644 index 0000000..e942c5c --- /dev/null +++ b/papers/rubrics-survey-2026.md @@ -0,0 +1,80 @@ +--- +title: "The Rules of the Game: A Survey of Rubrics for Large Language Models" +created: 2026-06-27 +updated: 2026-06-27 +type: paper +source_url: "https://8421bcd.github.io/_pages/Rubrics_Survey.pdf" +github: "https://github.com/8421BCD/Rubrics_Survey" +authors: + - "Wenhan Liu" + - "Jiajie Jin" + - "Zhaoheng Huang" + - "Tongyu Wen" + - "Guanting Dong" + - "Ziliang Zhao" + - "Yutao Zhu" + - "Zhicheng Dou" + - "Ji-Rong Wen" +affiliation: "Renmin University of China" +date: "2026-05-22" +tags: + - rubric + - evaluation + - reward-modeling + - survey + - llm +--- + +# The Rules of the Game: A Survey of Rubrics for LLMs + +## 核心问题 + +LLM 正从简单文本生成器进化为推理、决策、工具使用和长周期求解系统。当任务变得开放、高风险（深度研究、医疗诊断、agentic tool use），单一的 correctness 信号和 LLM judge 的偏好分已不足以评估——需要多维度标准。 + +**Rubrics 填补这个空缺**：将质量评估分解为显式的 [[rubrics-for-llms|结构化评分项目]]，逐项打分后聚合，同时提供透明、可控、可诊断的评估，并可转化为训练监督信号。 + +## 论文贡献 + +1. **首次全面综述** LLM 的 rubric-based 研究 +2. **系统分类** rubric 构建方法为四大范式：[[rubric-construction|直接生成、对比生成、迭代精炼、在线协同演化]] +3. **全面回顾** rubric 在模型训练中的应用：[[rubric-based-reward-modeling|Policy model RL + Reward model training]] +4. **深度讨论** 开放挑战：[[reward-hacking|rubric reward hacking]]、泛化性、[[rubric-safety|rubric 安全]]、[[rubric-personalization|个性化 rubric]]、评估偏置 + +## 关键框架 + +### Rubric 形式化定义 +R = {(dⱼ, wⱼ)}ᵏⱼ₌₁，逐项打分 cⱼ(x,y) ∈ [0,1]，[[rubric-aggregation|加权聚合]]为 S_R。 + +### 概念区分 +Rubrics = **评估标准**（what） vs [[llm-as-a-judge|LLM-as-a-Judge]] = **评估者**（who） vs Reward Model = **输出分数方式**（how） vs [[rlvr-unified-framework|RLVR]] = **自动验证方式**。 + +### Rubric 构建四范式 + +| 范式 | 机制 | 代表作 | +|------|------|--------| +| Direct Generation | 从 query/answer 直接生成 | RaR, RLCF, CARMO | +| Contrastive Generation | 从偏好对提取区分标准 | OpenRubrics, CDRRM, MaMs | +| Iterative Refinement | 验证→分解→压缩循环 | RRD, RubricHub, CARO, OptimSyn | +| Online/Co-evolving | 训练中动态调整 | DR-Tulu, Rubric-ARM, OpenRS, SibylSense | + +### Rubric 用于训练 + +- **Policy Model**: Standard RL / Advanced Reward Design / Rubrics as Policy Guidance +- **Reward Model**: Interpretability (R3, ArmoRM) / Reward Signals (METAJUDGE) / Data Construction (CROME) + +### Rubric 用于评估 + +- **通用任务**: Reasoning, Deep Research, Agent, Alignment — [[rubric-driven-evaluation|多维度 benchmark]] +- **领域特定**: 医疗 QA, 多模态生成, 代码生成, 视频理解 + +## 开放问题 + +1. **Rubric Reward Hacking**: policy 学会利用 rubric 的盲点而非真正提升能力（参见 [[reward-hacking]]） +2. **泛化性**: rubric-based RM 跨任务/跨领域泛化弱 +3. **评估偏置**: 措辞偏置、judge model 偏置、人类专家分歧 +4. **个性化 Rubric**: 用户专属 vs 通用标准的张力（参见 [[rubric-personalization]]） +5. **Rubric 安全**: RIPD 攻击——rubric 可被操纵为攻击面（参见 [[rubric-safety]]） + +## 来源 + +[原始存档](raw/papers/rubrics-survey-2026.md) | [GitHub 仓库](https://github.com/8421BCD/Rubrics_Survey) | [PDF](https://8421bcd.github.io/_pages/Rubrics_Survey.pdf) diff --git a/papers/safe-equilibrium-exploration.md b/papers/safe-equilibrium-exploration.md new file mode 100644 index 0000000..2229f7e --- /dev/null +++ b/papers/safe-equilibrium-exploration.md @@ -0,0 +1,61 @@ +--- +title: "Safe Equilibrium Exploration: On the Equilibrium between Feasible Zone and Uncertain Model in Safe Exploration" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: paper +tags: [safe-reinforcement-learning, safe-exploration, feasible-zone, equilibrium, control] +sources: [https://arxiv.org/abs/2602.00636] +authors: ["Yujie Yang (Tsinghua)", "Zhilong Zheng (Tsinghua)", "Shengbo Eben Li (Tsinghua)"] +venue: IEEE TPAMI 48(7), 8344-8360 (2026) +doi: 10.1109/TPAMI.2026.3669907 +year: 2026 +--- + +# Safe Equilibrium Exploration (SEE) + +> arXiv: [2602.00636v2](https://arxiv.org/abs/2602.00636), cs.LG, IEEE TPAMI 2026 + +## 一句话 + +首次揭示 [[safe-exploration|安全探索]] 的**目标不是最大化可行域，而是找到可行域与不确定模型之间的均衡**——两者相互依存：更大可行域 → 更精确模型 → 进而探索更大可行域。 + +## 核心贡献 + +### 均衡视角 + +传统 safe RL 方法将安全探索视为"在满足约束的前提下最大化可行域"。本文证明：由于模型不确定性与探索区域相互耦合，真正的目标是找到两者的 [[equilibrium-safe-exploration|均衡点]]。 + +### SEE 算法 + +[[safe-equilibrium-exploration|SEE (Safe Equilibrium Exploration)]] 交替执行： +1. 在当前 [[uncertain-model|不确定模型]] 下找到最大 [[feasible-zone|可行域]] +2. 在可行域内收集数据，精化模型 +3. 重复直至收敛到均衡 + +### 理论保证 + +- 不确定模型**单调精化** +- 可行域**单调扩展** +- 两者均收敛到安全探索均衡 + +## 技术要点 + +- **图建模**：将不确定模型表述为图，可行域为图上满足约束的子图 +- **与现有方法的关系**：[[safety-filter|Safety Filter]] 类方法依赖人类设计的约束定义可行域（CBF, Safety Index），而 SEE 自动发现最大可行域 +- **训练模式**：针对 SOTI（Simultaneous Online Training and Implementation）模式，高保真 sim 不可用时的真实场景 + +## 实验 + +经典控制任务上，SEE 在**零约束违反**的前提下成功扩展可行域，并在少量迭代内达到安全探索均衡。 + +## 相关概念 + +- [[safe-exploration|安全探索]] +- [[feasible-zone|可行域]] +- [[equilibrium-safe-exploration|安全探索均衡]] +- [[safe-equilibrium-exploration|SEE 算法]] +- [[safety-filter|Safety Filter]] +- [[control-barrier-function|控制屏障函数]] +- [[uncertain-model|不确定模型]] +- [[reinforcement-learning|强化学习]] +- [[real-world-safe-exploration-see-2026|机器之心科普报道]] diff --git a/papers/semantic-robustness-certification-vlm-2026.md b/papers/semantic-robustness-certification-vlm-2026.md new file mode 100644 index 0000000..6e1a1ff --- /dev/null +++ b/papers/semantic-robustness-certification-vlm-2026.md @@ -0,0 +1,70 @@ +--- +title: "Semantic Robustness Certification for Vision-Language Models" +created: 2026-07-04 +updated: 2026-07-04 +type: paper +tags: [vlm, certification, robustness, semantics, icml-2026] +sources: ["arXiv:2606.18839"] +venue: "ICML 2026" +authors: ["Peiyu Yang", "Paul Montague", "Feng Liu", "Andrew C. Cullen", "Amardeep Kaur", "Christopher Leckie", "Sarah M. Erfani"] +--- + +# Semantic Robustness Certification for Vision-Language Models + +> Yang et al., ICML 2026. arXiv:2606.18839 · [代码](https://github.com/ypeiyu/vlm-semantic-cert) · [原始存档](raw/papers/yang-semantic-robustness-cert-2026.md) + +## 核心问题 + +VLM 在真实应用中常面临**语义层面**的分布偏移（形状、尺寸、风格、背景等变化），但传统鲁棒性认证多关注像素扰动或几何变换，无法回答：当图像沿着某个「语义方向」变化时，VLM 的预测在多大范围内不变？ + +## 方法 + +利用 VLM 的开放词表能力，用**文本 prompt 对作为语义代理**定义语义变化方向，在 VLM 嵌入空间中构造可参数化的语义变换 $\gamma(\varphi)$，并利用 VLM 分类器的闭式几何结构（Voronoi cells）解析计算预测不变的 **semantic extent interval**。 + +### 三步框架 + +1. **语义表征**：一对 source/target 文本 prompt 的嵌入 $u_a, u_{a'}$ 张成二维语义平面 $P_{a,a'}$（[[semantic-plane]]） +2. **语义变换**：将图像嵌入 $z$ 分解为 $z_\parallel \in P_{a,a'}$ 和 $z_\perp \perp P_{a,a'}$，只改变平面内分量以控制语义强度 $\varphi$（[[semantic-extent]]） +3. **区间认证**：VLM 的 pairwise bisector 决策边界给出闭式的 class flip 方程 $m_{c,c'}(\varphi) = 0$，求解 → 排序 → 切分 $[\varphi_a, \varphi_{a'}]$ 为若干 [[prediction-invariant-intervals]] + +### 跨模态不对齐建模 + +针对文本-图像嵌入的跨模态 gap，引入 misalignment budget $\delta$（[[misalignment-budget]]），证明在 $\delta$-邻域内证书保持有效。 + +## 关键贡献 + +1. 首个不需要每个语义变化额外数据的 VLM 语义级鲁棒性认证框架 +2. 文本 prompt 作为语义代理 → 开放词表语义变化 +3. 解析的预测不变区间（非概率保证），完全可解释 +4. 支持 Text-specified (T-Spec) 和 Image-specified (I-Spec) 两种 extent 确定方式 + +## 实验 + +- **模型**：CLIP ViT-B/32 +- **语义属性**：color, shape, material, style, texture, background, viewpoint, illumination +- **数据集**：合成（OxfordPets, Flowers102, Food101 等）+ 真实（DTD, FGVCAircraft, Caltech101, StanfordCars 等 8 个） +- **基线**：[[exactline|ExactLine]] + +结论：构造的语义变换与目标语义一致，证书区间正确对应预测变化，I-Spec > T-Spec > ExactLine。 + +## 相关概念 + +- [[vision-language-models|VLM]] +- [[semantic-robustness-certification|语义鲁棒性认证]] +- [[semantic-extent|语义 extent]] +- [[text-proxy-for-semantics|文本语义代理]] +- [[semantic-plane|语义平面]] +- [[prediction-invariant-intervals|预测不变区间]] +- [[voronoi-decision-regions|Voronoi 决策区域]] +- [[misalignment-budget|不对齐预算]] +- [[additive-semantics|加性语义]] +- [[robustness-certification|鲁棒性认证]] +- [[dual-encoder-vlm|双编码器 VLM]] +- [[cosine-similarity-geometry|余弦相似度几何]] +- [[clip|CLIP]] +- [[randomized-smoothing|随机平滑]] +- [[distribution-shift|分布偏移]] + +## 相关报道 + +- [[semantic-robustness-cert-vlm-report-2026|数据派THU：语义鲁棒性认证报道]] diff --git a/papers/sen-mapping-networks.md b/papers/sen-mapping-networks.md new file mode 100644 index 0000000..65baf37 --- /dev/null +++ b/papers/sen-mapping-networks.md @@ -0,0 +1,105 @@ +--- +title: "Mapping Networks: Latent-Vector-Driven Parameter Generation with Manifold Guarantees" +created: 2026-06-25 +updated: 2026-06-25 +type: paper +venue: arXiv +year: 2026 +arxiv: "2602.19134" +tags: [parameter-efficient-training, weight-generation, manifold-learning, hypernetworks, deep-learning-theory] +sources: ["https://arxiv.org/abs/2602.19134"] +--- + +# Mapping Networks + +## 核心问题 + +现代深度学习模型参数量从百万到万亿级，训练成本高、过拟合风险大。**能否不直接训练大网络，而是从紧凑的隐向量生成其参数？** Mapping Networks 给出的答案是：基于参数空间存在低维流形的假设，用一个可训练的隐向量 z ∈ R^d 通过固定映射网络生成目标网络的全部参数，实现 200–500× 的参数量缩减，同时保持甚至提升性能。 + +## 核心贡献 + +### 1. Weight-Manifold Hypothesis（权重流形假设） + +神经网络在训练过程中，参数并不探索完整的 R^P 高维空间，而是沿着低维光滑流形 M_θ 演化。形式化表述： + +> 对网络 f_θ 的参数 θ ∈ R^P，存在可微嵌入子流形 M_θ ⊂ R^P，使得 dim(M_θ) = d* ≪ P，且训练后的最优参数 θ* 位于（或接近）该流形。 + +实验支持：在 MNIST 训练的 CNN 上做 PCA/t-SNE 可视化，观察到的逐层参数的平滑、低维轨迹（Figure 2）。 + +### 2. Mapping Theorem（映射定理） + +**定理**：在 Weight-Manifold Hypothesis 和局部 Lipschitz 条件下，对任意 ε > 0，存在： +- δ > 0 +- 整数 d ≥ d* +- C² 映射 g: R^d → R^P +- 隐向量 z* ∈ R^d + +使得 ‖g(z*) − θ*‖ ≤ δ 且 |L(g(z*)) − L(θ*)| ≤ ε。 + +**直观**：存在一个光滑映射，能将低维隐向量投影到高维参数空间，使生成的参数在损失函数上任意接近最优参数。证明基于 C² 微分同胚 φ: U → V ⊂ M_θ 和光滑 bump function 的拼接构造。 + +### 3. Solvability Theorem（可解性定理） + +证明**加性调制 + 正交初始化**的映射网络满足 Mapping Theorem。即：固定权重 ω_0（正交初始化）+ 可训练隐向量 z 调制 ω(z) = ω_0 + B·z 构成的映射网络 g_ω(z) 即为一个满足定理的 g。 + +### 4. Mapping Network 架构 + +``` +z ∈ R^d (可训练隐向量) + ↓ +Mapping Network (固定权重, 正交初始化) + ↓ 调制: w_ij ← w_ij + α·z_i + ↓ +生成参数 θ̂ ∈ R^P + ↓ reshape & partition + ↓ +Target Network (仅做前向, 不训练) + ↓ +ŷ (预测输出) +``` + +### 5. Mapping Loss + +$$L_{\text{map}} = L_{\text{task}} + \lambda_{\text{stab}} L_{\text{stab}} + \lambda_{\text{sm}} L_{\text{smooth}} + \lambda_{\text{al}} L_{\text{align}}$$ + +其中 λ 均为可训练系数： + +| 组件 | 作用 | 公式 | +|------|------|------| +| Task Loss | 下游任务精度 | 交叉熵 | +| Stability Loss | 强制局部 Lipschitz 连续性 | E[‖f(z+ε) − f(z)‖²], ε ∼ N(0,σ²I) | +| Smoothness Loss | C² 连续性，抑制震荡 | ‖∇_z M_φ(z)‖²_F | +| Alignment Loss | 隐向量与权重方向对齐 | 1 − cos(z, W̄_m) | + +## 训练策略 + +- **SLVT (Single Latent Vector Training)**：一个隐向量生成全部参数。简洁但大网络时映射权重内存开销大。 +- **LWT (Layer-wise Training)**：每层独立的隐向量。内存效率高 10×，适合大网络和微调。 + +## 关键实验发现 + +1. **参数效率**：MNIST CNN 从 538K → 1K 参数（525×），准确率从 99.32% → 99.67% +2. **抗过拟合**：FMNIST 上 baseline 训练精度 99.10% → 测试 92.89%（drop 6.21%），Mapping 仅 drop 1.8% +3. **Deepfake 检测**：Celeb-DF 上 79.03% → 85.90%（+6.87%，53× 参数缩减） +4. **微调能力**：ResNet50 从 25M → 2K 可训练参数，精度接近 +5. **消融关键发现**：权重调制（+2–4%）> 各 Loss 组件（+2–3%），映射权重全可训练反而增加过拟合 + +## 延伸能力 + +- 兼容 **Low-Rank Decomposition**（对 FC 层做 UV^T 分解，映射网络生成 U, V） +- 兼容 **Pruning** 和 **Quantization**（减少推理参数） +- 支持**微调**：通过调制向量 o_i 微调预训练权重（而非修改权重本身） + +## 与已有工作的关系 + +| 工作 | 区别 | +|------|------| +| [[hypernetworks\|HyperNetworks]] | HN 中目标网络和超网络同时训练；MN 仅训练隐向量，目标网络不训练 | +| [[lottery-ticket-hypothesis\|Lottery Ticket]] | 稀疏子网络搜索侧重推理；MN 是元参数化，侧重训练效率 | +| [[low-rank-decomposition\|Low-Rank Compression]] | 后训练压缩 vs 训练时嵌入；MN 可与其组合 | +| [[manifold-hypothesis\|Manifold Hypothesis]] | 传统假设数据在低维流形上；MN 推广到参数空间 | + +## 参考 + +- [原始存档](raw/papers/sen-mapping-networks-2026.md) +- 来源: https://arxiv.org/abs/2602.19134 diff --git a/papers/tapered-language-models.md b/papers/tapered-language-models.md new file mode 100644 index 0000000..8009f12 --- /dev/null +++ b/papers/tapered-language-models.md @@ -0,0 +1,59 @@ +--- +title: "Tapered Language Models" +created: 2026-06-29 +updated: 2026-06-29 +type: paper +tags: [language-model, architecture, transformer, mlp, efficiency, depth-aware] +sources: [https://arxiv.org/abs/2606.23670] +authors: ["Reza Bayat (Mila)", "Ali Behrouz (Cornell)", "Aaron Courville (Mila / UdeM / CIFAR)"] +venue: arXiv:2606.23670v1 +year: 2026 +--- + +# Tapered Language Models (TLMs) + +> arXiv: [2606.23670v1](https://arxiv.org/abs/2606.23670), cs.LG, June 2026 + +## 一句话 + +现代 LLM 对所有层**均等分配参数**——这是从原始 Transformer 继承的默认设置，从未被质疑。本文发现**早期层需要更多容量、后期层只需精化残差流**，提出 [[depth-aware-capacity-allocation|深度感知容量分配]]：在固定总参数量下，将 MLP 宽度从前向后单调递减（taper），零额外成本提升 perplexity 和下游性能。 + +## 核心发现 + +### 不对称性证据 + +后期层对输出的贡献是**精化（refine）残差流**，而非像早期层那样进行大幅度变换。因此： +- **更多容量给早期层** → perplexity 改善 +- **更多容量给后期层** → 反而**损害** perplexity + +### Tapered Language Model (TLM) + +在固定总参数预算下，将某一参数承载组件（MLP 宽度）沿深度**单调递减**： +- MLP 是自然的 taper 目标：支配所有 LM 家族的参数量，宽度是单一、干净的调节轴 +- 推荐使用 [[cosine-taper-schedule|余弦衰减调度]] + +## 实验结果 + +| 规模 | 架构 | 结果 | +|------|------|------| +| 440M / 1B / 3B | Transformer | Cosine taper 一致优于 uniform baseline | +| 440M | Gated Attention | 同上 | +| 440M | Hope-attention | 同上 | +| 440M | Titans | 同上 | + +- **零额外参数、零额外计算** +- 440M Transformer：uniform 16.28 → cosine taper **14.44**（改善 1.84 perplexity） +- 最优 taper 范围：1.50× → 0.50× baseline FF width +- U 形曲线：过强或过弱的 taper 均不如中间值 + +## 架构无关性 + +TLM 原则适用于：Transformer、Gated Attention、Hope-attention、Titans 四种异构架构——说明深度感知容量分配是**跨架构的通用设计轴**，一个"藏在眼皮底下的免费杠杆"。 + +## 相关概念 + +- [[depth-aware-capacity-allocation|深度感知容量分配]] +- [[mlp-width-tapering|MLP 宽度渐缩]] +- [[cosine-taper-schedule|余弦衰减调度]] +- [[subquadratic-transformer-alternatives|次二次方 Transformer 替代]] +- [[recurrent-transformer-architectures|循环 Transformer 架构]] diff --git a/papers/verification-horizon-no-silver-bullet.md b/papers/verification-horizon-no-silver-bullet.md new file mode 100644 index 0000000..b80c756 --- /dev/null +++ b/papers/verification-horizon-no-silver-bullet.md @@ -0,0 +1,79 @@ +--- +title: "The Verification Horizon: No Silver Bullet for Coding Agent Rewards" +created: 2026-07-02 +updated: 2026-07-02 +type: paper +tags: [verification, reward-design, coding-agent, qwen, rl, evaluation] +sources: + - https://arxiv.org/abs/2606.26300 +authors: + - Binghai Wang + - Chenlong Zhang + - Dayiheng Liu + - Jiajun Zhang + - Jiawei Chen + - Mingze Li + - Mouxiang Chen + - Rongyao Fang + - Siyuan Zhang + - Xuwu Wang + - Yuheng Jing + - Zeyao Ma + - Zeyu Cui +venue: arXiv +date: 2026-06-24 +arxiv: "2606.26300" +--- + +# The Verification Horizon: No Silver Bullet for Coding Agent Rewards + +**Qwen Team (Alibaba)** · arXiv 2606.26300 · June 2026 + +## 核心论点 + +对今天的 coding agent 而言，验证比生成更难。所有验证器都是用户意图的代理（proxy），永远不是意图本身。验证面临 **[[verification-trilemma|验证三难]]**：scalability（可扩展性）、faithfulness（忠实性）、robustness（鲁棒性）三者难以兼得。论文的核心主张：**不存在固定奖励函数能在 policy 增长下持续有效——验证必须与生成器 [[verifier-generator-coevolution|协同进化]]**。 + +## 理论框架 + +论文从 [[goodharts-law|Goodhart 定律]] 和 [[rice-theorem|Rice 定理]] 两个基础出发，论证了完美验证器的不可能性。意图天然欠定（[[intent-underspecification|intent underspecification]]），代理与意图之间的差距在优化压力下不是缩小而是扩大——这是 [[reward-hacking|奖励破解]] 的根源。 + +验证信号质量沿三个维度刻画： +- **Scalability**：能否以训练所需规模廉价生产 +- **Faithfulness**：反映多少真实用户意图 vs 窄化代理 +- **Robustness**：面对多样/对抗输入和持续优化压力时判断是否稳定 + +三者交集（廉价 + 深度 + 抗博弈）正是目前缺失的核心。 + +## 四种验证器架构 + +### 1. Test Verifier（SWE 类任务） +基于可执行测试的奖励信号。通过 [[agentic-quality-judge|Agent 质量判断器]] 过滤低质量任务（instruction 不清晰 / test-instruction 不对齐），通过 [[behavior-monitoring-rl|行为监控]] 检测并惩罚 shortcut 行为（solution artifact retrieval、test tampering 等）。 + +**结果**：三个 SWE-Bench 变体上 hacked resolved rate 从 28.57% → 0.56%，clean resolved rate 从 40.22% → 60.53%。 + +### 2. Interactive Judge（前端任务） +前端任务需要评估视觉和交互质量。采用 [[rubric-based-evaluation|量规评估]] 将评分分解为多维度（Functional/Content/Visual/Layout/UX/Technical），进一步扩展为 [[interactive-judge|交互式判断器]]——通过 Playwright 在真实浏览器中执行用户交互并评估运行时行为。 + +**关键优势**：抵抗静态判断器的长度利用——模型无法通过生成冗余代码骗分，因为奖励来自运行时行为而非源码长度。 + +### 3. User Feedback Verifier（真实世界 Agent 任务） +用户是最忠实的验证者。从用户交互数据中提取 [[human-implicit-reward-signals|人类隐式奖励信号]]（HIRS），通过 LLM-as-Judge 标注 polarity/confidence/fairness。提出 [[span-kto|Span-KTO]]——基于 span 级别的 KTO 偏好学习，对正负反馈施加差异化损失。 + +**结果**：五个内部 coding-agent benchmark 上均提升，其中 Aone-bench 提升 +13.3pp。不仅"解决更多问题"，更关键的是"失败时表现更合理"。 + +### 4. Automated Agent Verifier（长周期任务） +对于从零构建完整仓库的长周期任务，部署 [[agent-evaluator|自主评估器]] 动态评估生成代码。通过多轮评估提示迭代（v1→v4）解决评估器常见失败模式：懒惰评估、缺少端到端验证、角色混淆、上下文过载。 + +**关键发现**：不同训练目标（RFT vs RL vs 小候选池 RFT）对应不同 [[evaluator-metrics|评估器指标]] 偏好——排名能力不代表过滤质量。评估器必须与生成器协同进化。 + +## 未来方向 + +- 方案空间的质量分层（根治修复 vs 表面变通） +- 捕获人类主观感知（动画流畅度、视觉层次） +- 从离线反馈挖掘到在线学习 +- 评估器-生成器协同进化训练循环 +- 长周期和多智能体场景中的 credit assignment + +## 相关概念 + +[[verification-horizon|验证边界]] · [[verification-trilemma|验证三难]] · [[verifier-generator-coevolution|验证器-生成器协同进化]] · [[reward-hacking|奖励破解]] · [[intent-underspecification|意图欠定性]] · [[test-driven-rewards|测试驱动奖励]] · [[agentic-quality-judge|Agent质量判断器]] · [[behavior-monitoring-rl|行为监控RL]] · [[interactive-judge|交互式判断器]] · [[rubric-based-evaluation|量规评估]] · [[human-implicit-reward-signals|人类隐式奖励信号]] · [[span-kto|Span-KTO]] · [[agent-evaluator|Agent评估器]] · [[evaluator-metrics|评估器质量指标]] diff --git a/raw/articles/data-pie-vlm-semantic-cert-2026.md b/raw/articles/data-pie-vlm-semantic-cert-2026.md new file mode 100644 index 0000000..29df05b --- /dev/null +++ b/raw/articles/data-pie-vlm-semantic-cert-2026.md @@ -0,0 +1,46 @@ +--- +title: "数据派THU：面向视觉语言模型的语义鲁棒性认证 (Raw)" +created: 2026-07-04 +type: raw-article +source: "数据派THU / 专知" +url: "https://mp.weixin.qq.com/s/HupoMpofsk5Ltx2RoCdAGQ" +--- + +# ICML 2026 | 面向视觉语言模型的语义鲁棒性认证：用文本提示刻画可证的语义变化区间 + +来源：专知 / 数据派THU + +## 核心文章 + +介绍 ICML 2026 论文 "Semantic Robustness Certification for Vision-Language Models" (arXiv:2606.18839)。 + +### 研究背景 + +VLM 已成为开放词表识别、图文检索、检测、分割和 VQA 的基础组件。但在真实应用中，输入图像经常发生语义层面的变化：物体形状、尺寸、风格、背景、视角、光照等。传统鲁棒性认证多关注像素扰动、几何变换或生成模型潜空间变化，难以回答"图像沿语义方向变化时，VLM 预测在多大范围内保持不变"。 + +### 核心方法 + +利用 VLM 开放词表能力，用文本 prompt 作为语义代理，一对 source/target prompt 在嵌入空间中定义语义方向；利用分类器决策边界的闭式几何结构，精确计算 prediction-invariant semantic extent intervals。 + +### 三步框架 + +1. 文本 prompt 对嵌入张成二维语义平面 +2. 在语义平面内构造参数化语义变换 γ(φ) +3. 闭式 Voronoi 决策边界 → 解析求解类别翻转点 → 区间认证 + +### 实验 + +CLIP ViT-B/32，覆盖 8 个属性类型（color, shape, material, style, texture, background, viewpoint, illumination），合成 + 真实数据 8 个数据集。比基线 ExactLine 更稳定。 + +### 限制 + +- 依赖文本代理质量和跨模态对齐 +- 真实语义变化难以完全隔离 + +### 论文 + +- 论文: Semantic Robustness Certification for Vision-Language Models (ICML 2026) +- arXiv: 2606.18839 +- 代码: https://github.com/ypeiyu/vlm-semantic-cert +- 作者: Peiyu Yang, Paul Montague, Feng Liu, Andrew C. Cullen, Amardeep Kaur, Christopher Leckie, Sarah M. Erfani +- 机构: University of Melbourne, Defence Science and Technology Group diff --git a/raw/articles/prompt-to-loop-engineering-2026.md b/raw/articles/prompt-to-loop-engineering-2026.md new file mode 100644 index 0000000..95648a1 --- /dev/null +++ b/raw/articles/prompt-to-loop-engineering-2026.md @@ -0,0 +1,108 @@ +--- +title: "AI 开发范式演进：从 Prompt Engineering 到 Loop Engineering (Raw)" +source: https://mp.weixin.qq.com/s/hcgKahtQRE2QqI6xplv2Rg +author: 邱汉宸（东南大学、阿里淘天） +platform: Datawhale +date: 2026-06-29 +--- + +# AI 开发范式演进：从 Prompt Engineering 到 Loop Engineering + +## 引言 + +2023 年是大语言模型落地应用的早期阶段，"年薪百万的提示词工程师"刷屏。