论文解读 on AI 实战派 · 从技术到赚钱https://guijiagi.com/tags/%E8%AE%BA%E6%96%87%E8%A7%A3%E8%AF%BB/Recent content in 论文解读 on AI 实战派 · 从技术到赚钱Hugozh-cn本站内容采用 CC BY-NC-SA 4.0 国际许可协议授权Wed, 07 Oct 2026 18:06:00 +0800论文解读：从 InstructGPT 到 DPO，对齐方法经历了什么https://guijiagi.com/posts/2026-10-07-paper-instructgpt-rlhf-dpo/Wed, 07 Oct 2026 18:06:00 +0800https://guijiagi.com/posts/2026-10-07-paper-instructgpt-rlhf-dpo/RLHF 让模型学会人类偏好，DPO 又绕开了强化学习。拆解这套「对齐三部曲」的问题、方法与演进逻辑。论文解读：检索增强生成 RAG，让模型学会开卷考试https://guijiagi.com/posts/2026-10-07-paper-retrieval-augmented-generation/Wed, 07 Oct 2026 18:00:00 +0800https://guijiagi.com/posts/2026-10-07-paper-retrieval-augmented-generation/Lewis 2020 提出的 RAG 把外部检索塞进生成过程。拆解它如何让闭卷模型开卷答题，以及幻觉与时效性怎么治。论文解读：混合专家 MoE，如何用稀疏激活换来参数规模暴涨https://guijiagi.com/posts/2026-10-07-paper-moe-mixture-of-experts/Wed, 07 Oct 2026 17:54:00 +0800https://guijiagi.com/posts/2026-10-07-paper-moe-mixture-of-experts/从 Outrageously Large Neural Networks 到 Mixtral、DeepSeekMoE。拆解稀疏 MoE 的路由机制、负载均衡与推理成本账。论文重读：Attention Is All You Need，Transformer 为什么改写了一切https://guijiagi.com/posts/2026-10-07-paper-attention-is-all-you-need/Wed, 07 Oct 2026 17:48:00 +0800https://guijiagi.com/posts/2026-10-07-paper-attention-is-all-you-need/2017 年那篇只用注意力、不用循环与卷积的论文。拆解自注意力、多头机制与位置编码，看它为何成为大模型地基。