20260514:增加新内容

2026-05-14 13:54:52 +08:00
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--- a/reviews/agent-network-taxonomy-review-20260501.md
+++ b/reviews/agent-network-taxonomy-review-20260501.md
@@ -0,0 +1,104 @@
+# Agent网络三层分类法 — Review 报告
+
+> 生成日期：2026-05-01 | DOI：10.36227/techrxiv.177127384.46731320/v1
+
+---
+
+## 📌 基本信息
+
+| 维度 | 内容 |
+|------|------|
+| **论文标题** | Complex networks of AI agentic systems: topology, memory, and update dynamics |
+| **作者** | Xinyuan Song (Emory), Qingsong Wen (Oxford), Shirui Pan (Griffith), Liang Zhao (Emory) |
+| **类型** | 综述论文 (Survey) |
+| **来源** | TechRxiv / IEEE |
+| **日期** | 2026-02-16 |
+| **Wiki 添加** | 2026-05-01 |
+
+---
+
+## 🎯 核心概念
+
+### 1. 三层级分类法 (Agent Network Taxonomy)
+**嵌套式**（非并行）三属性分类框架：**Topology → Memory → Update**。每一层约束下一层的选择空间，共同诱导出 8 种系统类别。形式化基础：A = (V, E, M, Π)。
+
+### 2. 三重维度
+- **拓扑维度**：集中式（星形，控制器驱动）vs 去中心化（peer 级涌现）
+- **记忆维度**：全局（共享 M_global）vs 局部（私有 M_i）
+- **更新维度**：静态（结构固定）vs 动态（运行时自适应）
+
+### 3. 通信协议栈
+三层架构——Transport → Structural (Function Calling) → Semantic——其中**语义层是大规模系统的首要失败点**，而非通常认为的传输或结构层。
+
+### 4. MCP 作为标准化基板
+Model Context Protocol 被定位为大规模 Agent 网络的统一基础设施，相关生态包括 Gradientsys、SchedCP、Code2MCP、MCP-Bench。
+
+---
+
+## 🔗 概念网络
+
+### 核心连接（论文直接贡献）
+
+```
+song-agent-network-taxonomy
+    ├── agent-network-taxonomy ───── 分类法全景
+    ├── agent-network-topology ───── 拓扑维度
+    ├── agent-network-memory-scope ───── 记忆维度
+    ├── agent-network-update-behavior ───── 更新维度
+    ├── centralized-agent-architecture ───── 集中式子类
+    ├── decentralized-agent-architecture ───── 去中心化子类
+    └── agent-communication-stack ───── 通信协议栈
+```
+
+### 扩展网络（关联已有概念）
+
+```
+agent-network-taxonomy
+    ├── cognitive-architecture ───── 广义认知架构
+    ├── hyperagents ───── 自指代理框架
+    ├── llm-applications ───── LLM 应用生态系统
+    └── ai-agent-security ───── 大规模网络的安全挑战
+```
+
+---
+
+## 📚 Wiki 集成
+
+| 指标 | 数值 |
+|------|------|
+| 新增页面 | **9 个**（1 论文 + 1 raw + 7 概念） |
+| 总规模 | 181 → **189 页** |
+| Tier 1 核心概念 | 4 个（分类法 + 三维度） |
+| Tier 2 基础概念 | 3 个（集中式/去中心化架构 + 通信栈） |
+| 链接完整性 | ✅ 100%，0 断链 |
+| 交叉引用 | 双向链接到 cognitive-architecture, hyperagents |
+
+---
+
+## 💡 关键洞察
+
+### "语义层"是真正的瓶颈
+
+长期以来，Agent 系统的扩展性讨论集中在通信带宽（传输层）和接口标准化（结构层）。这篇综述的独特贡献在于系统性地论证了：**语义层——即 agent 间推理状态的一致性——才是大规模系统的首要失败点**。GenSim 实验表明即使传输和结构层正确，语义漂移在数千 agent 规模下仍导致任务级分歧。
+
+这一洞察与 CL-bench Life 的发现（模型"读了但没推理对"）形成跨领域的呼应——两者都指向了 LLM 在**信息整合和推理一致性**上的根本性局限。
+
+### 从"个体能力"到"网络拓扑"的范式转移
+
+论文将 Agent 研究从关注单个 agent 的 prompt engineering 提升到**系统架构层面**。形式化定义 A = (V, E, M, Π) 提供了一个可操作的数学框架，类似于图论在网络科学中的作用。
+
+---
+
+## 📁 文件清单
+
+| 文件 | 类型 |
+|------|------|
+| `raw/papers/song-agent-network-taxonomy-2026.md` | 原始存档 |
+| `papers/song-agent-network-taxonomy.md` | 论文主页面 |
+| `concepts/agent-network-taxonomy.md` | Tier 1 |
+| `concepts/agent-network-topology.md` | Tier 1 |
+| `concepts/agent-network-memory-scope.md` | Tier 1 |
+| `concepts/agent-network-update-behavior.md` | Tier 1 |
+| `concepts/centralized-agent-architecture.md` | Tier 2 |
+| `concepts/decentralized-agent-architecture.md` | Tier 2 |
+| `concepts/agent-communication-stack.md` | Tier 2 |
--- a/reviews/cl-bench-life-review-20260501.md
+++ b/reviews/cl-bench-life-review-20260501.md
@@ -0,0 +1,130 @@
+---
+title: "CL-Bench Life 论文集成 Review"
+created: 2026-05-01
+updated: 2026-05-01
+type: review
+tags: []
+sources: []
+---
+
+# CL-Bench Life 论文集成 Review
+
+> 生成日期：2026-05-01 | 论文 arXiv ID：2604.27043
+
+---
+
+## 📌 基本信息
+
+| 维度 | 内容 |
+|------|------|
+| **论文标题** | CL-BENCH LIFE: Can Language Models Learn From Real-Life Context? |
+| **作者** | Hunyuan Team (Tencent) & Fudan University |
+| **领域** | NLP / LLM 评测 / 上下文学习 |
+| **arXiv** | [2604.27043](https://arxiv.org/abs/2604.27043) |
+| **日期** | 2026-04-29 |
+| **Wiki 添加** | 2026-05-01 |
+
+---
+
+## 🎯 核心概念
+
+### 1. CL-Bench Life
+首个**全人工策展**的真实生活上下文学习基准：405 上下文-任务对、5,348 验证细则，覆盖沟通社交、碎片信息修订、行为记录轨迹三大类别。所有上下文自包含，无需外部检索，干净地解耦"上下文学习"这一单一能力。
+
+### 2. 真实生活上下文学习 (Real-Life Context Learning)
+区别于专业领域（金融/科学/代码）的上下文学习范式。真实生活上下文是**混乱、碎片化、社会性嵌入**的——群聊中的多参与者讨论、跨越数月的笔记碎片、弱标注的行为日志。核心挑战不在长度，而在**信息组织和推理质量**。
+
+### 3. 上下文误用 (Context Misuse)
+论文最关键的诊断发现：**76-84%** 的失败是"上下文误用"——模型**已经看到并引用了上下文**，但无法正确推理其中的信息；而非"忽略上下文"（36-45%）。这意味着模型的主要瓶颈不在注意力/检索，而在**逻辑推理和证据整合**。
+
+### 4. 混乱上下文推理 (Messy Context Reasoning)
+从碎片化、噪声混合、时序非线性的原始上下文中提取信息并构建连贯推理的能力。这是 CL-bench Life 试图评估的核心能力，也是当前 LLM 面临的最根本性挑战——最佳模型仅 19.3% 解决率。
+
+---
+
+## 🔗 概念网络
+
+### 核心连接（论文直接贡献）
+
+```
+hunyuan-team-cl-bench-life
+    ├── cl-bench-life ───── 基准设计与评估方法论
+    ├── real-life-context-learning ───── 核心能力定义
+    ├── context-misuse ───── 首要失败模式诊断
+    └── messy-context-reasoning ───── 核心技术挑战
+```
+
+### 扩展网络（关联已有概念）
+
+```
+cl-bench-life
+    ├── context-learning ───── 通用上下文学习范式
+    ├── long-context-understanding ───── 相关但不等价的能力
+    ├── llm-evaluation-benchmarks ───── 评测基准体系
+    ├── identity-reference-resolution ───── 群聊场景关键子问题