工业界核心精力投射于提示词工程，方法论侧经历系统化演进（Zero-shot → Few-shot → Chain-of-Thought → Tree-of-Thought）。 + +转折在 2025–2026 年，三句话引爆 AI 社区： +1. "I really like the term 'context engineering' over prompt engineering." — Tobi Lütke +2. "You shouldn't be prompting coding agents anymore. You should be designing loops that prompt your agents." — Peter Steinberger +3. "I don't prompt Claude anymore. I have loops running. My job is to write loops." — Boris Cherny + +核心命题：人类从 Agent 循环的内部走向外部，从执行者变成设计者。 + +## 四次浪潮 + +### 1. Prompt Engineering +- 方法论：Zero-shot/Few-shot, Instruction Prompting, APE 自动 Prompt 搜索 +- Prompt Engineering ≠ Blind Prompting（trial-and-error 无测试） +- 声明式框架：DSPy, APE — 开发者声明输入输出签名，优化器自动搜索最优 Prompt +- 瓶颈：上下文窗口限制、缺乏记忆与工具调用、维护成百上千条模板的技术债务 + +### 2. Context Engineering +- 三套方法论：MVC（Minimum Viable Context）、GraphRAG、Just-in-Time 检索 +- 三种故障模式：Context Starvation / Context Overflow / Context Rot +- 隐式维度：提示词缓存（Prompt Caching）+ 前缀匹配不变性（Prefix Matching Invariant） +- "从静到动"分层排列：工具定义 → 系统提示 → 历史对话 → 动态消息 +- 缓存经济学：N>3 即可净收益（首次 100%，后续 20%） +- Anthropic Skills 采用 Just-in-Time 设计哲学 + +### 3. Harness Engineering +- 公式：Agent = Model + Harness +- 四大支柱：环境资产与工具集 / 控制与编排逻辑 / 规则中间件（Hooks）/ 运行时可观测性 +- 信任边界：物理基础设施 → 安全沙箱 → Agent Harness → 运行时 → 模型 +- DataTalks.Club 事故：Claude Code 执行 terraform destroy 抹除生产数据库 +- 八条非妥协原则： + 1. Model proposes — Harness executes + 2. Every call returns a result + 3. Risk changes the process + 4. Draft 与 Commit 分离 + 5. Context is assembled, not dumped + 6. Long tasks have budgets + 7. Skills & Connectors 渐进式披露 + 8. Recurring failures become Harness features + +- CodeRabbit 分层拦截流水线：确定性规则层 → 策略网关层 → AI 审查层 → 人类终审 +- Skill Issue 框架：Agent 表现不佳 → 排查 Harness 代码 +- Terminal Bench 2.0：不改模型，仅改写 Harness → 排名 30 → 前五 + +### 4. Loop Engineering +- 公式：Loop = Cron + 决策器 +- 哲学：机制（Mechanism）与策略（Policy）分离 +- 三级成熟度：Open Loop → Closed Loop → Review Loop +- 五件套 + 一个记忆：Automations / Worktrees / Skills / Connectors (MCP) / Sub-agents / State 文件 +- Loop Contract 六维约束：TRIGGER / SCOPE / ACTION / BUDGET / STOP / REPORT +- 安全机制：熔断器（Circuit Breaker）+ 看门狗（Watchdog） +- 自主闭环流水线：AI 编码 → 沙箱测试 → 日志回灌 → AI 修复 → CI 绿标 → 自动发起 PR + +## 嵌套关系 + +Prompt ⊂ Context ⊂ Harness ⊂ Loop + +## 早期 vs 当前 + +- 早期：Output = f(Prompt, Context) — 可靠性取决于输入质量 +- 当前：Success = g(Loop(State, Harness, Model)) — 取决于循环深度和验证器严密性 + +## Loop Engineering 的影响 + +1. 为缓解幻觉提供可工程化的收敛路径（Text → Code → Execute → Read Result → Self-correct） +2. 自动化控制范式升级（容错、自愈、动态自适应） +3. 基础设施产品原语化（HaaS） + +## Loop Designer 角色 + +1. 定义终止边界（Goal & Verifier 设计） +2. 维护工具链与领域资产（Tooling & Skill 配置） +3. 设计安全断路器（Human-in-the-Loop & Budget Guard） + +## 参考资料 + +[1] Lilian Weng. Prompt Engineering. 2023. +[2] Mitchell Hashimoto. Prompt Engineering vs. Blind Prompting. 2023. +[3] Lilian Weng. LLM Powered Autonomous Agents. 2023. +[4] Tobi Lütke. Context engineering over prompt engineering. 2025. +[5] Michael Hunger. Why AI teams are moving from prompt engineering to context engineering. 2026. +[6] Tomás Murúa. Context engineering vs. prompt engineering. 2026. +[7] Vivek Trivedy. The Anatomy of an Agent Harness. 2026. +[8] Sergio Paniego & Aritra Roy Gosthipaty. Harness, Scaffold, and the AI Agent Terms Worth Getting Right. 2026. +[9] Tort Mario. AI Agent Best Practices: Production-Ready Harness Engineering. 2026. +[10] Addy Osmani. Agent Harness Engineering. 2026. +[11] Peter Steinberger. You shouldn't be prompting coding agents anymore. 2026. +[12] Yash Thakker. Loop Engineering: How to Design Coding Agent Loops That Run While You Sleep. 2026. +[13] Addy Osmani. Loop Engineering. 2026. +[14] Sydney Runkle. The Art of Loop Engineering. 2026. +[15] Stanford NLP. DSPy: Programming not prompting Foundation Models. 2024. +[16] Anthropic. Prompt Caching. 2024. +[17] Gaurav Garg. Claude Code Deleted a 2.5-Year AWS Production Database: The Full Incident Report. 2025. +[18] Brandon Gubitosa. What is harness engineering for AI code review & oversight. 2026. +[19] Aliyun. Model Studio Context Cache. 2026. +[20] Geoffrey Huntley. Cursed: The unintended consequences of AI code generation. 2025. diff --git a/raw/articles/real-world-safe-exploration-see-2026.md b/raw/articles/real-world-safe-exploration-see-2026.md new file mode 100644 index 0000000..81389d3 --- /dev/null +++ b/raw/articles/real-world-safe-exploration-see-2026.md @@ -0,0 +1,41 @@ +--- +title: "真机RL安全探索均衡 (Raw)" +source: https://mp.weixin.qq.com/s/nE9gq1bStIg1qhWpIRvQHQ +author: 机器之心 / 数据派THU +date: 2026-06-29 +platform: WeChat +--- + +# 真机强化学习的安全探索均衡 + +## 背景 + +具身智能爆发式演进，RL 是核心驱动算法。真机 RL 是终极考验——物理世界不允许无限试错。 + +## 安全探索基本思想 + +将探索严格限制在「可行区域」内 → 收集数据 → 降低模型误差 → 扩展可行区域 → 循环。 + +## 前人工作 + +- Andreas Krause (ETH): Lyapunov 函数 + 高斯过程 +- Claire Tomlin (Berkeley): HJ 可达性分析 +- 未解决问题：收敛性、收敛边界 + +## 清华 SEE 论文 + +首次证明安全探索必然收敛到「均衡」——可行域与不确定模型的不动点。 + +SEE 算法： +1. 固定模型 → 求解 Risky Bellman Equation → 最大可行域 +2. 固定区域 → Clique Decision Problem → 最小不确定模型 + +理论性质：单调 + 收敛。 + +## 实验 + +双积分器、倒立摆、独轮车。零约束违反，10 次迭代内收敛。 + +## 意义 + +厘清"安全探索到底在探索什么"，为真机 RL 建立数学安全底座。 diff --git a/raw/articles/xinzhiyuan-agents-want-filesystems-2026.md b/raw/articles/xinzhiyuan-agents-want-filesystems-2026.md new file mode 100644 index 0000000..3e6d6ef --- /dev/null +++ b/raw/articles/xinzhiyuan-agents-want-filesystems-2026.md @@ -0,0 +1,41 @@ +--- +title: "新智元：Agents Want Filesystems (Raw)" +created: 2026-07-04 +type: raw-article +source: "新智元" +url: "https://mp.weixin.qq.com/s/VdjhAzjmdAkL-aHRGiEUHw" +--- + +# Agents Want Filesystems：文件系统可以让Agent更高效地「找东西」 + +来源：新智元 · 源博客：https://nokv.io/blog/agents-want-filesystems + +## 核心实验 + +NoKV 团队 benchmark：同一份数据（875 run, 80.6 万行指标），文件系统形态接口 vs 原生 SQL： +- -45% token +- -39% 成本 +- 正确率略高 + +## 关键发现 + +1. LLM 天然顺着文件系统语义工作（ls → grep → read → 引用行号），训练数据中大量存在 +2. 文件系统提供 progressive disclosure：先低成本发现，再按需读取 +3. SQL 要求先理解整张地图 → 复合探索任务认知成本高 +4. 减少的不止 token，还有 Agent 的 reasoning token 消耗和 attention drifting +5. 两层架构：底层数据库/对象存储 + 上层 Agent-friendly namespace + +## 外部佐证 + +- Anthropic MCP code execution: TypeScript 文件树 → 150k → 2k token +- OpenAI tool search: 建议延迟加载到 namespace/MCP server +- Letta memory benchmark: 文件组织对话历史 + +## 应用场景 + +artifact-heavy agentic systems：实验追踪、法律咨询、数据分析、研发 Agent、多 Agent 协作等所有需要管理大量外部产物的 Agent 系统。 + +## 项目 + +- NoKV: CNCF Landscape (AI Native Infra / Storage)，CMU dbdb.io 收录（历史条目） +- 博客: https://nokv.io/blog/agents-want-filesystems diff --git a/raw/articles/zleap-workspace-harness-2026.md b/raw/articles/zleap-workspace-harness-2026.md new file mode 100644 index 0000000..af1ff48 --- /dev/null +++ b/raw/articles/zleap-workspace-harness-2026.md @@ -0,0 +1,37 @@ +# Zleap-Agent: Workspace-first 的 Agent Harness 设计 + +- **来源**: Datawhale 微信公众号 +- **作者**: 陈思州 (Datawhale 成员) +- **日期**: 2026-07 +- **URL**: https://mp.weixin.qq.com/s/iiTmgbtrYHMMjQ7dn7CDrg +- **代码仓库**: https://github.com/Zleap-AI/Zleap-Agent + +## 摘要 + +文章从 Agent 圈从 Prompt Engineering → Loop Engineering → Harness Engineering 的演进出发，详细剖析了开源项目 Zleap-Agent 的 Workspace-first 架构设计。核心思想：不让 Agent 每一步加载全部工具、记忆和历史，而是先切工作区、再组装上下文。文章按 Context、Tools、Memory、Runtime、Boundary 五个维度拆解了这套设计。 + +## 核心概念 + +- **Workspace-first**: 先选工作区，再组装上下文 — 不同任务应运行在不同工作区中 +- **Context = System Prompt + Workspace Prompt + Tools + Memory + History** +- **Context 加载方式**: Prefetch（提前带入）vs Agentic（按需读取） +- **工具-工作区绑定**: 工具不再全局暴露，按工作区可见 +- **记忆三分区**: A 线 people notes（人）→ 用户偏好；B 线 core records（事/经验）→ 工作事件+可复用经验 +- **Memory Dream**: 离线记忆整理器，后台提取稳定画像和可复用经验 +- **快慢召回**: prefetch(fast, 不走 LLM) + 主动 recall(slow, 精排) +- **Runtime Trace**: PostgreSQL 持久化运行轨迹，支持审计和回滚 +- **多模型路由**: 不同工作区可绑定不同模型 +- **边界设计**: 数据边界、工具边界、模型边界、记忆边界 + +## 关键摘录 + +> "模型层做稀疏注意力，是为了让模型不要看所有 token；Harness 层做 Workspace，是为了让 Agent 不要加载所有上下文。" + +## 引用的项目/论文 + +- Claude Code (Boris Cherny) +- OpenClaw (Peter Steinberger) +- Hermes Agent Channel Fracture 案例 +- WildClawBench +- Agentic Harness Engineering 实验 +- Terminal-Bench 2 diff --git a/raw/papers/DSpark-2026.md b/raw/papers/DSpark-2026.md new file mode 100644 index 0000000..aeefdd5 --- /dev/null +++ b/raw/papers/DSpark-2026.md @@ -0,0 +1,11 @@ +# Raw Archive: DSpark: Confidence-Scheduled Speculative Decoding with Semi-Autoregressive Generation + +- **Authors**: Xin Cheng, Xingkai Yu, Chenze Shao, Jiashi Li, Yunfan Xiong, Yi Qian, Jiaqi Zhu, Shirong Ma, Xiaokang Zhang, Jiasheng Ye, Qinyu Chen, Chengqi Deng, Jiping Yu, Damai Dai, Zhengyan Zhang, Yixuan Wei, Yixuan Tan, Wenkai Yang, Runxin Xu, Yu Wu, Zhean Xu, Xuanyu Wang, Muyang Chen, Rui Tian, Xiao Bi, Zhewen Hao, Shaoyuan Chen, Huanqi Cao, Wentao Zhang, Anyi Xu, Huishuai Zhang, Dongyan Zhao, Wenfeng Liang +- **Affiliations**: Peking University; DeepSeek-AI +- **Source**: https://github.com/deepseek-ai/DeepSpec/blob/main/DSpark_paper.pdf +- **Year**: 2026 +- **Code**: https://github.com/deepseek-ai/DeepSpec + +## Abstract + +Speculative decoding accelerates Large Language Model (LLM) inference by decoupling draft generation from target verification. While recent parallel drafters efficiently propose long token sequences in a single forward pass, they suffer from rapid acceptance decay due to a lack of inter-token dependencies. Furthermore, indiscriminately verifying these extended blocks wastes critical batch capacity on tokens with high rejection risks, severely degrading