<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"><channel><title>Model Gate · 模型原理手记</title><link>https://zhixin-tech-journal-oct17.grittyfig1.chatgpt.site</link><description>从注意力到推理优化，沿着论文、代码与实验，理解各家 AI 的底层原理。</description><language>zh-CN</language><item><title>Gemini 多模态入门：文本以外的信息如何进入模型</title><link>https://zhixin-tech-journal-oct17.grittyfig1.chatgpt.site/posts/gemini-multimodal/</link><guid isPermaLink="true">https://zhixin-tech-journal-oct17.grittyfig1.chatgpt.site/posts/gemini-multimodal/</guid><pubDate>Sat, 17 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate><description>用输入表示、跨模态交互与任务评估三个问题阅读 Gemini 的公开报告。</description></item><item><title>读 OpenAI 技术报告：哪些能学，哪些仍然未知</title><link>https://zhixin-tech-journal-oct17.grittyfig1.chatgpt.site/posts/openai-public-boundaries/</link><guid isPermaLink="true">https://zhixin-tech-journal-oct17.grittyfig1.chatgpt.site/posts/openai-public-boundaries/</guid><pubDate>Sat, 17 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate><description>从 GPT-4 技术报告建立阅读方法：分开记录公开方法、测评结果和未披露的实现。</description></item><item><title>Anthropic 的可解释性研究：从回答追问内部计算</title><link>https://zhixin-tech-journal-oct17.grittyfig1.chatgpt.site/posts/anthropic-interpretability/</link><guid isPermaLink="true">https://zhixin-tech-journal-oct17.grittyfig1.chatgpt.site/posts/anthropic-interpretability/</guid><pubDate>Sat, 17 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate><description>理解特征、归因图与干预：为什么模型说出的思考过程不等于完整的内部机制。</description></item><item><title>从注意力开始：一句话如何变成下一枚 token</title><link>https://zhixin-tech-journal-oct17.grittyfig1.chatgpt.site/posts/attention-from-zero/</link><guid isPermaLink="true">https://zhixin-tech-journal-oct17.grittyfig1.chatgpt.site/posts/attention-from-zero/</guid><pubDate>Sat, 17 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate><description>沿着 token → 向量 → 注意力 → 概率分布，理解语言模型的一次前向计算。</description></item><item><title>从 Qwen 报告到代码：建立自己的模型阅读清单</title><link>https://zhixin-tech-journal-oct17.grittyfig1.chatgpt.site/posts/qwen-report-to-code/</link><guid isPermaLink="true">https://zhixin-tech-journal-oct17.grittyfig1.chatgpt.site/posts/qwen-report-to-code/</guid><pubDate>Sat, 17 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate><description>把预训练、指令微调与实际模型配置串起来，形成可重复使用的阅读方法。</description></item><item><title>DeepSeek-V3 拆解：MoE 与 MLA 分别省在哪里</title><link>https://zhixin-tech-journal-oct17.grittyfig1.chatgpt.site/posts/deepseek-moe-mla/</link><guid isPermaLink="true">https://zhixin-tech-journal-oct17.grittyfig1.chatgpt.site/posts/deepseek-moe-mla/</guid><pubDate>Sat, 17 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate><description>把计算量与缓存开销分开看，理解稀疏专家和潜在注意力的两条优化路线。</description></item></channel></rss>