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笔记Note
一个主题讲透：概念、机制、实测——共 5 篇。
- 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。
- 笔记2026.08Fourier 变换与 DCT：从频域到能量压缩
从傅里叶级数一路讲到 DCT 的能量压缩性质——为什么对平滑信号（如机器人动作）做 DCT，能量会集中到几个低频系数上。
- 笔记2026.08Lie Theory：面向优化与机器人的直观入门
Lie theory 是把旋转、位姿这类「弯曲空间」上的优化搬回普通向量微积分的通用语言——从 manifold、tangent space 讲到 hat/vee 与 exp/log，最后手写 SO(3)。