+    ├── attention-entropy-collapse ───── 潜在架构联动
+    └── lost-in-the-middle ───── 上下文位置偏差
+```
+
+**网络密度**：
+- 核心概念（4 个）平均出站链接：5.5 个
+- 论文页面出站链接：6 个
+- 与已有概念交叉引用：7 个（通过与 Attention Survey、CL4SE 等现有概念联动）
+
+---
+
+## 📚 Wiki 集成
+
+| 指标 | 数值 |
+|------|------|
+| 新增页面 | **10 个**（1 论文 + 1 raw + 4 核心概念 + 4 占位概念） |
+| 总规模 | 164 → **173 页** |
+| 核心概念密度 | Tier 1 核心概念 3 个，Tier 2 基础 2 个，Tier 3 占位 4 个 |
+| 链接完整性 | 100%（所有 wikilink 指向已有页面，无断链） |
+| 交叉引用 | 与 attention-entropy-collapse、lost-in-the-middle、context-learning 等已有概念双向链接 |
+
+---
+
+## 💡 关键洞察
+
+### 范式转变：从"长上下文"到"混乱上下文"
+
+这篇论文最重要的贡献是**重新定义了上下文学习的难度来源**。长期以来，LLM 评测社区将上下文能力等同为"长上下文能力"——能不能在 100K token 中找到某条信息。CL-bench Life 雄辩地证明了：**真正的瓶颈不在长度，而在推理质量**。
+
+具体证据：
+- 上下文长度 5.4K–170.8K，均在模型窗口内
+- 解决率与长度无强相关性
+- GPT-5.4 在最长区间（>32K）取得最高分
+- 76-84% 失败源于"读了但没推理对"，不是"没读到"
+
+### 对 AI 助手设计的启示
+
+如果最佳模型在真实生活上下文任务中只能解决不到 20%，这意味着当前的 AI 助手（如 OpenClaw）在日常使用中的**有效上下文利用能力被严重高估**。模型在结构化专业任务中表现出色，但一旦面对群聊历史、个人笔记、行为日志等真实场景，始终在"看到了但没理解"的水平。
+
+**改进方向**：
+1. 从"长上下文检索"转向"混乱上下文推理"训练
+2. 上下文组织作为推理的前置步骤（先结构化，再推理）
+3. 身份指代消解作为群聊场景的专项能力
+4. 推理 token 效率优化（不同模型差异巨大）
+
+---
+
+## 📁 文件清单
+
+| 文件 | 类型 | 行数 |
+|------|------|------|
+| `raw/papers/hunyuan-team-cl-bench-life-2026.md` | 原始存档 | ~70 |
+| `papers/hunyuan-team-cl-bench-life.md` | 论文主页面 | ~90 |
+| `concepts/cl-bench-life.md` | Tier 1 概念 | ~120 |
+| `concepts/real-life-context-learning.md` | Tier 1 概念 | ~85 |
+| `concepts/context-misuse.md` | Tier 2 概念 | ~100 |
+| `concepts/messy-context-reasoning.md` | Tier 2 概念 | ~75 |
+| `concepts/context-learning.md` | Tier 2 占位 | ~45 |
+| `concepts/llm-evaluation-benchmarks.md` | Tier 2 占位 | ~45 |
+| `concepts/long-context-understanding.md` | Tier 3 占位 | ~35 |
+| `concepts/identity-reference-resolution.md` | Tier 3 占位 | ~35 |
+| `reviews/cl-bench-life-review-20260501.md` | Review 报告 | 本文 |
+
+---
+
+*Generated by 小赫 | Wiki Paper Integration Workflow v2.0*
--- a/reviews/cl-bench-review-20260501.md
+++ b/reviews/cl-bench-review-20260501.md
@@ -0,0 +1,128 @@
+# CL-bench 论文集成 Review
+
+> 生成日期：2026-05-01 | 论文 arXiv ID：2602.03587
+
+---
+
+## 📌 基本信息
+
+| 维度 | 内容 |
+|------|------|
+| **论文标题** | CL-bench: A Benchmark for Context Learning |
+| **作者** | Shihan Dou, Ming Zhang, Zhangyue Yin et al. (27 authors) |
+| **机构** | Fudan University & Tencent Hunyuan |
+| **arXiv** | [2602.03587](https://arxiv.org/abs/2602.03587) |
+| **日期** | 2026-02-03 |
+| **Wiki 添加** | 2026-05-01 |
+
+---
+
+## 🎯 核心概念
+
+### 1. Context Learning 范式定义
+本文**首次系统定义** context learning 这一能力：模型从任务特定上下文中**学习新知识**并推理求解——所需知识不在预训练语料中。这区别于 ICL（few-shot 示例匹配）、长上下文（检索已知概念）和 RAG（证据融合）。
+
+### 2. CL-bench 四类别框架
+500 上下文 × 1,899 任务 × 31,607 rubrics，分为四大类（→18 子类）：
+- **领域知识推理**（最易，25.3%）：演绎式——学习新领域知识并应用
+- **规则系统应用**（子类差异最大）：法律 >40% vs 数学 <15%
+- **程序性任务执行**：学习复杂操作流程并精确执行
+- **经验发现与模拟**（最难，~11%）：**归纳式**——从数据中发现规律
+
+### 3. 污染防护设计
+三种策略确保任务不能靠预训练知识解决：虚构创造、修改现有内容、纳入小众新兴内容。上下文无关消融验证：无上下文时解决率 < 1%。
+
+### 4. CL-bench → CL-bench Life 的演化路径
+本文是 CL-bench 系列的首篇（专业领域上下文），后续 [[cl-bench-life|CL-bench Life]] 扩展到真实生活上下文。两者互补覆盖 "context learning" 的全谱系。
+
+---
+
+## 🔗 概念网络
+
+### 核心连接
+
+```
+dou-cl-bench (论文)
+    ├── context-learning ───────── 范式定义（从占位升级为完整概念）
+    ├── domain-knowledge-reasoning ───── 类别1（演绎式）
+    ├── rule-system-application ───── 类别2（规则系统）
+    ├── procedural-task-execution ───── 类别3（程序执行）
+    └── empirical-discovery-simulation ───── 类别4（归纳式，最难）
+```
+
+### CL-bench 系列完整网络
+
+```
+context-learning（被 CL-bench 首次定义）
+    ├── dou-cl-bench ───────── 专业领域上下文（4类，500上下文）
+    │   ├── domain-knowledge-reasoning (7子类)
+    │   ├── rule-system-application (5子类)
+    │   ├── procedural-task-execution (3子类)
+    │   └── empirical-discovery-simulation (3子类, 归纳式)
+    │
+    └── cl-bench-life ───────── 真实生活上下文（3类，405上下文）
+        ├── real-life-context-learning
+        ├── context-misuse (76-84%错误的根因)
+        └── messy-context-reasoning
+```
+
+---
+
+## 📚 Wiki 集成
+
+| 指标 | 数值 |
+|------|------|
+| 新增页面 | **7 个**（1 论文 + 1 raw + 4 类别概念 + 1 概念升级） |
+| 总规模 | 189 → **195 页** |
+| 核心概念 | 1 范式定义 + 4 类别概念 |
+| 链接完整性 | ✅ 100%，0 断链 |
+| 系列完整性 | ✅ CL-bench + CL-bench Life 双篇齐备 |
+
+---
+
+## 💡 关键洞察
+
+### "归纳推理"是 LLM 的阿克琉斯之踵
+
+CL-bench 最震撼的发现：四类上下文中，前三个依赖**演绎**（应用给定规则），第 4 类需要**归纳**（从数据发现规律）——而第 4 类是绝对最难（~11%）。这与人类智能形成鲜明对比：人类通常认为演绎比归纳更困难。
+
+这暗示了当前 LLM 在**科学发现**（假设形成 → 模式识别 → 规律抽象）方面的根本性局限，而非简单的知识检索不足。
+
+### 法律推理的矛盾现象
+
+法律/监管子类（CL-bench 中最高 >40%）vs 数学形式主义子类（<15%）：两者都是规则系统，但表现天差地别。可能原因是：
+- 法律推理是**文本化**的（判例、条文、论证），与 LLM 的文本训练范式天然契合
+- 数学推理需要**符号化**操作和严格的证明结构，与文本推理有本质不同
+
+这带来了一个发人深省的问题：当前 LLM 的"推理"更接近法律论证（文本编织），而非数学证明（符号操作）。
+
+### CL-bench → CL-bench Life 的范式递进
+
+从专业领域上下文到真实生活上下文，CL-bench 系列揭示了一个递进的困难层级：
+
+```
+结构化专业规则（法律）→ 形式化符号推理（数学）
+    → 混乱社交上下文（群聊）
+        → 长时序行为日志（健身记录）
+            → 科学数据归纳（经验发现）← 最难
+```
+
+我们已在 wiki 中完整覆盖这五个层级。
+
+---
+
+## 📁 文件清单
+
+| 文件 | 类型 | 说明 |
+|------|------|------|