throughput in high-concurrency serving systems. We introduce DSpark, a speculative decoding framework that unifies high-throughput parallel generation with adaptive, load-aware verification. To maintain draft quality, DSpark utilizes a semi-autoregressive architecture—coupling a parallel backbone with a lightweight sequential module—to introduce intra-block dependency modeling and mitigate suffix decay. To optimize system efficiency, DSpark employs confidence-scheduled verification, dynamically tailoring the verification length for each request based on estimated prefix survival probabilities and engine-specific throughput profiles. On offline benchmarks across diverse domains, DSpark substantially improves the accepted length over state-of-the-art autoregressive and parallel drafters. When deployed within the DeepSeek-V4 serving system under live user traffic, DSpark successfully mitigates verification waste. Compared to the established production baseline (MTP-1), DSpark accelerates per-user generation speeds by 60%–85% at matched throughput levels. More importantly, by preventing severe throughput degradation under strict interactivity constraints, it enables performance tiers that were previously unattainable, shifting the Pareto frontier of our serving system. To facilitate community progress, we open-source the DSpark checkpoints alongside DeepSpec, an algorithm-driven training repository for speculative decoding. diff --git a/raw/papers/GR4AD-2026.md b/raw/papers/GR4AD-2026.md new file mode 100644 index 0000000..55f2041 --- /dev/null +++ b/raw/papers/GR4AD-2026.md @@ -0,0 +1,12 @@ +# Raw Archive: GR4AD — Generative Recommendation for Large-Scale Advertising + +- **Authors**: Ben Xue, Dan Liu, Lixiang Wang, Mingjie Sun, Peng Wang, Pengfei Zhang, Shaoyun Shi, Tianyu Xu, Yunhao Sha, Zhiqiang Liu, Bo Kong, Bo Wang, Hang Yang, Jieting Xue, Junhao Wang, Shengyu Wang, Shuping Hui, Wencai Ye, Xiao Lin, Yongzhi Li, Yuhang Chen, Zhihui Yin, Quan Chen, Shiyang Wen, Wenjin Wu, Han Li, Guorui Zhou, Changcheng Li, Peng Jiang (corresponding), Kun Gai +- **Affiliation**: Kuaishou Technology, Beijing +- **arXiv**: 2602.22732 +- **Source**: https://arxiv.org/abs/2602.22732 +- **Date**: 2026-02-26 (v3: 2026-04-02) +- **Status**: Under review + +## Abstract + +Generative recommendation has recently attracted widespread attention in industry due to its potential for scaling and stronger model capacity. However, deploying real-time generative recommendation in large-scale advertising requires designs beyond large-language-model (LLM)-style training and serving recipes. We present a production-oriented generative recommender co-designed across architecture, learning, and serving, named GR4AD (Generative Recommendation for ADvertising). As for tokenization, GR4AD proposes UA-SID (Unified Advertisement Semantic ID) to capture complicated business information. Furthermore, GR4AD introduces LazyAR, a lazy autoregressive decoder that relaxes layer-wise dependencies for short, multi-candidate generation, preserving effectiveness while reducing inference cost, which facilitates scaling under fixed serving budgets. To align optimization with business value, GR4AD employs VSL (Value-Aware Supervised Learning) and proposes RSPO (Ranking-Guided Softmax Preference Optimization), a ranking-aware, list-wise reinforcement learning algorithm that optimizes value-based rewards under list-level metrics for continual online updates. For online inference, we further propose dynamic beam serving, which adapts beam width across generation levels and online load to control compute. Large-scale online A/B tests show up to 4.2% ad revenue improvement over an existing DLRM-based stack, with consistent gains from both model scaling and inference-time scaling. GR4AD has been fully deployed in Kuaishou advertising system with over 400 million users and achieves high-throughput real-time serving. diff --git a/raw/papers/leap-agentic-atp.md b/raw/papers/leap-agentic-atp.md new file mode 100644 index 0000000..740c597 --- /dev/null +++ b/raw/papers/leap-agentic-atp.md @@ -0,0 +1,44 @@ +# LEAP: Supercharging LLMs for Formal Mathematics with Agentic Frameworks + +- **arXiv ID**: 2606.03303 +- **标题**: LEAP: Supercharging LLMs for Formal Mathematics with Agentic Frameworks +- **作者**: Po-Nien Kung, Linfeng Song, Dawsen Hwang, Jinsung Yoon, Chun-Liang Li, Simone Severini, Mirek Olšák, Edward Lockhart, Quoc V Le, Burak Gokturk, Thang Luong, Tomas Pfister, Nanyun Peng +- **机构**: Google Cloud AI Research, Google Cloud, Google DeepMind +- **领域**: cs.AI +- **发表**: 2026-06-02 +- **代码**: https://github.com/google-deepmind/superhuman/tree/main/leap +- **Benchmark**: https://imobench.github.io + +## 摘要 + +LEAP (LLM-in-Lean Environment Agentic Prover) 是一个仅使用通用 LLM（无需专用证明器模型微调）的 agentic 形式化定理证明框架。核心设计：(1) 非正式蓝图 + 形式化证明的双层规划；(2) AND-OR DAG 分层记忆化；(3) 验证引导的证明搜索。 + +## 核心架构 + +**工作流**：给定定理 → 注册为根目标（OR 节点）→ 直接形式化尝试 → 失败则进入分解路径： +1. **直接形式化路径**：生成非正式证明 → 翻译为 Lean 代码 → 编译器验证 → 失败则进入 LLM 驱动的修订循环 +2. **分解路径**：生成非正式蓝图（DAG 子目标）→ 翻译为 Lean 证明草图 → 添加为 AND 节点 → 子目标变为新 OR 节点 → 递归处理 + +**三个关键设计选择**： +- DAG 分层记忆化：保留进展、跨分支复用引理、支持预期引理规划 +- 非正式-形式化交错规划：LLM 负责推理策略，Lean 负责严格验证 +- 验证引导搜索：编译器形式检查 + LLM reviewer 质量评估（过滤弱分解） + +## 关键结果 + +| Benchmark | LEAP | Aristotle (IMO Gold) | Baseline | +|-----------|------|---------------------|----------| +| Putnam 2025 (12 题) | **12/12 (100%)** | 9/12 (75%) | 0/12 (0%) | +| Lean-IMO-Bench Basic | **70%** | - | <10% | +| Lean-IMO-Bench Advanced | 显著提升 | 48% (总体) | ~3% | + +- 仅 2 次 rollout（vs baselines 的 128 次） +- 自主形式化 Knuth 哈密顿分解的开放组合挑战的子问题验证证明 + +## 核心概念 + +- AND-OR DAG 分层记忆化 +- 非正式蓝图 → 形式化证明交错规划 +- 验证引导证明搜索（编译器 + LLM reviewer） +- 预期引理规划（anticipatory lemma planning） +- Lean-IMO-Bench 基准 diff --git a/raw/papers/ramsey-sphere-lowerbound.md b/raw/papers/ramsey-sphere-lowerbound.md new file mode 100644 index 0000000..e08dcf7 --- /dev/null +++ b/raw/papers/ramsey-sphere-lowerbound.md @@ -0,0 +1,65 @@ +--- +title: "An exponential improvement for Ramsey lower bounds (Raw)" +source: https://arxiv.org/abs/2507.12926 +authors: Jie Ma, Wujie Shen, Shengjie Xie +institutions: USTC, Tsinghua University, Yau Mathematical Sciences Center +arxiv: 2507.12926v2 +category: math.CO +date: April 28, 2026 +--- + +# An Exponential Improvement for Ramsey Lower Bounds + +## Abstract + +We prove a new lower bound on the Ramsey number r(ℓ, Cℓ) for any constant C > 1 and sufficiently large ℓ, showing that there exists ε = ε(C) > 0 such that r(ℓ, Cℓ) ≥ (M_C + ε)^ℓ, where M_C = p_C^{-1/2}, and p_C ∈ (0, 1/2) is the unique solution to C = log p_C / log(1-p_C). This provides the first exponential improvement over the classical lower bound obtained by Erdős in 1947. + +## 1. Introduction + +The Ramsey number r(ℓ, k) denotes the smallest positive integer n such that every red-blue edge coloring of the complete graph K_n on n vertices contains either a red clique K_ℓ or a blue clique K_k. + +**History of upper bounds**: +- 1935: Erdős-Szekeres — r(ℓ, k) ≤ C(k+ℓ-2, ℓ-1) +- 1988: Thomason — first polynomial improvement +- 2009: Conlon — superpolynomial improvement via quasi-randomness +- 2013: Sah — refined optimization +- 2023: Campos, Griffiths, Morris, Sahasrabudhe — first exponential improvement: r(ℓ, k) ≤ e^{-ℓ/400+o(k)}·C(k+ℓ, ℓ) +- 2025: Gupta, Ndiaye, Norin, Wei — improved to r(ℓ, ℓ) ≤ 3.8^{ℓ+o(ℓ)} + +**History of lower bounds**: +- 1947: Erdős — probabilistic method: r(ℓ, Cℓ) = Ω(ℓ·M_C^ℓ) +- 1975: Spencer — Lovász Local Lemma constant-factor refinement +- 2026: **This paper** — first exponential improvement + +## Theorem 1.1 (Main Result) + +For any constant C > 1, there exist ε = ε(C) > 0 and ℓ₀ = ℓ₀(C) > 0 such that for all ℓ ≥ ℓ₀(C), + +r(ℓ, Cℓ) ≥ (M_C + ε)^ℓ + +where M_C = p_C^{-1/2}, and p_C ∈ (0, 1/2) satisfies C = log p_C / log(1-p_C). + +## Corollary 1.2 (General Regime) + +For any δ ∈ (0, 1/2), r(ℓ, k) ≥ (1+2c_δ)^ℓ · (M_{k/ℓ})^ℓ ≥ (1+c_δ)^ℓ · Er(ℓ, k) whenever δ ≤ ℓ/k ≤ 1-δ. + +## Corollary (Almost Diagonal) + +For √ℓ ≪ f(ℓ) ≪ ℓ: r(ℓ, ℓ+f(ℓ)) ≥ e^{Ω(f(ℓ)²/ℓ)} · Er(ℓ, ℓ+f(ℓ)) + +## 2. The Random Sphere Graph G_{k,p}(n) + +A novel random graph model based on geometric measure: +- Sample n points uniformly at random from the k-dimensional unit sphere S^k ⊂ R^{k+1} +- Connect each pair independently with probability p +- Unlike G(n,p), the edge probability is governed by geometric proximity + +## 3-9. Proof Structure + +1. **Section 3**: Reduce Theorem 1.1 to Theorem 3.1 (core technical result) +2. **Section 4**: Auxiliary lemmas (geometric measure estimates) +3. **Section 5**: Introduce perfect sequences for unit vectors +4. **Section 6**: Preliminary estimates on perfect sequences +5. **Section 7**: Show perfect sequences capture essential behavior +6. **Section 8**: Core technical arguments — estimates on key quantities +7. **Section 9**: Assemble all estimates to complete proof of Theorem 3.1 diff --git a/raw/papers/rubrics-survey-2026.md b/raw/papers/rubrics-survey-2026.md new file mode 100644 index 0000000..3717c81 --- /dev/null +++ b/raw/papers/rubrics-survey-2026.md @@ -0,0 +1,54 @@ +--- +title: "The Rules of the Game: A Survey of Rubrics for Large Language