本文深入解析了Transformer架构的核心组成与数据流。文章首先介绍了Encoder-Decoder的基本概念，强调Encoder的双向性和Decoder的自回归特性。随后详细拆解了Transformer的层级结构，包括Encoder的Self-Attention和Feed Forward网络，以及Decoder特有的Masked Self-Attention和Cross-Attention。

这篇文章摘要介绍了如何将零散的AI Agent组件整合成一个完整的可执行程序。文章分为三个主要部分： 整体架构：将之前开发的各个模块（LLM客户端、ReAct循环、文件操作工具、命令行工具）整合成一个统一的系统，创建命令行入口让用户可以直接运行Agent。 关键技术： 采用滑动窗口策略管理对话历史，在保留关键信息的同时控制Token消耗 设计循环终止条件（任务完成、无行动输出、达到最大轮数） 实现

摘要 本文介绍如何通过 CRAG（Corrective RAG）架构解决传统 RAG 系统"盲目自信"的问题。CRAG 在检索和生成之间插入置信度评估模块，根据相关性分数（0-10）动态选择处理路径：高置信度（≥7）直接生成，中等置信度（3-7）重写查询二次检索，低置信度（<3）触发外部搜索。实验表明，该方法使 Context Recall 提升 26%（0.62→0.7

摘要 本文介绍如何通过 CRAG（Corrective RAG）架构解决传统 RAG 系统"盲目自信"的问题。CRAG 在检索和生成之间插入置信度评估模块，根据相关性分数（0-10）动态选择处理路径：高置信度（≥7）直接生成，中等置信度（3-7）重写查询二次检索，低置信度（<3）触发外部搜索。实验表明，该方法使 Context Recall 提升 26%（0.62→0.7

本文深入解析了ReAct循环(Reasoning+Acting)的工作原理，这是构建智能Agent的核心机制。通过密室逃脱游戏的类比，作者生动展示了人类解决问题的"观察-思考-行动"循环模式。文章详细拆解了ReAct循环的数学公式和实现步骤，包括状态更新、思考决策、执行行动和反馈观察的完整闭环。对比了普通对话模型与ReAct Agent的本质区别，强调后者能通过循环执行和反馈调

Transformer架构中的残差连接与Layer Normalization 本文深入分析了Transformer架构中残差连接和Layer Normalization的作用机制。原论文采用Post-LN结构（LayerNorm(x + Sublayer(x))），而后续模型如GPT-2改用Pre-LN结构（x + Sublayer(LayerNorm(x))）。通过数学推导揭示了Pre-LN更

本文探讨了语言生成模型的三种范式：自回归（AR）、离散扩散和连续隐空间扩散。自回归模型（如GPT）通过链式法则逐token生成文本，具有训练高效但缺乏全局规划的缺陷。扩散模型在图像领域表现出色，但应用于离散文本面临挑战。研究者提出两种解决方案：离散扩散（如LLaDA）直接在token空间进行mask-and-predict操作，而连续隐空间扩散（如Cola DLM）通过VAE将文本映射到连续空间进

本文深入解析了Cola-DLM模型的推理流水线，从prompt输入到文本生成的全过程。主要分为四个关键步骤：1) 分词与block对齐处理，确保输入长度符合模型要求；2) 前缀编码阶段，使用VAE将token转换为隐空间表示；3) 核心的分块先验传输过程，通过DiT模型结合CFG和Euler ODE进行迭代去噪；4) 最终的条件解码与采样阶段，采用温度调节、top-k/top-p等策略生成输出文本

这篇文章摘要介绍了如何将零散的AI Agent组件整合成一个完整的可执行程序。文章分为三个主要部分： 整体架构：将之前开发的各个模块（LLM客户端、ReAct循环、文件操作工具、命令行工具）整合成一个统一的系统，创建命令行入口让用户可以直接运行Agent。 关键技术： 采用滑动窗口策略管理对话历史，在保留关键信息的同时控制Token消耗 设计循环终止条件（任务完成、无行动输出、达到最大轮数） 实现

本文探讨了Cola DLM扩散语言模型在多模态扩展的潜力与挑战。论文通过共享MMDiT先验和独立VAE编码器的设计，初步实现了文本-图像的联合隐空间建模。该框架的三大优势在于：VAE解耦各模态处理、先验模型共享语义学习、Flow Matching的连续性兼容。但面临隐空间对齐、计算效率和训练数据等挑战。与Chameleon等方案相比，Cola DLM的连续隐空间统一更具数学优雅性。文章指出扩散语言