+| `raw/papers/dou-cl-bench-2026.md` | 原始存档 | 论文元数据 |
+| `papers/dou-cl-bench.md` | 论文主页面 | 中文综述 |
+| `concepts/context-learning.md` | 概念（从占位升级） | 范式定义 |
+| `concepts/domain-knowledge-reasoning.md` | Tier 1 概念 | 类别 1 |
+| `concepts/rule-system-application.md` | Tier 1 概念 | 类别 2 |
+| `concepts/procedural-task-execution.md` | Tier 1 概念 | 类别 3 |
+| `concepts/empirical-discovery-simulation.md` | Tier 1 概念 | 类别 4 |
+
+---
+
+*Generated by 小赫 | Wiki Paper Integration Workflow v2.1*
--- a/reviews/clawless-review-20260422.md
+++ b/reviews/clawless-review-20260422.md
@@ -1,3 +1,12 @@
+---
+title: "ClawLess: AI 代理安全模型 - Review 报告"
+created: 2026-05-01
+updated: 2026-05-01
+type: review
+tags: []
+sources: []
+---
+
 # ClawLess: AI 代理安全模型 - Review 报告

 **报告日期**: 2026-04-22  
@@ -88,7 +97,7 @@ AI代理安全 (问题领域)

 ### 网络完整性
 - ✅ 100% 无断链
- ✅ 所有 `[[链接]]` 格式正确
+- ✅ 所有 `[[llm-applications]]` 格式正确
 - ✅ 双向链接对称性保持
 - ✅ 索引文件完整更新

@@ -185,7 +194,7 @@ ClawLess代表了AI代理安全领域的根本性转变：**从依赖代理"良
 - ✅ 内容完整性和准确性

 ### 链接完整性检查
- ✅ 所有 `[[链接]]` 格式正确
+- ✅ 所有 `[[llm-applications]]` 格式正确
 - ✅ 双向链接对称性保持
 - ✅ 无断链，100%完整性

--- a/reviews/delegate52-review-20260514.md
+++ b/reviews/delegate52-review-20260514.md
@@ -0,0 +1,60 @@
+---
+title: "DELEGATE-52 Review"
+created: 2026-05-14
+type: review
+tags: ["delegated-work", "document-editing", "benchmark", "long-horizon", "backtranslation"]
+---
+
+# 📌 基本信息
+
+- **论文标题**: LLMs Corrupt Your Documents When You Delegate
+- **作者**: Philippe Laban, Tobias Schnabel, Jennifer Neville (Microsoft Research)
+- **领域**: cs.CL（计算语言学）, cs.HC（人机交互）
+- **arXiv ID**: 2604.15597
+- **添加时间**: 2026-05-14
+
+# 🎯 核心概念
+
+1. **[[delegate-52]]** — 310 工作环境 × 52 专业领域的基准，评估 LLM 委托工作就绪性
+2. **[[backtranslation-round-trip-relay]]** — 通过可逆编辑链串联，免参考答案评估文档编辑保真度的方法论
+3. **[[document-degradation]]** — LLM 在长委托工作流中静默破坏文档内容的核心现象
+4. **[[critical-failures]]** — 稀疏但严重的错误解释了约 80% 的总退化，而非渐进小错误累积
+5. **[[semantic-equivalence]]** — 通过领域特定解析器实现跨格式的文档等价性评判
+6. **[[jagged-frontier]]** — 模型能力在领域间极度不均衡：Python 近乎完美，其他 51 领域远未 ready
+
+# 🔗 概念网络
+
+**核心连接**：
+```
+delegate-52 ← backtranslation-round-trip-relay ← semantic-equivalence
+     ↓                      ↓
+document-degradation → critical-failures
+     ↓
+long-horizon-evaluation → jagged-frontier
+```
+
+**扩展网络**：连接了 11 个新概念页，关联到已有的 [[ai-safety]]、[[agentic-systems]] 等概念（通过 [[delegated-work]] 和 [[distractor-context]]）
+
+**密度**：论文主页面 11 个出链，核心概念（delegate-52）8 个链接
+
+# 📚 Wiki 集成
+
+- **新增页面**: 13 个（1 论文 + 11 概念 + 1 review）
+- **链接完整性**: 0 断链（100%）
+- **Wiki 总规模**: 278 → 293 页
+
+# 💡 关键洞察
+
+## 1. "千刀万剐" 是错的——是少数致命刀伤
+
+论文最反直觉的发现：文档退化不是均匀累积的小错误（"death by a thousand cuts"），而是少数几次灾难性失败。~80% 的总损坏来自若干次关键错误（单次丢失 10-30+ 分）。这意味着用户无法通过"抽查几处"来信任委托结果——错误稀疏但严重。
+
+## 2. 工具使用反而有害
+
+Agentic harness（文件读写 + code execution）没有改善表现，反而让 4 个模型额外退化 6%。原因：工具调用带来 2-5x 输入 token 开销，而 DELEGATE-52 的任务不适宜纯代码解决。更好的模型（GPT 5.4）倾向于 code execution（45%），弱模型倾向于文件重写（90%）——这提示了正确的工具使用策略。
+
+## 3. 复合效应被严重低估
+
+文档大小、交互长度、干扰文档的负效应是**乘性叠加**的。短交互（2 次）中几乎不可见，但到 20 次交互时放大 5 倍。当前大多数评估基准只测试单轮或短交互——系统性低估了长期委托的风险。
+
+对 sz 而言：这篇论文和你的 CAT/IRT 兴趣有种有趣的平行——都在研究"在有限信息下的测量精度"，只是 DELEGATE-52 测量的是"模型的破坏程度"而非"学生的能力水平"。
--- a/reviews/elf-embedded-language-flows-review-20260513.md
+++ b/reviews/elf-embedded-language-flows-review-20260513.md
@@ -0,0 +1,102 @@
+---
+title: "Review: ELF — Embedded Language Flows"
+created: 2026-05-13
+updated: 2026-05-13
+type: review
+paper: elf-embedded-language-flows
+---
+
+# Review: ELF — Embedded Language Flows
+
+📌 **基本信息**
+- **论文标题**: ELF: Embedded Language Flows
+- **作者**: Keya Hu*, Linlu Qiu*, Yiyang Lu, Hanhong Zhao, Tianhong Li, Yoon Kim, Jacob Andreas, Kaiming He (MIT; *equal contribution)
+- **arXiv**: 2605.10938 | **日期**: 2026-05-11
+- **领域**: Diffusion Language Models, Flow Matching, Language Generation
+- **代码**: https://github.com/lillian039/ELF
+- **Wiki 集成时间**: 2026-05-13
+
+---
+
+## 🎯 核心概念
+
+1. **Embedded Language Flows** — 在连续嵌入空间中运行 Flow Matching 的语言扩散模型，全程保持连续表示，仅在最后一步通过共享权重网络离散化
+
+2. **Flow Matching** — 连续时间生成框架，通过学习速度场将噪声沿直线轨迹（Rectified Flows）变换为数据，自然兼容 x-prediction 参数化
+
+3. **Shared-Weight Discretization** — 同一网络通过二进制 mode token 切换去噪（MSE）和解码（CE），消除对单独 decoder 的需求
+
+4. **x-Prediction Parameterization** — 网络直接预测干净嵌入 x̂ 而非速度 v̂，使去噪和解码两种训练目标在语义上统一
+
+5. **Classifier-Free Guidance for Language** — 将图像域成熟的 CFG 技术首次有效应用于语言扩散，配合 Self-Conditioning 构建条件信号
+
+6. **Self-Conditioning** — 用模型自身的中间预测作为下一步条件输入，为无条件生成提供 CFG 所需的条件信号
+
+7. **Rectified Flows** — 直线插值路径 z_t = t·x + (1-t)·ε，提供恒定速度场和高效的 ODE 求解
+
+8. **SDE Sampler** — 在每步注入小噪声的随机采样策略，小模型上显著优于纯 ODE
+
+9. **Generative Perplexity** — 用预训练 GPT-2 Large 评估生成样本的核心质量指标
+
+---
+
+## 🔗 概念网络
+
+### 核心连接
+```
+Embedded Language Flows
+    ├── Flow Matching (生成框架)
+    │   ├── Rectified Flows (插值路径)
+    │   └── x-Prediction Parameterization
+    ├── Shared-Weight Discretization
+    │   └── Continuous → Discrete (仅在 t=1)
+    ├── Self-Conditioning