Models" +created: 2026-06-27 +updated: 2026-06-27 +type: raw-paper +source_url: "https://8421bcd.github.io/_pages/Rubrics_Survey.pdf" +github: "https://github.com/8421BCD/Rubrics_Survey" +authors: + - "Wenhan Liu" + - "Jiajie Jin" + - "Zhaoheng Huang" + - "Tongyu Wen" + - "Guanting Dong" + - "Ziliang Zhao" + - "Yutao Zhu" + - "Zhicheng Dou" + - "Ji-Rong Wen" +affiliation: "Renmin University of China" +date: "2026-05-22" +tags: + - rubric + - evaluation + - reward-modeling + - survey +--- + +# The Rules of the Game: A Survey of Rubrics for Large Language Models + +## Abstract + +As LLMs evolve from general text generators into systems for reasoning, decision-making, tool use, and long-horizon problem solving, the question of how to specify, optimize, and evaluate model responses has become critical. Simple correctness signals and unconstrained LLM-based judgments are often insufficient for open-ended and high-stakes tasks where response quality depends on multiple criteria (factuality, completeness, safety, reasoning soundness, evidence grounding, practical utility). + +Rubrics have emerged as a mechanism for making evaluation standards explicit and operational. This survey: + +1. **Defines rubrics** and distinguishes them from reward models, verifiable rewards, and LLM-as-a-judge +2. **Organizes rubric construction** into four paradigms: direct generation, contrastive generation, iterative refinement, and online/co-evolving generation +3. **Examines rubric-driven training** for both policy models (standard RL, advanced reward design, policy guidance) and reward models (interpretability, reward signals, data construction) +4. **Summarizes rubric-driven evaluation** across general tasks (reasoning, deep research, agent capability, alignment) and domain-specific tasks (intermediate trajectories, final outputs) +5. **Discusses open challenges**: rubric reward hacking, generalization of rubric-based reward models, bias in rubric-based evaluation, personalized rubrics, and rubric safety + +## Key Contributions + +- First comprehensive survey on rubrics for LLMs +- Systematic taxonomy of rubric construction methods (4 categories) +- Comprehensive review of rubrics for model training and evaluation +- Discussion of open challenges and future directions (personalized rubrics, rubric safety, RIPD) + +## Formal Definition + +A rubric is a set of rubric items: R = {(dⱼ, wⱼ)}ᵏⱼ₌₁ +- dⱼ: natural-language description of the j-th rubric item +- wⱼ: its weight +- Score: cⱼ(x, y) ∈ [0, 1] +- Aggregated rubric score: S_R(x, y) = Σwⱼcⱼ(x,y) / Σwⱼ diff --git a/raw/papers/safe-equilibrium-exploration.md b/raw/papers/safe-equilibrium-exploration.md new file mode 100644 index 0000000..d08767b --- /dev/null +++ b/raw/papers/safe-equilibrium-exploration.md @@ -0,0 +1,61 @@ +--- +title: "Safe Equilibrium Exploration (Raw)" +source: https://arxiv.org/abs/2602.00636 +authors: Yujie Yang, Zhilong Zheng, Shengbo Eben Li +institution: Tsinghua University, School of Vehicle and Mobility +arxiv: 2602.00636v2 +category: cs.LG +venue: IEEE TPAMI 48(7), 8344-8360 (2026) +doi: 10.1109/TPAMI.2026.3669907 +date: January 31, 2026 +--- + +# On the Equilibrium between Feasible Zone and Uncertain Model in Safe Exploration + +## Abstract + +Ensuring the safety of environmental exploration is a critical problem in RL. While limiting exploration to a feasible zone has become widely accepted, key questions remain: what is the maximum feasible zone achievable through exploration, and how can it be identified? This paper reveals that the goal of safe exploration is to find the equilibrium between the feasible zone and the environment model. These two components are interdependent: a larger feasible zone leads to a more accurate environment model, and a more accurate model enables exploring a larger zone. We propose Safe Equilibrium Exploration (SEE), which alternates between finding the maximum feasible zone and the least uncertain model. Using a graph formulation, we prove the uncertain model is monotonically refined, feasible zones monotonically expand, and both converge to the equilibrium. Experiments on classic control tasks show zero constraint violation and equilibrium within a few iterations. + +## 1. Introduction + +**Training modes for safe RL**: +- **OTOI** (Offline Training Online Implementation): Train in simulator, deploy online — no safe exploration needed, but requires high-fidelity sim +- **SOTI** (Simultaneous Online Training Implementation): Learn through online interaction — requires safe exploration + +**Key insight**: Safe exploration isn't about maximizing feasible zone alone, but finding equilibrium with the uncertain model. + +## 2. Related Work + +**Safety filter methods**: +- Dalal et al. (2018): Action correction under instantaneous constraints +- Pham et al. (2018): QP layer for distance/velocity constraints +- Cheng et al. (2019): State-affine CBF + QP safety filter +- Control Barrier Function (CBF) based methods +- Safety Index method (Liu et al.) + +**Limitation**: Safety filter methods rely on human-designed constraints → feasible zones are conservative and incomplete. + +## 3. Problem Formulation + +- MDP with safety constraints +- Feasible zone Z: subset of state-action space where constraint-satisfying policy exists +- Uncertain model M: estimated transition dynamics with quantified uncertainty +- Equilibrium condition: Z is the maximum feasible zone given M, and M is the least uncertain model given data collected within Z + +## 4. SEE Algorithm + +Alternating optimization: +1. **Zone expansion**: Given current model M, find maximum feasible zone Z +2. **Model refinement**: Collect data within Z, update model M +3. Repeat until convergence + +## 5. Theoretical Analysis + +- Monotonic refinement of uncertain model +- Monotonic expansion of feasible zones +- Convergence to equilibrium +- Graph formulation as the analytical framework + +## 6. Experiments + +Classic control tasks: SEE achieves zero constraint violation with monotonic zone expansion, reaching equilibrium within few iterations. diff --git a/raw/papers/sen-mapping-networks-2026.md b/raw/papers/sen-mapping-networks-2026.md new file mode 100644 index 0000000..3d652eb --- /dev/null +++ b/raw/papers/sen-mapping-networks-2026.md @@ -0,0 +1,49 @@ +# Mapping Networks — Raw Archive + +- **Title**: Mapping Networks +- **Authors**: Lord Sen, Shyamapada Mukherjee (National Institute of Technology Rourkela, India) +- **arXiv ID**: 2602.19134 +- **Category**: cs.CV (Computer Vision) +- **Date**: 2026-02-22 +- **Pages**: 10 + +## Abstract + +The escalating parameter counts in modern deep learning models pose a fundamental challenge to efficient training and resolution of overfitting. We address this by introducing the *Mapping Networks* which replace the high dimensional weight space by a compact, trainable latent vector based on the hypothesis that the trained parameters of large networks reside on smooth, low-dimensional manifolds. Henceforth, the Mapping Theorem enforced by a dedicated Mapping Loss, shows the existence of a mapping from this latent space to the target weight space both theoretically and in practice. Mapping Networks significantly reduce overfitting and achieve comparable to better performance than target network across complex vision and sequence tasks, including Image Classification, Deepfake Detection etc, with 99.5%, i.e., around 500× reduction in trainable parameters. + +## Key Contributions + +1. **Mapping Theorem**: Establishes existence of a smooth, low-dimensional parameterization capable of generating optimal high-dimensional weights for a target network with arbitrarily small bounded error. +2. **Mapping Network**: Low-dimensional trainable latent vector + modulated Mapping Weights to efficiently produce target network parameters, decoupling training from target network. +3. **Mapping Loss**: Jointly optimizes task performance and enforces geometric/analytic properties required by Mapping Theorem (Task + Stability + Smoothness + Alignment). + +## Core Mechanism + +- **Weight-Manifold Hypothesis**: Neural network parameters during training do not explore full P-dimensional Euclidean space; they evolve along smooth, low-dimensional manifolds M_θ ⊂ R^P with dim(M_θ) ≪ P. +- **Architecture**: Trainable latent vector z ∈ R^d → fixed orthogonally initialized mapping network modulated by z (w_ij ← w_ij + α·z_i) → generates target network parameters θ̂ → target network does feed-forward only. +- **Mapping Loss**: L_map = L_task + λ·L_stab + λ·L_smooth + λ·L_align (all λ trainable) +- **Two strategies**: SLVT (single latent vector) and LWT (layer-wise training) + +## Results Summary + +| Task | Baseline Params | Mapping Params | Reduction | Performance | +|------|----------------|----------------|-----------|-------------| +| MNIST (CNN1) | 537,994 | 1,024-4,078 | 260-525× | 98.78-99.67% (vs 99.32%) | +| FMNIST (CNN1) | 537,994 | 1,024-4,078 | 260-525× | 93.02-94.83% (vs 92.89%) | +| Deepfake (CNN2, Celeb-DF) | 108,618 | 1,024-2,688 | 40-106× | 78.83-89.98% (vs 79.03-83.13%) | +| Segmentation (CNN3) | 1,734,803 | 8,192-9,126 | 190-211× | 97.56-97.92% (vs 