本文主要总结了LitePPO论文观点的若干基本问题，和我自己的一些体会。

本文主要总结了RubricRL的若干基本问题，和我自己的一些体会。rubrics(量规)是实践成本二级摊销，它的判分质量上界由世界模型、规范先验、激发工程和多步因果推理共同决定。这使得Rubrics评分成为了一个工程问题：Rubrics-engineering、Rubrics-Agent、Rubrics-Infra都是应有之意。

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本文主要总结了注意力机制优化之DPLR并行计算的若干基本问题，和我自己的一些体会。无论是KDA论文，还是RWKV论文在论述并行算法时都是极度的不友好，符号过于丑陋。描述也是一略而过，看的是云里雾里。本文使用清晰的符号和下角标，尽可能优雅描述并行计算的每个部分，带你快速看懂像现代RNN的并行算法。

本文主要总结了注意力机制优化之稀疏注意的若干基本问题，和我自己的一些体会。

本文主要总结了注意力机制优化之FlashAttention的若干基本问题，和我自己的一些体会。

本文主要总结了注意力机制优化之KV缓存的若干基本问题，和我自己的一些体会。

本文意在理清RMSNorm的基础问题。均方根层归一化（Root Mean Square Layer Normalization，RMSNorm）已成为 LLaMA、Qwen、Grok 等主流大语言模型的标配归一化方案。它以极简的设计——仅用均方根做重缩放，省略传统层归一化的均值减法——在保持甚至超越模型性能的同时，显著降低了计算开销与显存占用，并提升了深层网络的训练稳定性。本文从数学定义、梯度推导、缩放不变性与隐式学习率适应、几何统一性及高维正交性等角度，系统介绍 RMSNorm 的技术细节，并给出面向实践的解读与使用建议。若有错误，请大家指正。

本文主要总结了大模型中分词器的若干基本问题，和我自己的一些体会。

本文主要总结了现代RNN的并行计算的若干基本问题，和我自己的一些体会。主要为接下来的RNN的复兴系列文章，做一点知识介绍。