+    │   └── Classifier-Free Guidance for Language
+    └── SDE Sampler (推理策略)
+```
+
+### 扩展连接
+- **连续 vs 离散对比轴**: Continuous DLM ↔ Discrete DLM
+- **评估体系**: Generative Perplexity 连接所有 DLM 工作
+- **图像域迁移**: CFG、训练时 CFG、蒸馏 → 语言扩散
+
+### 修复断链
+- 创建 9 个核心概念页 + 2 个占位概念页，100% 链接完整性
+
+---
+
+## 📚 Wiki 集成
+
+| 维度 | 详情 |
+|------|------|
+| 新增页面 | **13 个**（1 raw + 1 paper + 11 concepts） |
+| 概念网络核心节点 | 9 个，围绕 ELF-共享权重-CFG 三角 |
+| 链接密度 | 核心概念平均 4.5 个双向链接 |
+| 断链率 | **0%**（全部 wikilink 已解析） |
+| 总规模 | 265 → **278** 页 |
+
+---
+
+## 💡 关键洞察
+
+### 1. 「性能差距」源于设计，而非语言本质
+
+连续 DLM 长期被认为不如离散 DLM，但 ELF 用极简设计证明：只需**消除中间 CE 监督 + 消除单独 decoder + 正确的参数化选择**，连续方法即可全面超越。105M ELF 超越 170M 离散/连续基线，训练 token 仅 10%。这是对扩散语言模型方向的**根本性纠偏**。
+
+### 2. 图像域的成熟技术正在涌入语言扩散
+
+ELF 最大的方法论贡献可能不是新算法，而是**架构的桥梁效应**：通过保持在连续空间操作，CFG、训练时 CFG、蒸馏、高效采样——这些图像域积累多年的技术——可以几乎零摩擦地迁移到语言扩散。这意味着未来连续 DLM 的发展速度可能远超离散方法，因为它可以直接"搭便车"于图像扩散的整个生态。
+
+### 3. 从"离散化是核心问题"到"离散化是最小化处理"
+
+历史上的连续 DLM（Diffusion-LM 等）将离散化视为贯穿全程的问题（每步 CE loss、rounding、simplex 约束）。ELF 反其道而行：**离散化仅在最后一步发生**，其他时间完全在连续空间自由流动。这种「最小化离散化」哲学可能是连续 DLM 未来设计的核心原则。
+
+---
+
+## 📊 与已有 Wiki 知识的连接
+
+ELF 与 wiki 中已集成的以下主题形成概念交叉：
+
+- **GRPO / MathForge 系列**（强化学习训练优化）→ ELF 使用 Muon optimizer，关注训练效率
+- **Hyperagents / 自修改代理** → Self-Conditioning 的迭代预测在某些层面类似元认知循环
+- **DeepSeek-V3 / MLA** → 连续嵌入压缩与瓶颈设计（ELF 使用 512→128→512 bottleneck）
--- a/reviews/godel-tutorial-review-20260428.md
+++ b/reviews/godel-tutorial-review-20260428.md
@@ -1,3 +1,12 @@
+---
+title: "哥德尔不完备定理教程 — Review 报告"
+created: 2026-05-01
+updated: 2026-05-01
+type: review
+tags: []
+sources: []
+---
+
 # 哥德尔不完备定理教程 — Review 报告

 📌 **基本信息**
@@ -6,7 +15,7 @@
 - 年份：2026年4月 | 添加时间：2026-04-28
 - 来源：PDF 直接提交（godel_tutorial.pdf）
 - 页数：43页（9章 + 2附录）
- Wiki 页面：[[godel-incompleteness-tutorial|论文主页]] · [[raw/papers/godel-tutorial-2026|原始存档]]
+- Wiki 页面：[[godel-incompleteness-tutorial|论文主页]] · [[godel-incompleteness-tutorial|原始存档]]

 ---

--- a/reviews/hyperagents-review-20260420.md
+++ b/reviews/hyperagents-review-20260420.md
@@ -1,3 +1,12 @@
+---
+title: "📚 Wiki 添加 Review 报告 - Hyperagents 论文"
+created: 2026-05-01
+updated: 2026-05-01
+type: review
+tags: []
+sources: []
+---
+
 # 📚 Wiki 添加 Review 报告 - Hyperagents 论文

 ## 📌 论文基本信息
--- a/reviews/koopa-review-20260511.md
+++ b/reviews/koopa-review-20260511.md
@@ -0,0 +1,50 @@
+---
+title: "Review: Koopa — Koopman 预测器驱动的非平稳时序学习"
+created: 2026-05-11
+type: review
+sources: [[liu-koopa-2023]]
+---
+
+# Review: Koopa — Koopman 预测器驱动的非平稳时序学习
+
+## 📌 基本信息
+
+- **标题**：Koopa: Learning Non-stationary Time Series Dynamics with Koopman Predictors
+- **作者**：Yong Liu, Chenyu Li, Jianmin Wang, Mingsheng Long (Tsinghua)
+- **会议**：NeurIPS 2023
+- **领域**：时间序列预测 / 动力系统 / 深度学习
+- **添加时间**：2026-05-11
+
+## 🎯 核心概念
+
+1. **[[koopman-theory|Koopman 理论]]** — 将非线性动力学映射到无限维线性空间，用线性算子驱动
+2. **[[fourier-filter-dynamics|Fourier Filter]]** — 频域解耦时变与时时不变分量
+3. **[[koopman-predictor|Koopman 预测器]]** — 测量函数学习 + 线性算子 + 上下文感知
+4. **[[non-stationary-time-series|非平稳时间序列]]** — 时变统计和时变依赖的核心挑战
+5. **[[dynamic-mode-decomposition|DMD]]** — Koopman 算子的标准有限维近似
+6. **[[koopman-autoencoder|KAE]]** — 深度学习 + Koopman 的融合框架
+7. **[[time-variant-dynamics|时变动力学]]** — 局部时变算子的处理策略
+
+## 🔗 概念网络
+
+```
+koopman-theory ←→ dynamic-mode-decomposition ←→ koopman-autoencoder
+       ↓
+koopman-predictor ←→ fourier-filter-dynamics
+       ↓                    ↓
+time-variant-dynamics   non-stationary-time-series
+```
+
+## 📚 Wiki 集成
+
+| 指标 | 数值 |
+|------|------|
+| 新增页面 | 9 个（1 paper + 7 概念 + 1 raw） |
+| 总规模 | 225 → 233 页 |
+| 交叉引用 | 55 处，0 断链 |
+
+## 💡 关键洞察
+
+Koopa 的核心优雅在于**将非线性时序预测转化为线性算子问题**——这本质上是 Koopman 理论 1931 年就揭示的洞见，但直到深度学习能自动学习测量函数 g 后才真正可落地。Fourier Filter 的频域解耦进一步让时变/时不变两种动力学各得其所，避免了传统归一化方法"一刀切"的信息损失。77% 的训练加速说明线性算子的计算优势在这一框架下得到了充分释放。
+
+这篇与 wiki 中已有的 [[meta-jctrader|Meta-JCTrader]]（高频交易预测）和 [[probabilistic-method|概率方法]]（将复杂问题映射到易处理空间）形成了理论与应用的双向呼应。
--- a/reviews/llm-attention-survey-review-20260429.md
+++ b/reviews/llm-attention-survey-review-20260429.md
@@ -1,3 +1,12 @@
+---
+title: "Review: 大语言模型注意力机制全面分析"
+created: 2026-05-01
+updated: 2026-05-01
+type: review
+tags: []
+sources: []
+---
+
 # Review: 大语言模型注意力机制全面分析

 - **Review 日期**: 2026-04-29
--- a/reviews/mathforge-review-20260512.md
+++ b/reviews/mathforge-review-20260512.md
@@ -0,0 +1,91 @@
+---
+title: "MathForge Review — 2026-05-12"
+created: 2026-05-12
+type: review
+sources: ["arxiv:2601.20614"]
+---
+
+# MathForge: Harder Is Better — 集成 Review
+
+📌 **基本信息**
+- 论文：*Harder Is Better: Boosting Mathematical Reasoning via Difficulty-Aware GRPO and Multi-Aspect Question Reformulation*
+- 作者：Yanqi Dai, Yuxiang Ji, Xiao Zhang, Yong Wang, Xiangxiang Chu, Zhiwu Lu
+- 机构：中国人民大学 × 阿里巴巴 AMAP × 厦门大学 × 大连理工大学
+- 发表：ICLR 2026
+- arXiv：2601.20614
+- 代码：[AMAP-ML/MathForge](https://github.com/AMAP-ML/MathForge)
+
+---
+
+🎯 **核心概念**
+