93.21%) | +| LSTM (Air Pollution) | 12,961 | 64-2,048 | 6-202× | MSE 0.00061-0.0019 (vs 0.0035) | +| Fine-tune ResNet50 | 25M | 1,024-2,048 | ~12,000× | 91.02-95.10% (vs 91.78-95.23%) | + +## Related Work + +- Manifold Hypothesis [7, 19] +- HyperNetworks [13] +- Low-Rank Compression [14] +- Lottery Ticket Hypothesis [9] +- Intrinsic Dimension of loss landscapes [16] +- Training trajectory manifolds [18] + +## Extensions + +Compatible with Low-Rank Decomposition, Pruning, and Quantization for further inference-time optimization. diff --git a/raw/papers/tapered-language-models.md b/raw/papers/tapered-language-models.md new file mode 100644 index 0000000..e1ba9c0 --- /dev/null +++ b/raw/papers/tapered-language-models.md @@ -0,0 +1,60 @@ +--- +title: "Tapered Language Models (Raw)" +source: https://arxiv.org/abs/2606.23670 +authors: Reza Bayat, Ali Behrouz, Aaron Courville +institutions: Mila, Cornell University, Université de Montréal, CIFAR +arxiv: 2606.23670v1 +category: cs.LG +date: June 22, 2026 +--- + +# Tapered Language Models + +## Abstract + +Modern LMs share a common chassis: a stack of identical layers with parameters allocated uniformly across depth. Evidence suggests layers contribute non-uniformly—later layers refine rather than transform the residual stream. We ask: should parameter capacity reflect this asymmetry? Under fixed budget, allocating more capacity to earlier layers and less to later layers improves perplexity; reverse allocation hurts. We introduce Tapered Language Models (TLMs), where a parameter-bearing component is monotonically tapered across depth. MLPs are the natural site: they dominate parameter count and expose width as a clean axis. Across three scales and four architectures, tapering MLP width via cosine schedule consistently improves perplexity and downstream benchmarks at no additional cost. + +## 1. Introduction + +Uniform layer width is an inherited default from Vaswani et al. (2017). As models scaled, this uniformity remained unexamined. + +## 2. Related Work + +- Mixture-of-Experts (MoE): conditional parameter allocation +- LayerDrop, stochastic depth: layer-wise computation pruning +- Depth-wise scaling: changing number of layers + +## 3. Tapered Language Models + +**Principle**: Under fixed total parameter budget, monotonically decrease parameter allocation from early to late layers. + +**Why MLP width**: +- MLP accounts for majority of parameters in Transformer, Gated Attention, Mamba, Titans +- Width (d_ff) is a single clean axis of variation +- Token-mixing modules vary across architectures, making uniform comparison difficult + +**Cosine schedule**: w_ℓ = w_max · (cos(πℓ/(2L)))^p, where p controls steepness + +## 4. Experiments + +**Controlled study** (440M Transformer): +- Uniform: 16.28 perplexity +- Cosine taper (1.50→0.50 × d_ff): 14.44 perplexity +- Cosine dominates linear at every taper range +- U-shape: optimal at 1.50→0.50, extreme tapers underperform + +**Architecture sweep** (440M): +- Transformer ✓ +- Gated Attention ✓ +- Hope-attention ✓ +- Titans ✓ + +**Scale sweep**: 440M, 1B, 3B — consistent improvement + +**Downstream**: HellaSwag, ARC-E, PIQA, WinoGrande — taper improves all + +## 5. Analysis + +- Early layers benefit more from MLP capacity (transformation) +- Late layers benefit less (refinement of residual stream) +- Cosine > Linear > Step-wise > Uniform diff --git a/raw/papers/verification-horizon-qwen-2026.md b/raw/papers/verification-horizon-qwen-2026.md new file mode 100644 index 0000000..0eb4947 --- /dev/null +++ b/raw/papers/verification-horizon-qwen-2026.md @@ -0,0 +1,35 @@ +--- +title: "The Verification Horizon: No Silver Bullet for Coding Agent Rewards" +created: 2026-07-02 +type: raw +arxiv: "2606.26300" +authors: "Binghai Wang, Chenlong Zhang, Dayiheng Liu, Jiajun Zhang, Jiawei Chen, Mingze Li, Mouxiang Chen, Rongyao Fang, Siyuan Zhang, Xuwu Wang, Yuheng Jing, Zeyao Ma, Zeyu Cui (Qwen Team, Alibaba)" +venue: arXiv +date: 2026-06-24 +--- + +# Raw: The Verification Horizon + +A classical intuition holds that verifying a solution is easier than producing one. For today's coding agents, this intuition is being inverted: generating complex candidate solutions is no longer difficult — reliably verifying them has become the harder problem. + +## Core Framework + +Every verifier is a proxy for human intent, never the intent itself. Verification quality characterized along three dimensions: +- **Scalability**: can the signal be produced cheaply at training scale? +- **Faithfulness**: how much of true user intent does the signal reflect? +- **Robustness**: can the verifier hold across diverse inputs and optimization pressure? + +Achieving all three simultaneously is the central challenge. + +## Four Reward Constructions + +1. **Test Verifier** (§2): execution-based test suites + agentic quality judge + behavior monitoring. Hacked resolved rate: 28.57% → 0.56%; Clean resolved: 40.22% → 60.53%. +2. **Interactive Judge** (§3): rubric-based static judge → agentic interactive judge with Playwright. Resists length exploitation. +3. **User Feedback Verifier** (§4): extract HIRS from interaction data → Span-KTO training. +13.3pp on Aone-bench. +4. **Automated Agent Verifier** (§5): autonomous evaluator for long-horizon tasks. Evaluator quality is metric-dependent. + +## Core Claim + +No fixed reward function can remain effective as policy capability continues to grow; verification must co-evolve with the generator. + +Source: https://arxiv.org/abs/2606.26300 diff --git a/raw/papers/yang-semantic-robustness-cert-2026.md b/raw/papers/yang-semantic-robustness-cert-2026.md new file mode 100644 index 0000000..851a690 --- /dev/null +++ b/raw/papers/yang-semantic-robustness-cert-2026.md @@ -0,0 +1,25 @@ +--- +title: "Semantic Robustness Certification for Vision-Language Models (Raw)" +created: 2026-07-04 +type: raw-paper +source: "arXiv:2606.18839" +venue: "ICML 2026" +authors: ["Peiyu Yang", "Paul Montague", "Feng Liu", "Andrew C. Cullen", "Amardeep Kaur", "Christopher Leckie", "Sarah M. Erfani"] +--- + +# Semantic Robustness Certification for Vision-Language Models + +- **arXiv**: 2606.18839 +- **Venue**: ICML 2026 +- **Institutions**: University of Melbourne, Defence Science and Technology Group +- **Code**: https://github.com/ypeiyu/vlm-semantic-cert + +## Abstract + +Vision-language models (VLMs) are now widely used in downstream tasks. However, real-world applications often expose VLMs to distribution shifts induced by semantic variation (e.g., shape, size, and style). Robustness certification determines if a model's prediction changes when transformations are applied to its input. While most certification frameworks study geometric or pixel-level transformations over inputs, this work proposes a novel framework that enables certifying VLM robustness under semantic-level transformations. Leveraging the open-vocabulary capability of VLMs, we use text prompts as semantic proxies to construct transformations parameterized by an extent that controls the degree of semantic variation. By characterizing the VLM decision boundary in closed form, our framework quantitatively certifies extent intervals for which the predicted class remains unchanged under the semantic transformation. Our framework is the first to certify VLM robustness under semantic-level variations without requiring additional data for each variation, making it practical to apply. + +## Key Contributions + +1. Text prompts as semantic proxies to formalize semantic transformations for VLMs +2. Closed-form characterization of VLM decision boundary → precise prediction-invariant intervals +3. Evaluations on both synthetic and real-world data — transformations align with target semantics, certificates match prediction changes diff --git a/reviews/DSpark-review-20260628.md b/reviews/DSpark-review-20260628.md new file mode 100644 index 0000000..215977a --- /dev/null +++ b/reviews/DSpark-review-20260628.md @@ -0,0 +1,55 @@ +--- +title: "Review: DSpark — Confidence-Scheduled Speculative Decoding with Semi-Autoregressive Generation" +created: 2026-06-28 +updated: 2026-06-28 +type: review +tags: [speculative-decoding, llm-inference, serving-optimization, deepseek] +sources: [DSpark] +--- + +# 📌 基本信息 + +- **论文标题**: DSpark: Confidence-Scheduled Speculative Decoding with Semi-Autoregressive Generation +- **作者**: Xin Cheng, Xingkai Yu, Chenze Shao, Jiashi Li, Yunfan Xiong 等（北京大学 & DeepSeek-AI） +- **领域**: LLM Inference, Speculative Decoding, Serving Systems +- **来源**: DeepSeek DeepSpec Repository (GitHub) +- **添加时间**: 2026-06-28 + +# 🎯 核心概念 + +1. **半自回归生成（Semi-Autoregressive Generation）** — 将草稿生成分为并行骨干（$O(1)$延迟）和轻量级顺序头（注入块内依赖），融合并行速度与自回归质量。顺序头有 Markov 头（一阶转移，低秩分解 $r=256$）和 RNN 头（门控循环累积前缀历史）两种实例化 + +2. **置信度调度验证（Confidence-Scheduled Verification）** — 置信度头 $c_k = \sigma(w^\top[h_k; W_1[x_{k-1}]])$ 预测每位置条件存活概率，硬件感知前缀调度器将验证长度选择形式化为 $\Theta = \tau \cdot \text{SPS}(B)$ 的全局吞吐量最大化问题 + +3. **硬件感知前缀调度器** — 贪心排序所有请求的 $a_{r,j}$（前缀存活概率），逐条接纳并 $O(1)$ 查表更新吞吐量，早停保证因果性。