博客常常把论文省略的过程补回来：为什么尝试一个方案，哪里没达到预期，怎么判断下一步。
想看经历，先读邹嘉轩的《认知复利》或 Chai 的 FAQ；正在做实验，可以看 LoopDiT 和 AutomationBench；正在补机制，可以查苏剑林与 Purshow 的笔记。
想继续找更多作者和主题，可以逛逛 OpenEnvision 的 BlogrXiv，按研究方向查博客、实验室文章和技术笔记。
牛宇威 Yuwei Niu / Purshow
从 Infra 角度看，为什么去掉 Encoder 更好
文章从视觉编码器与语言模型的负载、并行配置和调度差异解释 encoder-free 的系统动机，也指出去掉编码器并不会消除变长视觉 token 带来的负载差异。
Purshow Notes：按问题取用的研究笔记
仓库目录 · WAM · Encoder-Free
包含 Attention、MoE、On-Policy Distillation、World Action Models、残差连接、稀疏词表嵌入与 YOCO 等主题，多项提供中英文版本。
两篇观点短文
- When Vision Is Pushed to the Roadside
- The (Possible) Future of Multimodal Understanding: From Describing the World to Entering the World
Wenhao Chai
FAQ for Juniors
更新于 2026-02-25。涉及读博选择、非 CS 背景入门、学校没有合适实验室、如何联系研究者、方向选择和 benchmark 工作的价值。
LoopDiT: Loop Transformers for Diffusion Models
中英双语，2026-09-10。作者比较循环共享 Transformer 与普通模型，在固定参数量和固定计算量的不同条件下检查收益，也比较增加循环与增加去噪步数。
What Happened to AutomationBench?
中英双语，2026-09-19。作者检查 Agent 工作流评测里的不同计分口径和字符串规则，讨论它们怎样影响任务完成率与模型排名。
Predictable Swarm Scaling
中英双语，2026-09-27。用任务依赖图和模拟比较单 Agent、标准/递归蜂群等组织方式，区分完成覆盖度与最好结果，讨论分工和成本限制。
邹嘉轩 Jiaxuan Zou
本科两年，我最深的感悟：认知复利
中文，2026-07-04。作者以本科经历串起研讨班、公开技术写作、合作交流与实习机会，回顾自己如何随着新信息改变原有规划。
pretrain 和 scaling 作为一种方法论和科学观
中文，2026-09-07。文章用预训练与具身等案例，串联通用学习框架、训练/推理计算扩展，以及效率、稳定性和外推预测在研究中的作用。
如何搭建一个科学的 Scaling Ladder
中文，2026-09-20。按小规模实验、口径约定、配置搜索、数据与模型规模、拟合及外推验收梳理工作流，讨论 dense、MoE 和数据受限场景。
丁霄汉 Xiaohan Ding
Writing AI Conference Papers: A Handbook for Beginners
黄哲威 Zhewei Huang、丁霄汉 Xiaohan Ding 合著，2024。覆盖提炼贡献、搭整体结构、写 introduction 与 related work，以及逻辑、可辩护性、理解成本和信息密度；附常见负面评语及投稿前检查。
Rebuttal 与读博经历
- Rebuttal 相关文章
- 《前紧后松——清华读博前两年的焦虑与成长》（智源社区转载）
韩晓光 Xiaoguang Han
校方主页。下面几份材料包括学术讨论实录、导师访谈和科研经验。
GAMES 第一期学术沙龙观点集锦
2022 年的讨论实录。围绕神经隐式表达与三维研究展开多方讨论，韩晓光的部分涉及理解与重建的关系，全文能看到研究者如何围绕具体问题互相追问。
《好导师在线》第一期
嘉宾彭思达、李冠彬，主持韩晓光，发布于 2025-01-16。
《谈形·说 AI》：科研双面镜——学术界 VS 工业界
嘉宾齐晓娟、何盈庆，主持韩晓光，页面日期为 2026-08-02。
《什么是好的科研工作》见韩晓光原帖与科研问答。更多报告可查 GAMES 往期报告。
苏剑林 Jianlin Su / BoJone：科学空间
Transformer 升级之路：1、Sinusoidal 位置编码追根溯源
原文，2021。
讨论为什么需要位置表示，以及怎样从希望具备的性质出发分析正弦位置编码。适合 LLM 的基础机制与数学应用；需要基本线性代数、Attention 和泰勒展开知识。可以带着“这些 sin/cos 到底从哪里来”读。
Transformer 升级之路：2、博采众长的旋转式位置编码
原文，2021。
作者介绍 RoPE 的构思与 RoFormer，从希望内积体现相对位置这一目标出发构造位置变换。除了学机制，它还是“一个设计怎样从问题和约束里长出来”的第一手研究案例。可以接着上一篇的位置编码讨论读。
生成扩散模型漫谈（一）：DDPM = 拆楼 + 建楼
原文，2022。
从逐步破坏与重建的类比进入 DDPM，再接加噪和生成过程。可以先用类比理解生成过程，再结合概率基础读推导。
Muon 续集：为什么我们选择尝试 Muon？
原文，2025。
从作者团队的优化器实践解释选择 Muon 的理由，并讨论谱范数、学习率与权重衰减等理论和实验问题。想了解优化器或 scaling，可以先读问题、尝试理由和实验调整，再追公式。
第 1000 篇文章
原文，2020。
作者回顾长期博客写作，并把站点定位为个人做笔记的地方。想开始记录和分享自己的学习时，可以看看这篇写作回顾。