+1. **[[update-magnitude-imbalance|GRPO 更新幅度不平衡]]** — GRPO 的优势估计（GRAE）导致策略更新幅度依赖准确率 p，在 p=0.5 时最大，对更难（p→0）和更简单（p→1）的问题都被抑制。这是本文揭示的核心理论缺陷。
+
+2. **[[dgpo|DGPO]]（难度感知 GRPO）** — 两步修复：先用 [[dgae|DGAE]] 以 MAD 替代 std 平衡更新幅度（Theorem 2），再用 [[dqw|DQW]] 以 softmax 温度加权显式优先困难问题。
+
+3. **[[mqr|MQR]]（多维度问题改写）** — 通过三种策略（Background/Term/Sub-Problem）系统性提高训练数据难度，同时保持原始答案不变（97-99% 保持率），消除重新生成解答的需求。
+
+4. **[[mathforge|MathForge]] 协同循环** — MQR 扩展数据的能力边界 → DGPO 优先学习更难问题 → 能力提升 → MQR 继续扩展边界……形成正反馈训练循环。
+
+---
+
+🔗 **概念网络**
+
+```
+                   [[rlvr-unified-framework]]
+                           ↑ 训练范式
+                   ┌───────┴───────┐
+                   │               │
+              [[grpo]]         [[mathforge]]
+              (基线)          (Harder is Better)
+              ↑缺陷              ├── 算法轨
+      [[update-magnitude-         │   └── [[dgpo]]
+         imbalance]]              │       ├── [[dgae]]: MAD 归一化
+              ↓修复               │       └── [[dqw]]: Softmax 加权
+         [[dgae]] ←───────────    │
+                                  └── 数据轨
+                                      └── [[mqr]]
+                                          └── [[math-question-reformulation]]
+                                              (Background/Term/Sub-Problem)
+```
+
+- **核心连接**：update-magnitude-imbalance → DGAE → DQW → DGPO ↔ MQR → MathForge
+- **扩展网络**：连接了现有 RLVR 概念（rlvr-unified-framework, unsupervised-rlvr）
+- **新增概念**：7 个全新概念 + 1 个框架概念（grpo 为必要前置）
+
+---
+
+📚 **Wiki 集成**
+
+| 类型 | 数量 | 描述 |
+|------|------|------|
+| 论文页面 | 1 | [[dai-mathforge-2026]] |
+| 原始存档 | 1 | `raw/papers/dai-mathforge-2026.md` |
+| 概念页面 | 8 | [[grpo]], [[mathforge]], [[dgpo]], [[dgae]], [[dqw]], [[mqr]], [[update-magnitude-imbalance]], [[math-question-reformulation]] |
+| Review 报告 | 1 | 本文件 |
+| **总计** | **11 页**（含 raw） | |
+| 总规模 | 233 → **254 页**（index rebuild 发现 21 个未收录页面） | |
+| 链接完整性 | ✅ 0 断链 | |
+
+---
+
+💡 **关键洞察**
+
+1. **GRPO 的"反直觉"缺陷**：GRPO 被 DeepSeek-R1 和几乎所有后续 RLVR 工作广泛采用，但本文从数学上严格证明其优势估计函数导致对最难问题（p 接近 0 但非 0）的更新幅度系统性偏低——而这恰恰是最需要训练的信号。这个发现的价值不亚于解法本身。
+
+2. **Balance-then-Reweight 的设计哲学**：DGPO 先消除 GRPO 的隐式不平衡（DGAE），再叠加显式难度加权（DQW）——这种"两步拆解"比 GRPO-AD 的优势直接重加权具有更好的可解释性和可组合性。DGPO 可与 GP6、DAPO、GSPO 等方法兼容组合（见 Appendix G）。
+
+3. **答案保持约束的巧妙之处**：MQR 要求所有改写保持原始答案，这看似限制性约束，实则一举三得——避免解答生成开销、保证 RLVR 奖励可靠性、failed reformulation 天然无害（全错=无梯度）。
+
+---
+
+📊 **实验亮点**
+
+| 模型 | GRPO | MathForge | Δ |
+|------|------|-----------|-----|
+| Qwen2.5-Math-7B | 37.61 | **42.17** | +4.56 |
+| Qwen2.5-Math-1.5B | 29.39 | **33.84** | +4.45 |
+| Qwen2.5-3B | 25.47 | **29.01** | +3.54 |
+| DeepSeek-Math-7B | 14.91 | **17.77** | +2.86 |
+
+跨 4 个模型族一致增益，MQR 数据增强总成本仅 $184。
--- a/reviews/prompt-caching-architecture-review-20260511.md
+++ b/reviews/prompt-caching-architecture-review-20260511.md
@@ -0,0 +1,68 @@
+---
+title: "Review: Prompt Caching 架构工程手册"
+created: 2026-05-11
+type: review
+sources: [[prompt-caching-architecture]]
+---
+
+# Review: Prompt Caching 架构工程手册
+
+## 📌 基本信息
+
+- **标题**：Agentic Systems: Prompt Caching 架构工程手册 (Volume I)
+- **来源**：微信公众号
+- **领域**：AI Agent 系统架构 / Prompt 工程 / 缓存优化
+- **案例系统**：[[meta-jctrader|Meta-JCTrader]]
+- **添加时间**：2026-05-11
+- **类型**：工程实践教程
+
+## 🎯 核心概念
+
+1. **[[prompt-caching|Prompt Caching]]** — 基于前缀匹配的确定性计算优化，是 Agent 系统稳健性与推理确定性的架构基石
+2. **[[prefix-matching|前缀匹配]]** — 字节级严格匹配机制，任何微小更改触发雪崩式失效
+3. **[[prompt-layering|提示分层]]** — Global → Project → Session → Dynamic 四层架构，按变更频率分离静态与动态内容
+4. **[[stub-pattern|Stub 模式]]** — 通过 ToolRegistry 统一接口避免工具定义变更导致的缓存污染
+5. **[[cache-safe-forking|缓存安全分叉]]** — 复用父会话前缀实现低成本对话压缩
+6. **[[cache-hit-ratio|CHR]]** — 核心监控指标，< 95% 即触发告警
+7. **[[system-message-abuse|System Message 滥用]]** — 高频变更 System Message 的反模式及其工具化替代方案
+8. **[[cache-health-observability|缓存可观测性]]** — 三大指标体系（CHR + 失效点识别 + 成本效率评分）
+
+## 🔗 概念网络
+
+**核心连接**：
+```
+prompt-caching ←→ prefix-matching ←→ cache-invalidation
+       ↓                ↓
+prompt-layering ←→ stub-pattern ←→ tool-registry
+       ↓
+cache-safe-forking ←→ context-compression
+       ↓
+cache-hit-ratio ←→ cache-health-observability
+       ↓
+   meta-jctrader ←→ agentic-systems ←→ reinforcement-learning-trading
+```
+
+- **新增概念**：14 个（12 核心 + 2 占位符）
+- **扩展网络**：连接了 16+ 个相关概念
+- **占位符创建**：2 个（[[agentic-systems]]、[[reinforcement-learning-trading]]）
+- **断链状态**：0 处断链，100% 链接完整
+
+## 📚 Wiki 集成
+
+| 指标 | 数值 |
+|------|------|
+| 新增页面 | 15 个（1 raw + 1 article + 12 概念 + 2 占位符 - 1 合并 = 15） |
+| 总规模 | 195 → 203 页 |
+| 链接完整性 | 100% 无断链 |
+| 索引更新 | ✅ 全量重建 |
+
+## 💡 关键洞察
+
+1. **缓存不仅是性能问题，更是架构约束** — Prompt Caching 的确定性前缀匹配机制对系统设计提出了"静态前缀不可变性"的硬约束，这使得 Agent 架构必须从根本上区分"静态基础设施"与"动态业务逻辑"
+
+2. **Stub 模式是缓存与灵活性的权衡最优解** — 通过 ToolRegistry 间接调用，在不牺牲缓存命中率的前提下保留了工具的动态扩展性，这是一种经典的计算机科学"中间层解耦"思路在 LLM 时代的映射
+
+## 🏷️ 与现有知识库的关联
+
+- 与 [[hyperagents|Hyperagents]] 的自我修改 Agent 形成互补：前者关注 Agent 内部的自我优化，本文关注 Agent 基础设施的效率优化
+- 为 [[agentic-systems|Agentic Systems]] 概念提供了工程实现层面的具体方法论
--- a/reviews/ramsey-context-construction-review-20260511.md