生产环境采用异步 ZOS 适配和无约束全局搜索应对非平滑硬件曲线 + +4. **顺序温度缩放（STS）** — 利用链式法则 $\prod c_i$，逐位置 1D 网格搜索最小化累积 ECE，保序修正置信度幅度（ECE 从 3-8% 降至 ~1%） + +5. **逐位置条件接受率分析** — 移除前缀惩罚的细粒度度量，揭示了并行草稿器（位置1高→后缀衰减）vs 自回归草稿器（位置1低→后缀上升）的结构性差异 + +# 🔗 概念网络 + +**核心连接**: [[speculative-decoding|投机解码（Speculative Decoding）]] → [[semi-autoregressive-generation|半自回归生成（Semi-Autoregressive Generation）]] → [[confidence-scheduled-verification|置信度调度验证（Confidence-Scheduled Verification）]] → [[hardware-aware-prefix-scheduler|硬件感知前缀调度器（Hardware-Aware Prefix Scheduler）]] + +**组件子图**: [[markov-draft-head|马尔可夫草稿头（Markov Draft Head）]] ↔ [[rnn-draft-head|RNN 草稿头]]；[[confidence-head|置信度头（Confidence Head）]] → [[sequential-temperature-scaling|Sequential Temperature Scaling]] + +**基线对比轴**: [[DFlash]]（并行基线）↔ [[Eagle3]]（自回归基线）↔ [[MTP]]（生产基线） + +**分析工具**: [[cross-mode-collision|跨模态碰撞（Cross-Mode Collision）]] → [[position-wise-conditional-acceptance|位置条件接受率（Position-wise Conditional Acceptance）]]；[[prefix-survival-probability|前缀存活概率（Prefix Survival Probability）]] → [[kv-injection|KV 注入（KV Injection）]] + +**系统影响**: [[pareto-frontier-llm-serving|Pareto Frontier (LLM Serving)]] + +# 📚 Wiki 集成 + +- **新增页面**: 17 个（1 论文 + 16 概念） +- **概念网络扩展**: 全新领域——投机解码/推理加速，此前 wiki 无相关页面 +- **链接密度**: 论文页 16 条 wikilink，核心概念平均 4-6 条交叉引用，伞概念最多 8 条 +- **网络完整**: 待验证 + +# 💡 关键洞察 + +**1. 并行草稿器的"容量悖论"**。DSpark 论文最反直觉的发现：并行草稿器的总接受长度反超自回归草稿器，尽管其逐 token 建模能力更弱。根因在于前缀接受机制的非对称杠杆效应——第一个位置的接受率对整个块的影响远超后续位置，而 $O(1)$ 延迟允许并行草稿器使用 5 倍深度，在位置 1 上建立不可逾越的容量优势。这颠覆了"逐 token 建模能力 = 更好加速"的直觉。 + +**2. 从"质量优化"到"预算路由"的范式转移**。DSpark 的核心贡献不是提升草稿质量的绝对值，而是用系统意识重新定义了"什么是好的草稿"。硬件感知前缀调度器将决策从 token 级别的"这个 token 好不好"提升为系统级别的"这个 token 的期望系统收益是否为正"——闲置计算时值得多验证、高并发时必须克制。这一思路将投机解码从单纯的算法问题重构为资源调度问题。 + +**3. 校准与调度的耦合**。DSpark 是首个将置信度校准（STS）与系统调度（prefix scheduler）紧密耦合的工作。静态阈值方法只需要排名的相对正确性，而吞吐量最大化的目标函数要求存活概率的绝对幅度准确——这使得校准从可选的质量改进变为调度器的功能前提。 diff --git a/reviews/GR4AD-review-20260628.md b/reviews/GR4AD-review-20260628.md new file mode 100644 index 0000000..35f89fa --- /dev/null +++ b/reviews/GR4AD-review-20260628.md @@ -0,0 +1,54 @@ +--- +title: "Review: GR4AD — Generative Recommendation for Large-Scale Advertising" +created: 2026-06-28 +updated: 2026-06-28 +type: review +tags: [generative-recommendation, advertising, production-system, kuaishou] +sources: [GR4AD] +--- + +# 📌 基本信息 + +- **论文标题**: Generative Recommendation for Large-Scale Advertising (GR4AD) +- **作者**: Ben Xue, Dan Liu, Lixiang Wang 等 (Kuaishou Technology) +- **领域**: Generative Recommendation, Advertising Systems, Online Learning +- **arXiv**: 2602.22732 +- **添加时间**: 2026-06-28 + +# 🎯 核心概念 + +1. **UA-SID（Unified Advertisement Semantic ID）** — 端到端微调广告 MLLM 生成统一嵌入 + MGMR RQ-Kmeans 量化，解决广告场景多模态多粒度业务信号联合建模的 tokenization 难题 + +2. **LazyAR（Lazy Autoregressive Decoder）** — 将解码器分为共享段（$K$ 层，级别无关）和注入段（$L-K$ 层，逐级注入前级 token），计算量从 $T \cdot L$ 降至 $K + T \cdot (L-K)$，近翻倍 QPS + +3. **VSL（Value-Aware Supervised Learning）** — 通过 eCPM token 预测 + 用户行为双重加权将业务价值信号嵌入监督学习，实现非 RL 路径的价值感知 + +4. **RSPO（Ranking-Guided Softmax Preference Optimization）** — LambdaRank 驱动的 list-wise RL，显式优化 NDCG，自适应参考门控应对异构训练数据 + +5. **Unified VSL-RSPO** — 样本级对齐分数 $A(i)$ 动态平衡"模仿历史分布"和"向高价值探索"，支持持续在线学习 + +6. **DBS（Dynamic Beam Serving）** — 渐进递增束宽（DBW）+ 流量感知自适应束搜索（TABS），谷值期利用闲置计算拓展探索 + +# 🔗 概念网络 + +**核心三轴**: +- **Tokenization 轴**: [[generative-recommendation|生成式推荐（Generative Recommendation）]] → [[semantic-id|Semantic ID]] → [[ua-sid|UA-SID]] → [[mgmr-rq-kmeans|MGMR RQ-Kmeans]] +- **学习轴**: [[value-aware-supervised-learning|VSL]] → [[rspo|RSPO]] → [[unified-vsl-rspo|统一 VSL-RSPO 学习]] +- **服务轴**: [[lazyar|LazyAR]] → [[dynamic-beam-serving|DBS]] → [[beam-shared-kv-caching|Beam-Shared KV Caching]] → [[reco-result-cache|Recommendation Result Cache]] + +**跨域连接**: LazyAR 与 [[MTP]]（DeepSeek 多 token 预测）形成架构对比——两者均为后续位置复用前几层，但 LazyAR 的"延迟注入"在短序列多候选场景更高效。 + +# 📚 Wiki 集成 + +- **新增页面**: 13 个（1 论文 + 12 概念） +- **概念网络扩展**: 全新领域——生成式推荐/广告系统，此前 wiki 无推荐相关页面 +- **链接密度**: 论文页 15 条 wikilink，核心概念平均 3-5 条交叉引用 +- **总规模**: 1,295 → **1,308** 页（预计） + +# 💡 关键洞察 + +**1. "广告原生"生成式推荐的 co-design 范式**。GR4AD 的核心洞察是：LLM 风格的训练和推理 recipe 直接搬用到广告场景是不够的。广告需要自己的 tokenization（UA-SID 的 MLLM 微调 + MGMR 量化）、自己的学习范式（VSL + RSPO 的列表级优化）、自己的解码架构（LazyAR 的短序列多候选设计）。这种全栈 co-design 是 4.2% 收入提升的系统性基础。 + +**2. RSPO 将 LambdaRank 注入生成式 RL**。传统 LambdaRank 是 learning-to-rank 的基石，GR4AD 将其 pairwise NDCG 梯度结构嵌入 softmax 偏好优化框架，实现了生成式推荐中首个理论有界（NDCG 代价上界）的 list-wise RL 算法。参考门控的设计也务实——不追求理论完美，承认生产数据的异构性和参考分布的不可靠性。 + +**3. LazyAR 体现了"推荐原生"的效率取舍**。与 LLM 推理优化追求通用加速不同，LazyAR 利用了推荐场景的结构特性：多级 SID 中第一级信息量最大、后续级别可大量共享计算。这种领域感知的架构设计使得 GR4AD 在 500+ QPS/L20 下实现 <100ms 延迟——对于服务 4 亿用户的实时广告系统至关重要。 diff --git a/reviews/leap-review-20260703.md b/reviews/leap-review-20260703.md new file mode 100644 index 0000000..2534a27 --- /dev/null +++ b/reviews/leap-review-20260703.md @@ -0,0 +1,46 @@ +--- +title: "LEAP Review" +created: 2026-07-03 +updated: 2026-07-03 +type: review +tags: ["review", "formal-mathematics", "theorem-proving", "agentic"] +--- + +# LEAP: Agentic Formal Theorem Proving — Review + +📌 **基本信息** +- 论文：LEAP: Supercharging LLMs for Formal Mathematics with Agentic Frameworks +- 作者：Po-Nien Kung et al. (Google Cloud AI / DeepMind) +- arXiv：2606.03303 | 领域：cs.AI | 日期：2026-06-02 +- 代码：[google-deepmind/superhuman/leap](https://github.com/google-deepmind/superhuman/tree/main/leap) + +🎯 **核心概念** + +1. **AND-OR DAG 分层记忆化** — 证明树组织为有向无环图：OR 节点=开放目标，AND 节点=候选分解。支持单调精化、跨分支引理复用、预期引理规划 +2. **蓝图驱动 ATP** — 仿效人类数学家工作流：非正式蓝图 → 形式化证明草图 → 子目标递归。直接形式化失败后的回退策略 +3. **非正式-形式化交错规划** — LLM 管策略推理（自然语言），Lean 管严格验证（代码）。在形式化之前先用非正式草图规划 +4. **验证引导证明搜索** — 双层：Lean 编译器（硬约束）+ LLM Reviewer（软约束/搜索过滤器）。消融实验证明 Reviewer 不可省略 +5. **Lean-IMO-Bench** — 60 题 IMO 级新基准，专为测试非平凡洞察和长链多步证明设计 + +🔗 **概念网络** + +- 核心三角：[[blueprint-driven-atp|蓝图驱动]] ↔ [[and-or-dag-memoization|DAG 记忆化]] ↔ [[verification-guided-proof-search|验证引导搜索]] +- 伞概念连接：[[formal-theorem-proving|形式化定理证明]] → [[lean-proof-assistant|Lean]] → [[autoformalization|自动形式化]] +- 跨域关联：LEAP 的 agentic 设计与 [[workspace-first-architecture|Workspace-first]] 共享「分解+隔离」的设计范式 +- 新增 10 概念 + 1 论文 = 11 页 + +📚 **Wiki 集成** + +| 组件 | 状态 | +|------|------| +| `papers/leap-agentic-formal-math-2026.md` | ✅ | +| `raw/papers/leap-agentic-formal-math-2026.md` | ✅ | +| 伞概念 ×3 | ✅ | +| 专属概念 ×7 | ✅ | +| Review | ✅ | + +💡 **关键洞察** + +1. **通用 LLM 可以超越专用 ATP 模型** — 前提是有正确的 agentic 框架。LEAP 证明瓶颈不在语言理解而在缺乏结构化迭代交互。Putnam 2025 12/12，Lean-IMO-Bench 70%（vs 专用 Aristotle 的 48%），仅 2 次 rollout +2. **「非正式蓝图 → 形式化代码」的双层规划是通用范式** — 这不仅是 ATP 的设计模式，也是任何需要 LLM 在严格约束下生成代码的通用策略：先规划、再翻译、验证反馈迭代 +3. **LLM Reviewer 作为搜索启发式** — 当前只是过滤弱分解，但方向是 LLM 作为启发式评估器引导搜索（不只在 ATP，在 Agent 规划中也是通用方向） diff --git a/reviews/ramsey-sphere-lowerbound-review-20260629.md b/reviews/ramsey-sphere-lowerbound-review-20260629.md new file mode 100644 index 0000000..726566a --- /dev/null +++ b/reviews/ramsey-sphere-lowerbound-review-20260629.md @@ -0,0 +1,38 @@ +--- +title: "Ramsey 下界指数改进 — Review" +created: 2026-06-29 +type: review +paper: ramsey-sphere-lowerbound +--- + +# 📌 基本信息 + +- **论文**：An exponential improvement for Ramsey lower bounds +- **作者**：Jie Ma (USTC/清华丘成桐中心), Wujie Shen (清华), Shengjie Xie (USTC) +- **领域**：组合数学 / Ramsey 理论（math.CO） +- **arXiv**：2507.12926v2 +- **添加时间**：2026-06-29 + +# 🎯 核心概念 + +1. **随机球面图 G_{k,p}(n)** — 在 k 维单位球面上均匀采样点并随机连边，将经典概率方法从离散推广到连续几何空间 +2. **完美序列 (Perfect Sequences)** — 新引入的组合结构，将球面点的邻接模式编码为可分析的离散形式 +3. **Ramsey 数 r(ℓ, Cℓ)** — 组合数学核心对象，78 年来下界首次指数突破 + +# 🔗 概念网络 + +- **核心连接**：[[random-sphere-graph|随机球面图]] ↔ [[perfect-sequences|完美序列]] ↔ [[ramsey-sphere-lowerbound|论文主页]] +- **已有网络对接**：连接了 [[ramsey-numbers|Ramsey 数]]、[[probabilistic-method|概率方法]]、[[random-graph-theory|随机图理论]]、[[lovasz-local-lemma|Lovász 局部引理]]、[[ramsey-theory|Ramsey 理论]] +- **更新已有概念**：[[ramsey-numbers]] (新下界结果)、[[probabilistic-method]] (几何推广) +- **扩展网络**：5 个新增连接，0 断链 + +# 📚 Wiki 集成 + +- 新增页面：3 个（1 论文 `ramsey-sphere-lowerbound` + 2 概念 `random-sphere-graph`、`perfect-sequences`） +- 更新页面：2 个（ramsey-numbers、probabilistic-method） +- 链接完整性：100% 零断链 + +# 💡 关键洞察 + +1. **方法论跃迁**：从离散随机图（Erdős-Rényi）到连续球面测度——这不是渐进改进，而是概率方法的维度升级。几何的引入使指数壁垒首次被突破 +2. **意义**：Ramsey 数下界自 1947 年以来停滞了 78 年（Spencer 1975 仅为常数因子）。本文的随机球面图方法可能开启 Ramsey 理论中几何概率方法的新分支 diff --git a/reviews/rubrics-survey-review-2026-06-27.md b/reviews/rubrics-survey-review-2026-06-27.md new file mode 100644 index 0000000..890cead --- /dev/null +++ b/reviews/rubrics-survey-review-2026-06-27.md @@ -0,0 +1,48 @@ +--- +title: "Rubrics Survey Review" +created: 2026-06-27 +updated: 2026-06-27 +type: review +paper: "rubrics-survey-2026" +--- + +# Review: The Rules of the Game — A Survey of Rubrics for LLMs + +## 📌 基本信息 + +- **标题**: The Rules of the Game: A Survey of Rubrics for Large Language Models +- **作者**: Wenhan Liu, Jiajie Jin, Zhaoheng Huang, Tongyu Wen, Guanting Dong, Ziliang Zhao, Yutao Zhu, Zhicheng Dou, Ji-Rong Wen (Renmin University of China) +- **日期**: 2026-05-22 +- **领域**: LLM Evaluation, Reward Modeling, Rubric +- **Wiki 添加时间**: 2026-06-27 + +## 🎯 核心概念 + +1. **[[rubrics-for-llms|Rubrics for LLMs]]** — 结构化、显式的多维度评估标准，填补了传统标量奖励和 LLM judge 在开放任务中的不足 +2. **[[rubric-construction|Rubric Construction]]** — 四大构建范式：直接生成 → 对比生成 → 迭代精炼 → 在线协同演化，从静态到动态递进 +3. **[[rubric-aggregation|Rubric Aggregation]]** — 逐项评分后如何合并为总分（直接平均 / 加权求和 / 隐式聚合） +4. **[[rubric-based-reward-modeling|Rubric-Based Reward Modeling]]** — rubric 从评估工具变为训练信号：policy model RL × reward model 训练的三种角色 +5. **[[rubric-driven-evaluation|Rubric-Driven Evaluation]]** — 覆盖通用任务（推理/研究/Agent/对齐）和领域特定任务的全景评估体系 +6. **[[rubric-personalization|Rubric Personalization]]** — 从通用标准到个体偏好的过渡：PREFINE 的伪用户 agent 方法 +7. **[[rubric-safety|Rubric Safety]]** — RIPD 攻击面：rubric 本身可能成为隐秘的偏好偏移向量 + +## 🔗 概念网络 + +- **核心连接**: [[rubrics-for-llms]] ↔ [[rubric-construction]] ↔ [[rubric-based-reward-modeling]] ↔ [[rubric-driven-evaluation]] +- **跨概念连接**: [[rubrics-for-llms]] ↔ [[llm-as-a-judge]] / [[rlvr-unified-framework|RLVR]] / [[reward-hacking]] +- **开放问题链**: [[rubric-safety]] → RIPD → [[reward-hacking]] → [[rubric-personalization]]（偏好推断） +- **复用已有概念**: [[reward-hacking]], [[rlvr-unified-framework]] + +## 📚 Wiki 集成 + +- **新增页面**: 11 个（1 论文 + 1 raw + 9 概念） +- **9 概念**: rubrics-for-llms, rubric-construction, rubric-aggregation, rubric-based-reward-modeling, rubric-driven-evaluation, rubric-personalization, rubric-safety, llm-as-a-judge +- **链接密度**: 论文主页引用 10+ 概念，概念间高密度交叉引用 + +## 💡 关键洞察 + +1. **Rubric 是评估基础设施的"中间层"** — 它不是替代 reward model 或 LLM judge，而是为两者提供显式、可编辑的评估标准。