按方向 · By domain
机器学习Machine Learning
模型、训练、生成式方法与背后的直觉——共 3 篇，主方向或次方向。
- 笔记2026.09Action Tokenization：把连续动作离散成 token
把「连续动作 → 离散 token → 连续动作」这条链路拆成每一块需要的前置知识，主线是 π₀-FAST 风格的离散自回归路线，对照 FSQ、Binning 与 flow matching。
- 笔记2026.08自回归模型：BERT / GPT 与 Prefix-LM
有哪些序列建模范式、BERT 与 GPT 到底差在哪、为什么机器人 VLA（如 π₀-FAST）用的是两者的混合体 Prefix-LM。
- 笔记2026.08流匹配 ODE 求解器 · 图解
采样一张图 = 数值积分一条 ODE。把 Euler、Midpoint、Heun、RK4、Dopri5 五个经典求解器拆开讲清楚——每个动画都是真实积分，每张数据图都来自可复现实验。