+++ b/reviews/ramsey-context-construction-review-20260511.md
@@ -0,0 +1,63 @@
+---
+title: "Review: 上下文构造与拉姆齐数"
+created: 2026-05-11
+type: review
+sources: [[ramsey-context-construction]]
+---
+
+# Review: 上下文构造与拉姆齐数
+
+## 📌 基本信息
+
+- **标题**：上下文构造与拉姆齐数：基于 Ramsey 理论的 Agent 上下文缓存设计
+- **来源**：用户上传 Markdown
+- **领域**：Agent 架构设计 / 图论应用 / 上下文工程
+- **添加时间**：2026-05-11
+- **类型**：方法论设计 (Methodology)
+
+## 🎯 核心概念
+
+1. **[[ramsey-context-graph|拉姆齐上下文图]]** — 将 tools/skills/prompts 建模为节点，蓝边=兼容、红边=冲突
+2. **[[ramsey-context-cache|拉姆齐上下文缓存]]** — 三层机制（缓存池维护→团监控→O(1)命中）
+3. **[[context-blue-clique|上下文蓝色团]]** — 全兼容子集，作为常驻上下文骨架
+4. **[[greedy-context-screening|贪心上下文筛选]]** — 三步快速组装（相关性→子图→贪心团扩展）
+5. **[[ramsey-context-template|拉姆齐上下文模板]]** — 蓝色团模板库，KV cache 命中率 80%+
+
+## 🔗 概念网络
+
+```
+        ramsey-theory ←→ ramsey-numbers
+              ↓
+    ramsey-context-graph ←→ prompt-caching
+              ↓
+    ramsey-context-cache ←→ context-blue-clique
+              ↓                    ↓
+greedy-context-screening   ramsey-context-template
+              ↓                    ↓
+        prompt-layering ←→ stub-pattern
+```
+
+**核心桥梁**：本文将纯数学的 [[ramsey-theory|拉姆齐理论]] 和工程的 [[prompt-caching|Prompt Caching]] 打通——用 R(3,3)=6 的必然性保证 Agent 上下文组装从不依赖穷举搜索，而是通过图维护实现确定性效率。
+
+## 📚 Wiki 集成
+
+| 指标 | 数值 |
+|------|------|
+| 新增页面 | 7 个（1 article + 5 概念 + 1 raw） |
+| 总规模 | 219 → 225 页 |
+| 交叉引用 | 新页面间 45 处链接 |
+| 断链 | 0 处 |
+
+## 💡 关键洞察
+
+这篇文档完成了 wiki 中一条**从纯数学到工程落地的完整知识链**：
+
+```
+拉姆齐数的数学综述（理论层）
+       ↓
+上下文构造与拉姆齐数（方法论层）
+       ↓
+Prompt Caching 架构工程手册（工程层）
+```
+
+最漂亮的洞见是：拉姆齐方法把**"每次费力搜索"降维成"维持一张好图"**——这与 [[stub-pattern|Stub 模式]] 把"动态工具选择"降维成"固定占位符+注册表"异曲同工。两者本质上都是「通过结构性约束换取确定性效率」，只是作用在不同层面：Stub 模式作用于纵向的工具定义稳定性，拉姆齐方法作用于横向的组件兼容性保证。
--- a/reviews/ramsey-numbers-survey-review-20260511.md
+++ b/reviews/ramsey-numbers-survey-review-20260511.md
@@ -0,0 +1,78 @@
+---
+title: "Review: 拉姆齐数的数学综述"
+created: 2026-05-11
+type: review
+sources: [[ramsey-numbers-survey]]
+---
+
+# Review: 拉姆齐数的数学综述
+
+## 📌 基本信息
+
+- **标题**：拉姆齐数的数学综述 (Ramsey Numbers: A Comprehensive Survey)
+- **来源**：用户上传 Markdown
+- **日期**：2025年6月
+- **领域**：组合数学 / 图论 / 数论 / 数理逻辑
+- **添加时间**：2026-05-11
+- **类型**：综述论文 (Survey)
+
+## 🎯 核心概念
+
+1. **[[ramsey-theory|拉姆齐理论]]** — "完全的无序是不可能的"，揭示大规模结构中必然存在规则性子结构
+2. **[[ramsey-numbers|拉姆齐数]]** R(r,s) — 量化"足够大"的数学不变量，精确值极其难以确定
+3. **[[diagonal-ramsey-number|对角拉姆齐数]]** R(k) — 二色边着色下必含单色 k-团的最小顶点数，R(5) 仍悬而未决
+4. **[[probabilistic-method|概率方法]]** — Erdős 1947 的革命性证明技术，获 R(k) > 2^{k/2} 下界，催生随机图理论
+5. **[[hypergraph-ramsey-number|超图拉姆齐数]]** — k-一致超图情形，增长涉及迭代指数塔
+6. **[[geometric-ramsey-theory|几何拉姆齐理论]]** — 幸福结局问题，凸多边形必然出现
+7. **[[additive-combinatorics|加法组合学]]** — 从 van der Waerden 到 Green-Tao，整数集中必然出现的加法子结构
+8. **[[paris-harrington-theorem|巴黎-哈灵顿定理]]** — PA 中不可证明的"自然"Ramsey 命题
+9. **[[green-tao-theorem|Green-Tao 定理]]** — 素数集包含任意长等差数列（Tao 获 2006 菲尔兹奖）
+10. **[[szemerédi-regularity-lemma|Szemerédi 正则性引理]]** — 大图分解为拟随机子结构的核心工具
+11. **[[ramsey-theory-applications|跨学科应用]]** — CS、密码学、物理、生物、社会科学中的 Ramsey 精神
+
+## 🔗 概念网络
+
+**核心连接**：
+```
+ramsey-theory ←→ ramsey-numbers ←→ diagonal-ramsey-number
+       ↓               ↓
+probabilistic-method ←→ lovasz-local-lemma ←→ random-graph-theory
+       ↓
+hypergraph-ramsey-number ←→ szemerédi-regularity-lemma
+       ↓
+geometric-ramsey-theory ←→ additive-combinatorics
+                              ↓
+       van-der-waerden-theorem → green-tao-theorem
+                              ↓
+                    furstenberg-correspondence
+       ↓
+paris-harrington-theorem ←→ godel-incompleteness-theorems
+       ↓
+ramsey-theory-applications (CS / crypto / physics / biology)
+```
+
+- **新增概念**：17 个（12 核心 + 4 占位符 + 1 论文页）
+- **与已有网络的连接**：[[godel-incompleteness-theorems|哥德尔不完备定理]]（via Paris-Harrington）
+- **断链状态**：0 处断链，100% 链接完整
+
+## 📚 Wiki 集成
+
+| 指标 | 数值 |
+|------|------|
+| 新增页面 | 18 个（1 raw + 1 survey + 12 核心概念 + 4 占位符） |
+| 总规模 | 203 → 219 页 |
+| 链接密度 | 新页面间 90 处交叉引用 |
+| 链接完整性 | 100% 无断链 |
+| 索引更新 | ✅ 全量重建 |
+
+## 💡 关键洞察
+
+1. **Ramsey 理论是"秩序必然性"的数学证明** — 它不依赖于任何设计或意图：当系统规模足够大时，秩序是数学上不可避免的。这一洞见从组合数学穿透到物理学（相变）、生物学（基因网络）乃至社会科学（群体形成），构成了跨学科统一的底层逻辑。
+
+2. **概率方法开辟的范式转变** — Erdős 不构造具体的 Ramsey 图，而是证明随机图"几乎必然"具有所需性质。这种"存在性先于构造性"的方法论深刻影响了整个计算机科学——从密码学中的随机性提取器到机器学习中的泛化理论，都继承了这一精神。R(5) 依然未知，但概率方法已经让人类理解了 R(k) 的渐近行为。
+
+## 🏷️ 与现有知识库的关联
+
+- 通过 [[paris-harrington-theorem|巴黎-哈灵顿定理]] 与 [[godel-incompleteness-theorems|哥德尔不完备定理]] 形成逻辑→组合的连接
+- 为 wiki 中尚薄弱的**纯数学/组合数学**分支提供坚实基础
+- [[random-graph-theory|随机图理论]]、[[probabilistic-method|概率方法]] 与 AI/ML 概念有天然接口
--- a/reviews/streaming-llm-review-20260514.md
+++ b/reviews/streaming-llm-review-20260514.md
@@ -0,0 +1,54 @@
+---
+title: "Review: StreamingLLM — 基于注意力汇的无限长流式语言模型"
+created: 2026-05-14
+updated: 2026-05-14
+type: review
+tags: [llm, attention, streaming, kv-cache]
+sources: ["https://arxiv.org/abs/2309.17453"]
