对照 CNN 的局部归纳偏置、ViT 的规模化学习、CLIP 的图文对齐与 Diffusion 的可控生成。 先掌握表征学习的变化，再进入生成模型；不建议把所有架构只按发表时间排列。
仓库攻略
3 篇 · 3 个项目 · curator
按“序列瓶颈—注意力—规模化预训练—人类偏好对齐”的问题链阅读核心论文，不以模型名单代替技术因果。 每站只回答三个问题：上一代的瓶颈是什么，新方法改变了哪个假设，它又留下了什么新问题。
从工具调用出发，检查 Agent 系统是否具有状态管理、权限隔离、失败恢复、轨迹观测和可重放评测。 一个可靠的最小实现应明确模型输入、工具协议、执行沙箱、检查点、终止条件与评测记录。