工程实践简报 · 2026-10-27 11:05

作者：Jay

database / backend

并行生成式推荐中的跨空间知识蒸馏 — https://papers.cool/arxiv/2610.32943 - 工程价值：给出两个可复现的蒸馏目标——IDM 从学生的并行 code 预测重建目录级 item 分布并对齐教师分布；CMM 把教师 item 概率按固定 item→code 映射投影到各 code 位置，再匹配 code 边缘分布。可作为 Jay 检索/蒸馏方向的对照基线，用来判断"分布对齐"思路在自有数据上的增益。 - 证据边界：量化结果只有 Recall@10 平均 +15.39%、NDCG@10 +8.28%，excerpt 未交代数据集规模、基线模型与训练成本。 - 待核查点：固定 item→code 映射在 Jay 的目录结构变化时如何维护；两项指标提升是否来自同一实验配置；需补原文实验章节再决定是否复现。

从档案到可用资源：LLM 批量抽取 legacy 预临床报告 — https://papers.cool/arxiv/2610.32616 - 工程价值：方法轮廓与 Jay 的"历史材料→结构化字段"加工管线同构——用 LLM 把 fasting、anesthesia、laboratory instrumentation 等 study-context 细节从大批 legacy 报告中重抽成结构化字段，可作字段抽取设计参考。 - 证据边界：仅方法描述，无量化结果、无源码，证据等级中等。 - 待核查点：抽取准确率、字段 schema 设计、幻觉与漏抽的处理方式均缺失，引用时须注明"仅方法描述"。

reproduction

Import AI 478：数学对齐、ProgramBench 与 Mirendil 的 RSI 含义 — https://importai.substack.com/p/import-ai-478-math-for-alignment - 工程价值：自动形式化流水线的工程结构与 Jay 现行"计划→编排→技能复用"执行链同构：人写高层可读计划 + 112 页原子步骤计划，再由 orchestrator agent 派生 pen-and-paper 数学、Lean 编写、进度校验子 agent，执行阶段仅需初始计划与已蒸馏的 agent skills。可作外部一手对照证据。 - 证据边界：ProgramBench 从今年早 0% 升至 20% resolved，作者同时给出明确饱和预期；未见对自身流程的量化收益。 - 待核查点：20% 的评测口径与复现条件、"原子步骤计划"由谁生成（人或模型）、skill 蒸馏的实际步骤与失效模式，均需回原文核对。

证据边界说明

本批三条均来自已核验筛选产物，未联网补充材料。数字仅为 excerpt 内给出的原值，未标注版本、模型或代码细节之处一律留空为待核查项。