这与 sz 对 Agent Harness 多维度约束的思考高度对齐：rubric 正是将"质量维度"可操作化的接口。 + +2. **从静态到协同演化的范式演进** — rubric construction 从一次性生成（Direct/Contrastive）→ 迭代精炼（Refinement）→ 在线协同演化（Online/Co-evolving），与 Agent 训练中的 curriculum learning、self-play 趋势共振。最激进的 Online 方法（DR-Tulu, SibylSense）本质上是让 rubric 和 policy 互相塑造。 + +3. **Rubric 安全是一个被低估的系统性风险** — RIPD 揭示的 pipeline 级联效应（rubric → judge → preference data → policy → 不可检测的漂移）与 reward hacking 一样危险但更隐蔽，因为 rubric 修改"看起来合理"。这直接关联到 Agent 记忆系统评估的可靠性问题。 diff --git a/reviews/safe-equilibrium-exploration-review-20260629.md b/reviews/safe-equilibrium-exploration-review-20260629.md new file mode 100644 index 0000000..74a20a5 --- /dev/null +++ b/reviews/safe-equilibrium-exploration-review-20260629.md @@ -0,0 +1,42 @@ +--- +title: "Safe Equilibrium Exploration — Review" +created: 2026-06-29 +type: review +paper: safe-equilibrium-exploration +--- + +# 📌 基本信息 + +- **论文**：On the Equilibrium between Feasible Zone and Uncertain Model in Safe Exploration +- **作者**：Yujie Yang, Zhilong Zheng, Shengbo Eben Li (清华大学车辆与运载学院) +- **领域**：安全强化学习 / Safe RL（cs.LG） +- **发表**：IEEE TPAMI 48(7), 8344-8360 (2026) +- **arXiv**：2602.00636v2 +- **添加时间**：2026-06-29 + +# 🎯 核心概念 + +1. **安全探索均衡** — 可行域与不确定模型之间的不动点：更大可行域 ⇄ 更精确模型，互为因果 +2. **SEE 算法** — 交替进行可行域扩展和模型精化，理论保证单调收敛 +3. **可行域** — 状态-动作空间的安全子集，传统方法依赖人工设计，SEE 自动发现 +4. **不确定模型** — 带不确定性量化的环境模型，精度和可行域大小形成循环依赖 +5. **Safety Filter** — 动作监控与干预模块，用 CBF/QP 实现安全约束 + +# 🔗 概念网络 + +- **核心连接**：[[equilibrium-safe-exploration|安全探索均衡]] ↔ [[feasible-zone|可行域]] ↔ [[uncertain-model|不确定模型]] ↔ [[safe-equilibrium-exploration|SEE 算法]] +- **已有网络对接**：接入 [[reinforcement-learning|强化学习]] 概念树，首次建立 safe RL 分支 +- **方法链**：[[safety-filter|Safety Filter]] ↔ [[control-barrier-function|CBF]]（背景方法）↔ SEE（新方法） +- **新增连接**：6 概念 + 1 论文，零断链 + +# 📚 Wiki 集成 + +- 新增页面：8 个（1 论文 `safe-equilibrium-exploration` + 6 概念 + 1 Review） +- 新增概念：safe-exploration、feasible-zone、equilibrium-safe-exploration、safe-equilibrium-exploration (SEE)、safety-filter、control-barrier-function、uncertain-model +- 链接完整性：100% 零断链 +- 总规模：1331 → 1339 页 + +# 💡 关键洞察 + +1. **视角转换的价值**：从"最大化可行域"到"寻找可行域-模型均衡"——这不仅是算法改进，而是对安全探索问题本质的重新定义。均衡视角揭示了为什么以往方法无法突破：它们忽略了可行域与模型精度的耦合 +2. **优雅的理论结构**：单调精化 + 单调扩展 + 收敛到不动点的证明，使 SEE 不仅是实用算法，更是一个概念上完整闭合的理论框架。这对 safe RL 领域的后续研究有范式意义 diff --git a/reviews/sen-mapping-networks-2026-06-25.md b/reviews/sen-mapping-networks-2026-06-25.md new file mode 100644 index 0000000..bb1a97c --- /dev/null +++ b/reviews/sen-mapping-networks-2026-06-25.md @@ -0,0 +1,66 @@ +--- +title: "Review: Mapping Networks" +created: 2026-06-25 +updated: 2026-06-25 +type: review +paper: "[[sen-mapping-networks]]" +--- + +# Review: Mapping Networks — 2026-06-25 + +## 📌 基本信息 + +- **论文**: Mapping Networks +- **作者**: Lord Sen, Shyamapada Mukherjee (NIT Rourkela) +- **arXiv**: 2602.19134 +- **领域**: cs.CV / 参数高效深度学习 +- **添加时间**: 2026-06-25 +- **核心贡献**: 将参数空间流形假设形式化为可证明定理，构建隐向量驱动参数生成的元架构 + +## 🎯 核心概念 + +1. **[[weight-manifold-hypothesis|Weight-Manifold Hypothesis]]** — 神经网络训练后参数位于低维光滑流形上，dim(M_θ) ≪ P +2. **[[mapping-theorem|Mapping Theorem]]** — 存在 C² 映射 g: R^d → R^P，使 g(z*) 在损失上 ε-逼近 θ* +3. **[[mapping-loss|Mapping Loss]]** — 四组件联合优化（Task + Stability + Smoothness + Alignment），各 λ 可训练 +4. **[[solvability-theorem|Solvability Theorem]]** — 加性调制 + 正交初始化确实满足 Mapping Theorem +5. **[[weight-modulation|Weight Modulation]]** — w_ij ← w_ij + α·z_i，隐向量仿射调制固定映射权重 + +## 🔗 概念网络 + +### 核心连接 +``` +weight-manifold-hypothesis ←→ mapping-theorem ←→ solvability-theorem + ↓ ↓ ↓ + manifold-hypothesis mapping-loss weight-modulation + ↓ ↓ ↓ + intrinsic-dimension lipschitz-continuity layer-wise-training + ↓ ↓ + loss-landscape parameter-efficient-training +``` + +### 扩展网络 +- 连接了 4 个已有领域的 umbrella 概念：[[hypernetworks|HyperNetworks]]、[[manifold-hypothesis|流形假设]]、[[lottery-ticket-hypothesis|彩票假说]]、[[low-rank-decomposition|低秩分解]] +- 创建了 13 个概念页，其中 4 个是跨领域伞概念、9 个是论文专属深层概念 +- 论文到概念的交叉引用密集：主页链接到 11 个概念 + +### 网络位置 +Mapping Networks 处于参数高效训练 × 流形学习 × 元学习的**交叉点**。与 [[hypernetworks]] 共享"生成权重"范式但更激进（目标网络零训练），与 [[low-rank-decomposition]] 正交可组合。 + +## 📚 Wiki 集成 + +| 指标 | 数值 | +|------|------| +| 新增页面 | 15 个（1 raw + 1 paper + 13 concepts） | +| 新增 Review | 1 个 | +| 概念中交叉链接 | 平均 4.5 个/页 | +| 总增量 | +16 页 | + +## 💡 关键洞察 + +1. **从流形假设到可证明定理**：这篇论文的独特价值在于将参数空间流形存在性的经验观察（PCA/t-SNE、ID 研究）**形式化为可证明定理**，并构建了满足定理的实用架构。这是流形学习在参数空间的理论收束。 + +2. **固定权重优于可训练权重的反直觉发现**：消融实验（Table 7）揭示了一个深刻的设计原则 — 正交初始化 + 隐向量调制的组合，优于全可训练映射权重。全训练反而增加过拟合。这说明**结构约束本身是一种比自由参数更强力的正则化**。 + +3. **理论指导架构设计**：Mapping Loss 的四个组件 — 分别对应定理的 Lipschitz 连续性、C² 可微性、以及隐空间-权重对齐 — 是"定理驱动设计"的典范。每个损失项都有明确的解析对应，而非启发式添加。 + +4. **500× 参数效率的时代将至？**：99.5% 的参数量压缩而性能不降（甚至超出），暗示当前深度学习可能存在极其严重的参数冗余。Mapping Networks 提供了一条有理论保证的压缩路径，而不只是经验技巧（剪枝/量化）。 diff --git a/reviews/tapered-language-models-review-20260629.md b/reviews/tapered-language-models-review-20260629.md new file mode 100644 index 0000000..7682ba8 --- /dev/null +++ b/reviews/tapered-language-models-review-20260629.md @@ -0,0 +1,38 @@ +--- +title: "Tapered Language Models — Review" +created: 2026-06-29 +type: review +paper: tapered-language-models +--- + +# 📌 基本信息 + +- **论文**：Tapered Language Models +- **作者**：Reza Bayat (Mila), Ali Behrouz (Cornell), Aaron Courville (Mila/UdeM/CIFAR) +- **领域**：语言模型架构设计（cs.LG） +- **arXiv**：2606.23670v1 +- **添加时间**：2026-06-29 + +# 🎯 核心概念 + +1. **深度感知容量分配** — 质疑 LM 中"所有层均等分配参数"的默认假设，提出容量应随深度递减 +2. **MLP 宽度渐缩** — 在固定总参数量下，将 MLP 中间层宽度从前向后按余弦调度递减 +3. **余弦衰减调度** — 最优 taper 函数，cos(πℓ/(2L)) 实现连续平滑的容量递减 +4. **早期-后期不对称性** — 早期层需要变换能力，后期层仅需精化残差流 + +# 🔗 概念网络 + +- **核心连接**：[[depth-aware-capacity-allocation|深度感知容量分配]] ↔ [[mlp-width-tapering|MLP 渐缩]] ↔ [[cosine-taper-schedule|余弦调度]] ↔ [[tapered-language-models|论文主页]] +- **已有网络对接**：连接 [[subquadratic-transformer-alternatives|次二次方替代架构]]、[[recurrent-transformer-architectures|循环架构]]，跨架构验证了 TLM 的通用性 +- **新增连接**：3 概念 + 1 论文 + 1 Review，零断链 + +# 📚 Wiki 集成 + +- 新增页面：5 个（1 论文 + 3 概念 + 1 Review） +- 链接完整性：100% 零断链 +- 总规模：1344 → 1349 页 + +# 💡 关键洞察 + +1. **"藏在眼皮底下的免费杠杆"** — Transformer 已提出 9 年，均等层宽从未被系统性质疑。本文用一个简单的直觉（后期层只需精化）+ 干净的实验设计（固定预算、MLP 为调节轴、4 架构 3 规模），发现了一个零成本的 perplexity 改善轴。这是最好的那种研究：问题如此明显，以至于一旦指出就再也无法忽视 +2. **U 形曲线的哲学** — 最优 taper 强度在 1.50→0.50，而非极端值。这说明"不对称"本身是好的，但"过度不对称"反而有害——存在一个最优的容量梯度。这对 NAS 和架构搜索有直接指导意义 diff --git a/reviews/verification-horizon-review-20260702.md b/reviews/verification-horizon-review-20260702.md new file mode 100644 index 0000000..4f29b9f --- /dev/null +++ b/reviews/verification-horizon-review-20260702.md @@ -0,0 +1,46 @@ +--- +title: "Review: The Verification Horizon" +created: 2026-07-02 +type: review +tags: [verification, reward-design, coding-agent, qwen] +--- + +# Review: The Verification Horizon — No Silver Bullet for Coding Agent Rewards + +📌 **基本信息** +- 论文：The Verification Horizon: No Silver Bullet for Coding Agent Rewards +- 作者：Qwen Team (Alibaba)，13 位核心贡献者 +- 领域：cs.AI / cs.CL — Coding Agent 验证与奖励设计 +- arXiv：2606.26300 +- 添加时间：2026-07-02 + +🎯 **核心概念** + +1. **Verification Horizon** — 验证是一道不断后退的边界：随着生成器增强，任何固定验证器最终都会被超越 +2. **Verification Trilemma** — Scalability / Faithfulness / Robustness 三者不可兼得，三者交集正是当前缺失的核心 +3. **Verifier-Generator Co-evolution** — 验证不是一次性设计问题，而是持续运维；必须与生成器协同进化 +4. **Intent Underspecification** — 意图天然欠定是验证困难的根源，proxy-intent gap 在优化下扩大而非缩小 +5. **Span-KTO** — 将 KTO 扩展到 span 级，利用人类隐式反馈的 polarity 信号进行偏好学习 + +🔗 **概念网络** + +- **核心连接**：Verification Horizon ↔ Verification Trilemma ↔ Co-evolution ↔ Reward Hacking +- **理论锚定**：Goodhart's Law + Rice's Theorem → 完美验证器的不可能性证明 +- **四个验证器架构**：Test Verifier → Interactive Judge → User Feedback Verifier → Automated Agent Verifier +- **新增概念**：16 个（2 umbrella + 14 论文专属） +- **复用已有概念**：reward-hacking + +📚 **Wiki 集成** + +- 新增页面：17 个（1 论文页 + 16 概念页） +- 论文页：`papers/verification-horizon-no-silver-bullet.md` +- 概念密度：14 个论文专属概念覆盖四类验证器 + 理论框架 +- 交叉引用：所有概念页均双向链接回论文页 + +💡 **关键洞察** + +1. **验证比生成更难**——这是 Brooks "No Silver Bullet" 在 AI 时代的新版本。论文从 Goodhart 定律和 Rice 定理两个方向论证了完美验证器的理论不可能性，将验证从"工程优化问题"提升为"持续运维问题"。 + +2. **四种验证器构成递进光谱**：从机械测试 → 交互判断 → 用户反馈 → 自主评估，每一级更忠实于用户意图但更难鲁棒验证。这个光谱本身就是 verification trilemma 的具象化——每个方案在三维中做出不同取舍。 + +3. **Span-KTO 的深层意义**：不只是 +13.3pp 的性能提升——更重要的是模型学会了**"失败时表现更合理"**（Inefficiency +34.5%, Communication +26.5%）。这对真实部署的信任建立至关重要。