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Weight-Space Programming：从模型权重工程到 LLM 直接编程神经网络
Published: at 08:00 AM从权重空间、Task Vectors、LoRA、Model Merging 和 Model Editing 讲起，深入分析 2026 年 MIT CSAIL 的 Weight-Space Programming 研究、可复现实验、开源工具、商业产品、代码实现、企业架构与安全治理。
从 LLM 回答追溯内部知识：Mechanistic Interpretability、Circuit Tracing 与 Knowledge Attribution
Published: at 08:00 AM从参数化知识、SAE 特征和 Circuit Tracing 出发，梳理 LLM 回答与内部知识的关联方法，比较开源工具、研究论文和 2026 年产业实践，并给出可运行的 Python PoC、工程架构、评估方法与行业影响。
从阅读偏好到个性化文学翻译：如何让 LLM 学习一个人的审美
Published: at 12:00 AM从推荐系统的隐式反馈到 LLM 的自然语言偏好推断，结合 2025–2026 年最新研究和 Spotify、DoorDash、Glean 等真实产品，分析如何建立具有时间维度、上下文条件、证据链和持续修正能力的个人 User Model。
RAG 一定需要 Chunk 和 Vector 吗？从检索原理到架构选型
Published: at 12:00 AMRAG 经常被误解为 Chunking、Embedding 和 Vector Database 的组合。本文拆解分块、向量化与检索增强生成的关系，说明它们分别解决什么问题、什么时候需要，以及企业知识库应该如何选择检索架构。
企业级 GPU AI Coding 平台：从 B300 集群部署到推理与 Agent 工程
Published: at 12:00 AM面向企业级 AI Coding 平台的 GPU 基础设施与推理工程指南，覆盖 NVIDIA B300 / GB300、国产 GPU 与 AI 加速器、异构推理部署、Kubernetes、Agent Runtime、安全、容量规划、运维与实施路线图。