Nemotron 3 Ultra and Latent MoE Scaling
读懂 Nemotron 3 Ultra 这类超大稀疏 MoE 模型的架构与效率取舍，能解释 Latent MoE、混合序列层、混合精度与 MTP 各自的作用。
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GLM-5.2 and IndexShare for Long-Context Sparse Attention
读懂 GLM-5.2 在稀疏注意力索引器层面所做的 IndexShare 改动，理解长上下文推理中索引计算与 KV 缓存开销的区别。
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Scaling Laws, Carefully
读懂并会用缩放定律：理解损失随模型规模、数据量、算力按幂律下降的经验规律，能区分 Kaplan 与 Chinchilla 的结论差异，并了解在小规模实验上拟合、外推到大模型配置的基本做法。
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Harness Engineering for Self-Improvement
理解 harness engineering 的核心概念与设计模式，掌握构建可迭代、可自改进 AI Agent 外壳系统的思路与工程取舍。
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Scale Bitwise-Deterministic Pretraining with NVIDIA Megatron Core
理解大规模预训练中位级确定性的含义与收益，并掌握验证、定位与修复不确定性的实用工作流。
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What are Diffusion Models?（Lil'Log 扩散模型详解）
系统理解扩散模型的数学原理与主流改进方向，能读懂并跟进扩散模型论文与开源实现。
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Some Math behind Neural Tangent Kernel（神经正切核背后的数学）
理解 NTK 的动机、定义与无穷宽网络下的确定性收敛推导，读懂神经网络训练动力学的一类理论解释。
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Thinking about High-Quality Human Data
理解人类标注数据质量的完整链路：从标注任务设计、标注员选拔与培训，到一致性度量与真值聚合，并能把多数投票、Raw agreement、Cohen's Kappa、MACE 等方法用于实际标注项目的质量评估与聚合。
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