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里面具体介绍了将80A3B MoE 模型压缩到 23A2B 模型的过程。 “结构化剪枝和知识蒸馏（KD）是压缩大语言模型的典型技术，但在预训练规模下应如何应用它们，尤其是如何应用于近期的混合专家（MoE）模型，仍不清楚。 本文系统研究了大规模预训练中的 MoE 压缩，重点关注三个问题：剪枝是否能比从零训练提供更好的初始化；专家压缩方式会如何影响继续训练后的最终模型；哪种训练策略最有效。我们得到以

“我写这篇文章主要是用来作为我的 Linux Bash 工具书的，希望这篇文章对你也能起到同样的效果。随着我学习到更多有关 Linux Bash 的知识，我会不断地更新这篇文章。 本文的内容假设你对 Linux 和 Linux 命令行有基本的了解。本文的内容分为三个主要部分： 🌟Linux Shell 脚本编程 🌟Linux Bash 内置命令 🌟常见的轻量级 Linux 命令工具 ”

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“在读 DeepSeek v4 论文的时候，我最后记下了 90 多个问题。网上很多论文解读都会跳过细节，而真正的学习往往就发生在这些细节里。 所以，我决定整理一份更完整的指南：一篇带注释的论文精读。核心思路是：原论文仍然是你的主要材料，但当内容变得密集或难懂时，我会带你理解下去。你会看到详细注释、可视化图解、代码片段、参考链接，以及最重要的——必要的背景信息，让你不至于迷失。 今天我发布 v1

1）browser：核心，远程浏览器会话，内置反爬 stealth、自动过 CAPTCHA、住宅代理 2）site-debugger：自动化脚本跑不通？它分析 bot 检测、选择器失效、时序、auth 问题，生成站点调试手册 3）browser-trace：记录完整 CDP 协议 trace（截图+DOM dump），再按页面切分成可搜索的桶，用来排查"脚本跑的时候到底发生了什么" 4）safe-

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它用比较严格但尽量可读的方式解释深度学习为什么可能有效，主要内容是神经网络能不能表达目标函数、训练算法为什么能找到有用解、训练集上表现好为什么可能推广到新数据；全书围绕 approximation theory、optimization theory、statistical learning theory 展开，最后也讲 ResNet、CNN、Transformer 等现代架构。

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