IMPALA是DeepMind于2018年提出的可扩展分布式深度强化学习架构。全名Importance Weighted Actor-Learner Architecture，让单个智能体能同时学习多个任务。IMPALA采用分离式Actor-Learner架构和V-trace off-policy，通过高效分布式计算提升训练速度。这里深入分析探索IMPALA的Actor-Learner架构和V-T

JEPA用于构建用于物理世界的推理型世界模型JEPA是杨立昆提出的AI架构，联合嵌入预测架构（Joint Embedding Predictive Architecture)。JEPA不直接在像素或词(token)空间进行预测和生成，在更高层、抽象潜在表示空间中进行预测。JEPA包含两个主要部分：Encoder和Predictor，Encoder负责将输入数据，比如一段视频的两帧图像，分别映射到两

plotly.js是JavaScript图表库，可以创建交互式和响应式的数据可视化图表。plotly.js支持各种图表类型，折线图、散点图、柱状图、饼图等，可与TypeScript无缝集成。这里尝试在typescript环境中基于plotly.js画图。所用示例参考和修改自网络资料。

LLM上下文窗口有限，不能容纳所有信息，所以有必要对LLM处理信息进行分块。这里以Semantic Chunks的StatisticalChunker为例，探索大模型语义分块策略，参考链接如下。这个语义分块过程不是一步完成，而是先使用标点符号、长度等基本信息进行初步语义分块。然后，基于分块之间相似度，对语义接近的多个相邻分块进行融合，确保分块语义的完整性。

在一次重要的政务活动中，他被圣人指派为荔枝使，负责运输珍贵的荔枝，这一职位对他来说具有极大的意义。他的经历展现了他在官场中的沉稳与担当，也体现了他在复杂的政治环境中所展现出的智慧与忠诚。以pdf文件"长安的荔枝- 马伯庸.pdf"为例(可以替换为其他PDF书籍)，通过llama_index读取为documents，为减少计算量，取前10个子document。可见，llamaindex，借助外部知识

然而，不管是langchain还是llamaindex提供的文本分割工具，很难直接对非结构化文本进行准确的语义分割，很多原来连续的内容都被分割在不同块中。deepseek完成本次解析后，将deepseek解析生成的结构化md作为already_parsed输入，将下次待解析非结构化的若干页文档作为waiting_parsed输入。这里尝试基于deepseek，将pdf解析后的非结构化文本转化为结构

目前效果较好的word转md工具，要么是需要付费的商业版，要么借助于LLM转化，而LLM调用同样需要付费。微软开发的word转md的开源工具markitdown，也可以达到类似效果，并且不用花钱。切分文档构建RAG库过程中，langchain、llamaindex更期望处理latex、md类带有显式结构文档。langchain、llamaindex切分word，有可能将段落中间截断，导致切分后的块

之前介绍了知识图谱与检索增强的融合探索GraphRAG这里尝试在CPU环境，基于GraphRAG+Ollama，验证GraphRAG构建知识图谱和查询过程。

因此，无论小张选择问的是哪个队的人，只要他报告对方说西边，那么只有当他属于A队时才会这样，而如果是B队的话，他必须撒谎对方的回答，所以对方的真实回答要么是西边（如果问的是A队的人），此时小张撒谎会变成东边；如果小张问的是B队的人，B队的人会说假话，由于他们实际在东边，但他们会撒谎说自己不在东边，所以他们会回答西边，所以不管小张问的是A队还是B队的人，只要小张自己是A队的，他都会如实报告对方说西边，

重要性采样是RL强化学习，特别是调优LLM的PPO等的理论基础。这里从蒙特卡洛的角度，尝试分析和探索重要性采样，重要分布，以及重要权重的核心要素。所用到的图标、数据参考和修改自网络资料。