微软工程师（CS PhD）的个人技术博客，专注 NLP/AI 论文精读与工程实践。211 篇文章，16 分类，64 标签。
作者背景
- Ph.D. in Computer Science and Engineering
- 就职于 Microsoft，北京
- 经验领域：搜索排序、NLP、Chatbot、AI、系统设计
- 公众号：Finisky Garden
内容定位
核心方向：NLP/AI 论文解读 + MongoDB + 软件工程 + 产品设计
博客特点：
- 深度论文精读，覆盖 NeurIPS/ICML/ICLR/ACL 顶会论文
- 聚焦 LLM、Embedding、检索增强、推理能力等前沿方向
- 中文写作，技术深度高，适合 AI 工程师阅读
近期文章示例（2026 年）
| 文章 | 核心论点 |
|---|---|
| RLVR 真的让 LLM 学到新推理能力了吗？ | RLVR 只是尖锐化已有分布，蒸馏才能真正扩展能力边界（NeurIPS 2025 Oral） |
| ANCE：全语料 ANN 难负样本训练 dense retriever | in-batch/BM25 负样本梯度近零，ANN 难负样本是收敛关键（ICLR 2021） |
| ICML 2025 杰出论文：超越 NTP 的创造力极限 | NTP 学不到抽象点子，需换训练目标 + 推理时随机性前移 |
| NV-Embed：decoder-only embedding 模型 | latent attention 池化 + 两阶段对比微调，MTEB 72.31（ICLR 2025） |
| 浅层对齐只改了前几个 token | safety alignment 只修改前几 token 分布，解释多种 jailbreak 成因（ICLR 2025 Outstanding） |
| Gated Attention：非线性与 attention sink | sigmoid gate 消除 attention sink，NeurIPS 2025 Best Paper |
| MRL：训练时套娃，推理时按需截维 | Matryoshka 嵌套表示，推理时按算力截取维度 |
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