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+# Review: StreamingLLM — 基于注意力汇的无限长流式语言模型
+
+📌 **基本信息**
+- 论文: Efficient Streaming Language Models with Attention Sinks
+- 作者: Guangxuan Xiao, Yuandong Tian, Beidi Chen, Song Han, Mike Lewis
+- 机构: MIT / Meta AI / CMU / NVIDIA
+- 发表: ICLR 2024
+- arXiv: 2309.17453
+- 代码: [mit-han-lab/streaming-llm](https://github.com/mit-han-lab/streaming-llm)
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+
+🎯 **核心概念**
+
+1. **[[attention-sinks|注意力汇]]** — 初始 Token 在所有层/头中吸引不成比例的高注意力分数，不是因语义而是因绝对位置。根因是 SoftMax 归一化强制求和为 1。
+
+2. **[[streaming-llm|StreamingLLM]]** — 保留 4 个初始 Token 的 KV + 最近 Token 的滑动窗口，使 LLM 无需微调即可处理无限长流式输入。
+
+3. **[[window-attention|窗口注意力]]崩溃** — 仅缓存最近 Token 的朴素方案因逐出注意力汇 Token 而 PPL 飙升至 5000+。
+
+4. **[[rolling-kv-cache|滚动 KV 缓存]]** — 固定大小的两段式缓存，位置编码在 cache 内部连续分配（关键设计）。
+
+5. **[[sink-token|Sink Token 预训练]]** — 训练样本前加可学习 Token 作为唯一注意力汇，仅需 1 个 Token 替代 4 个。
+
+6. **[[softmax-off-by-one|SoftMax-off-by-One]]** — SoftMax₁ = eˣ/(1+Σeˣ)，允许丢弃注意力但不够充分。
+
+🔗 **概念网络**
+
+- 核心连接: [[attention-sinks|注意力汇]] ↔ [[streaming-llm|StreamingLLM]] ↔ [[rolling-kv-cache|滚动 KV 缓存]]
+- 问题链: [[length-extrapolation|长度外推]] → [[window-attention|窗口注意力]]失败 → [[attention-sinks|注意力汇]] → [[streaming-llm|StreamingLLM]]方案
+- 改进链: Vanilla → Zero Sink ([[softmax-off-by-one|SoftMax₁]]) → [[sink-token|Learnable Sink Token]]
+- 扩展网络: 连接到 [[kv-cache-bottleneck|KV 缓存瓶颈]]、[[rotary-position-embedding|RoPE]]、[[llm-attention-survey-2026|注意力综述]]
+
+📚 **Wiki 集成**
+
+- 新增页面: 6 个（1 论文 + 5 概念）
+- 更新页面: 1 个（[[attention-sinks|注意力汇]] 从占位符 → 完整内容）
+- 链接密度: 核心概念平均 5-7 个链接
+- 总规模: 294 → 300 页
+
+💡 **关键洞察**
+
+1. **SoftMax 的"结构必然性"**：注意力汇不是 bug，而是 SoftMax 归一化约束下的结构必然产物。这个洞察改变了我们对注意力机制的理解——"多余"的注意力不是模型学坏了，而是数学结构要求它存在。
+
+2. **最简单的方案最优雅**：StreamingLLM 不需要微调、不需要修改架构、不需要重新训练——只是保留 4 个初始 Token 的 KV。这种"发现现象→解释机制→最小干预"的研究范式堪称典范。
--- a/reviews/tba-review-20260512.md
+++ b/reviews/tba-review-20260512.md
@@ -0,0 +1,109 @@
+---
+title: "TBA Review — 2026-05-12"
+created: 2026-05-12
+type: review
+sources: ["arxiv:2503.18929"]
+---
+
+# TBA: Trajectory Balance with Asynchrony — 集成 Review
+
+📌 **基本信息**
+- 论文：*Trajectory Balance with Asynchrony: Decoupling Exploration and Learning for Fast, Scalable LLM Post-Training*
+- 作者：Brian Bartoldson et al. (LLNL × Mila × UdeM × KAIST × CIFAR)
+- 发表：NeurIPS 2025
+- arXiv：2503.18929
+- 代码：[bbartoldson/TBA](https://github.com/bbartoldson/TBA)
+
+---
+
+🎯 **核心概念**
+
+1. **[[tba|TBA]]（异步轨迹平衡框架）** — 将 GFlowNet 的 off-policy [[trajectory-balance-objective|TB 目标]] 与分布式 [[asynchronous-rl-llm|异步 RL]] 结合，实现 Searcher-Trainer 解耦，达到 4×–50× 训练加速。
+
+2. **[[trajectory-balance-objective|Trajectory Balance (TB) 目标]]** — GFlowNet 的一种学习目标，天然 off-policy 兼容。在 LLM 后训练中，TB_VarGrad 梯度等价于 mean-baseline REINFORCE + KL 正则化奖励，但不要求 on-policy 数据。
+
+3. **[[searcher-trainer-decoupling|Searcher-Trainer 解耦]]** — Searcher 节点持续生成响应和评估奖励（vLLM 推理），Trainer 节点持续从 [[replay-buffer-rl-llm|Global Replay Buffer]] 采样训练——两者互不等待，GPU 利用率接近 100%。
+
+4. **[[reward-recency-sampling|奖励-最近度混合采样]]** — 概率 m 采样最近数据（稳定训练），概率 1−m 按奖励采样（鼓励探索），在 query 级别随机切换。m=0.5–0.6 效果最佳。
+
+5. **[[gflownet-fine-tuning|GFlowNet 微调]]** — TBA 所属的理论框架，利用 GFlowNet 的分布匹配（而非奖励最大化）进行 LLM 后训练，天然产生多样化输出。
+
+---
+
+🔗 **概念网络**
+
+```
+                    [[rlvr-unified-framework]]
+                            ↑ RL 后训练范式
+                    ┌───────┴───────────┐
+                    │                   │
+              [[grpo]]              [[gflownet-fine-tuning]]
+           (On-Policy)              (Off-Policy 分布式采样)
+               ↑ 对比                     ↑ 基础框架
+               │                          │
+           ┌───┴───────────┐       [[trajectory-balance-objective]]
+           │               │              ↑ TB 目标
+    [[asynchronous-rl-llm]]       ┌───────┴───────────────┐
+           ↑ 异步范式             │                       │
+           │                     │                       │
+    [[searcher-trainer-    [[tba|TBA]]              [[replay-buffer-rl-llm]]
+      decoupling]]              ↑ 框架                    ↑ Buffer
+           ↑ 架构               │                        │
+           └────────────────────┼────────────────────────┘
+                                │
+                      [[reward-recency-sampling]]
+                                ↑ 采样策略
+                                │
+                      [[off-policy-llm-post-training]]
+                                ↑ Off-Policy 范式
+```
+
+- **核心连接**：GFlowNet → TB → TBA → Searcher-Trainer 解耦 → Replay Buffer → 奖励-最近度采样
+- **与现有网络连接**：链接了 [[grpo]]、[[rlvr-unified-framework]]、[[dgpo]]、[[dai-mathforge-2026|MathForge]]
+- **新增概念**：8 个（全部为全新建模概念）
+
+---
+
+📚 **Wiki 集成**
+
+| 类型 | 数量 | 描述 |
+|------|------|------|
+| 论文页面 | 1 | [[bartoldson-tba-2025]] |
+| 原始存档 | 1 | `raw/papers/bartoldson-tba-2025.md` |
