Falcon-X 技术精读：从原型空间到差分注意力
基于 arXiv:2605.27286 论文全文的深度精读：架构总路线图、逐模块公式与代码映射、训练配置、消融实验，论文原图直接嵌入
AI
共 7 篇文章
时序预测基座模型研究发展进程与现状
从统计方法到基座模型的演进脉络，涵盖TimesFM、Chronos、Moirai、Falcon-TST等模型，技术路线分类、评测基准及零样本有效性争议
大模型微调：从 Step 到 Loss 到 LoRA，把训练拆明白
沿着训练循环的数据流，拆解 LLM/VLM 微调实验中从数据加载到参数更新的每一个设计决策
LoRA 微调 VLM 2B～8B：参数、显存、踩坑记录
覆盖 Qwen2.5-VL / Qwen3-VL / InternVL 系列 2B-8B VLM 的 LoRA/QLoRA 微调最佳实践，含大模型参数策略、分辨率差异、多卡训练指南
HuggingFace Trainer × WandB：实验追踪配置与指标扩展
HuggingFace Trainer 原生支持 WandB 实验追踪，配置步骤、自定义指标 Callback、多卡训练注意事项与国内替代方案完整说明。
从零理解 NCCL 与 AI Infra：GPU 通信协议全栈解析
从 GPU 架构基础到 NCCL P2P 内核协议，结合 8×RTX 4090 实际代码，系统讲解 AI 分布式训练基础设施全栈。
Attention 机制的数学直觉
从零推导 Self-Attention，理解 Transformer 的核心机制。