如果你是初学者，这篇文章会像一个温柔的导游，带你一步步理解为什么它能“聪明”地找到函数的最优解；如果你有数学背景，你会发现这里藏着泰勒展开的精妙推导和一阶近似的深刻洞见。

LANA通过创新的两阶段框架和整数线性优化，显著提升了神经网络加速的效率和效果。其逐层操作、超大搜索空间支持以及快速搜索能力，为深度学习研究者提供了宝贵的参考。

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From the 1867 Tourbillon with Three Gold Bridges to the modern Neo Bridges and Laureato collections, Girard-Perregaux continues to blend mechanical excellence, artistic design, and innovation, solidif

第九章

通过引入一个统一视角，我们可以将常见的后训练（强化学习）方法归结到同一个公式框架下，并关注三大关键：数据源（离线 vs. 在线）、奖励函数（规则 vs. 模型）以及算法/梯度系数（SFT、RFT、DPO、PPO、GRPO 等）

《PrivacyScalpel: Enhancing LLM Privacy via Interpretable Feature Intervention with Sparse Autoencoders》

只分区优化器状态（比如 Adam 的动量和方差）。这是入门级，适合模型参数和梯度还能塞下，但优化器状态吃太多内存的情况。

FlexiDepth通过动态层跳跃、轻量级路由器和适配器，为预训练LLM提供了高效的优化方案。

R-Zero: Self-Evolving Reasoning LLM from Zero Data