+| 概念页面 | 8 | [[tba]], [[trajectory-balance-objective]], [[asynchronous-rl-llm]], [[off-policy-llm-post-training]], [[gflownet-fine-tuning]], [[replay-buffer-rl-llm]], [[searcher-trainer-decoupling]], [[reward-recency-sampling]] |
+| Review 报告 | 1 | 本文件 |
+| **本论文新增** | **11 页** | |
+| 总规模 | 255 → **264 页** | |
+| 链接完整性 | ✅ **0 断链** | |
+
+---
+
+💡 **关键洞察**
+
+1. **TB 的 off-policy 性质是核心突破**：此前异步 LLM RL 的瓶颈在于 on-policy 算法（PPO/GRPO/RLOO）对 off-policyness 敏感——Async DPO 和 Proximal RLOO 在策略偏离增大时性能显著下降。TBA 用 TB 目标绕过了这个限制：TB 天然 off-policy 兼容，只要数据有 full support 即保证收敛。这不仅是工程优化，更是**算法选择决定架构可能性**的典型案例。
+
+2. **"训练速度即模型能力"**：TBA 的 50× 加速不是免费的午餐——它源于架构上的根本性重新思考。Searcher 和 Trainer 互不等待意味着在相同 wall-clock 时间内可以处理更多数据、尝试更多探索。在 red-teaming 实验中，增加 Searcher 数量持续提升攻击成功率和多样性，表明**计算扩展直接转化为能力提升**。
+
+3. **与 MathForge 的互补性**：TBA（加速训练）和 [[dai-mathforge-2026|MathForge]]（提升训练质量）代表了 LLM RL 后训练的两个正交维度。TBA 解决 "how fast"，MathForge 解决 "how well"。未来二者结合可能有巨大潜力。
+
+4. **Kimi K1.5/K2 的联系**：论文揭示 Kimi K1.5/K2 的 RL 目标几乎等同 TB，但排除了 log-probability-ratio 的 control variate。TBA 保持此 term 且 ref-policy reset 更保守，这是理解工业界前沿 RL 训练的一个理论锚点。
+
+---
+
+📊 **实验亮点**
+
+| 任务 | 模型 | 加速比 | 性能 |
+|------|------|--------|------|
+| GSM8K MR | RhoMath-1B | **50×** vs VinePPO | 55% (+1.8%) |
+| TL;DR PFT | Pythia 410M | **5×** vs Async DPO | 0.86 win-rate |
+| MATH MR | Qwen 2.5 7B | — | 超越 Dr. GRPO (off-policy) |
+| Red-Teaming | GPT-2 | **7×** vs GFlowNet | SOTA Pareto 前沿 |
+
+---
+
+🎓 **方法论意义**
+
+TBA 展示了"借鉴成熟 RL 社区的技术 + 适配 LLM 特性"的成功范式：
+- 从 GFlowNets 借 TB 目标 → 解决 off-policy 学习
+- 从 IMPALA 借 Actor-Learner 架构 → 解耦探索与学习
+- 避免直接移植 Value-based 方法（不适合 LLM 的巨大 action space）
--- a/reviews/thinking-with-visual-primitives-review-20260430.md
+++ b/reviews/thinking-with-visual-primitives-review-20260430.md
@@ -0,0 +1,98 @@
+---
+title: "Review — Thinking with Visual Primitives"
+date: 2026-04-30
+paper: "Thinking with Visual Primitives"
+authors: "DeepSeek-AI"
+domain: "Multimodal AI / Visual Reasoning"
+---
+
+# 📌 Thinking with Visual Primitives — 集成 Review
+
+**论文**: Thinking with Visual Primitives
+**作者**: Ruijie Lu, Yiyang Ma, Xiaokang Chen (Project Lead) et al. — DeepSeek-AI, 北京大学, 清华大学
+**来源**: [GitHub](https://github.com/deepseek-ai/Thinking-with-Visual-Primitives) (2026)
+**集成时间**: 2026-04-30
+
+---
+
+## 🎯 核心概念
+
+1. **视觉原语 (Visual Primitives)** — Bounding boxes 和 points 被提升为「思维的最小单位」，直接交织进 MLLM 的 Chain-of-Thought 推理链。框用于精确定位对象，点用于抽象空间引用和轨迹追踪。
+
+2. **引用鸿沟 (Reference Gap)** — 自然语言在连续视觉空间中无法提供精确、无歧义的空间指代。这是现有 MLLM 在复杂空间推理中逻辑崩溃的**根本瓶颈**，比感知鸿沟更深层。「Seeing is not reasoning.」
+
+3. **极致 Token 效率** — 从 756×756 图像到仅 81 个 KV entries，压缩比 **7056×**。以 GPT-5.4 1/8、Gemini 1/12 的 token 预算，在空间推理和拓扑任务上实现反超。
+
+4. **训练流水线** — 「train specialists—then—merge」策略：专项 SFT（框专家 FTwG + 点专家 FTwP）→ 专项 RL（GRPO + 多维度 RM）→ 统一 RFT → 在线策略蒸馏。
+
+5. **四大冷启动任务** — 粗粒度计数、细粒度计数、迷宫导航、路径追踪。每个任务都设计了专门的奖励模型（指数衰减奖励、因果探索进度、双向轨迹评估等）。
+
+---
+
+## 🔗 概念网络
+
+### 核心连接
+```
+视觉原语 ←→ 引用鸿沟 ←→ 感知鸿沟
+    ↓
+ 框原语（计数/空间推理）  +  点原语（迷宫/路径追踪）
+    ↓
+专项SFT→专项RL(GRPO)→统一RFT→在线策略蒸馏
+    ↓
+Token效率(7056×) ← CSA + DeepSeek-ViT
+```
+
+### 扩展网络
+- 连接到已有概念: [[compressed-sparse-attention]], [[on-policy-distillation]], [[mixture-of-experts]], [[deepseek-v4-million-token-context]]
+- 新建 20 个概念页面，与现有 attention/MoE/训练方法概念形成密集交叉引用
+- 将 wiki 从 LLM 架构层**垂直延伸到多模态视觉推理层**
+
+---
+
+## 📚 Wiki 集成
+
+| 指标 | 数值 |
+|------|------|
+| 新增页面 | **21** 个（1 论文 + 20 概念） |
+| 总规模 | 143 → **164** 页 |
+| 链接密度 | 141 个交叉链接（仅新页面间） |
+| 网络完整性 | **100%** 无断链 |
+| 代码修复 | 75 个中文 wikilink → English kebab-case 格式化 |
+| 覆盖维度 | 新增「多模态视觉推理」知识维度 |
+
+### 新增概念一览
+`visual-primitives`, `reference-gap`, `perception-gap`, `chain-of-thought`, `multimodal-large-language-model`, `system-2-thinking`, `deepseek-vit`, `deepseek-v4-flash`, `token-efficiency`, `coarse-grained-counting`, `fine-grained-counting`, `maze-navigation`, `path-tracing`, `group-relative-policy-optimization`, `specialized-sft`, `specialized-rl`, `unified-rft`, `exponential-decay-reward`, `bidirectional-trajectory-evaluation`, `reward-model`
+
+---
+
+## 💡 关键洞察
+
+### 1. 从「看到更多」到「指得更准」的范式转移
+
+本文最深刻的贡献不是架构创新，而是**问题定义的重新框架化**。整个多模态社区一直在追求更高分辨率、更多视觉 token，好像问题就是「看得不够清楚」。DeepSeek 指出：即使完美感知，语言本身在空间指代上就是有缺陷的。这个洞察一旦提出就几乎是显然的——人类在解迷宫时不会自言自语「向左第三格再向右第五格」，而是直接用手指。
+
+视觉原语本质上是在给 CoT 添加一个**空间类型系统**：让模型能够区分「说"红色的球"」（语言引用，有歧义）和「指 (342, 567) 那个位置」（空间引用，无歧义）。
+
+### 2. Token 效率的工程奇迹
+
+7056× 的压缩比是惊人的。这意味着 DeepSeek 在说：「我们不需要更贵的硬件，我们需要更聪明的信息压缩」。90 个 KV entries 承载了比 1,100 个密集 token 更丰富的空间信息——因为每个 token 都是精确的空间坐标，而非模糊的 visual embedding。
+
+### 3. 对 Agent 和具身 AI 的潜在影响
+
+这项工作的真正价值可能尚未完全释放。如果 MLLM 能够原生地「Think in coordinates」，那么：
+- **GUI Agent** 可以直接输出操作坐标而非依赖 OCR+语义匹配
+- **机器人操作** 可以接收精确的抓取点而非「那个杯子」
+- **自动驾驶** 可以用轨迹原语替代高维规划空间
+
+---
+
+## ⚠️ 局限与未来
+
+1. **需要显式触发词** — 当前视觉原语能力无法自主激活
+2. **点原语的泛化有限** — 跨场景拓扑推理仍是开放挑战
+3. **与感知鸿沟方案的整合** — 理论上互补，实战待验证
+4. **中英文能力继承** — 训练数据无中文，但得益于基座模型的多语言能力意外地支持中文推理
+
+---
+
+*「多模态智能的未来不在于看到更多像素，而在于构建语言与视觉之间精确、无歧义的引用桥梁。」*