Medical AI
Research · Build · Read · Think
记录值得研究、
也值得做出来的东西。
这里收拢我正在研究的问题、做过的产品、读过的论文， 以及它们之间慢慢长出来的联系。
Now · 2026.08
最近正在发生什么
Researching
医学报告生成中的证据路径与边界
Writing
Transformer、DPO 与检索重排复现
Building
PairQuest 双人非对称协作谜题
Current Research
让医学报告里的每个结论，都能回到它依赖的证据。
我正在关注证据约束的医学报告生成、有限知识空间里的小模型， 以及如何把方法主张拆成可运行、可检查的最小实验。
进入 Research →Efficient Models
专业空间组织得更好，能否比单纯扩大模型更有效？
Reproduction
一次实验要留下什么，结论才值得相信？
Inside the garden
从 101 篇记录进入三条主线
首页先给出地图；完整正文、配图与时间归档都在 Writing 中。
0166
AI 研究与阅读
论文精读、研究路线、选题判断、复现方法，以及一个问题如何逐步长成研究。
ReadingReranker：Cross-Encoder 与 Hard Negative 最小复现ReadingDense Retrieval：DPR / Contriever 双塔检索最小复现ReadingRAG Baseline：BM25、Embedding、Rerank 与引用评测
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LLM 工程指南
从生产系统、评测与 Agent 可靠性，到本地模型和视觉语言模型的实践记录。
GuideRAG 的低置信度与拒答策略怎么做：什么时候回答、追问和转人工GuideRAG 的混合检索与重排怎么做：从关键词、向量到 reranker 的排序闭环GuideRAG 的知识库摄取与 Chunking 怎么做：从原始文档到可检索证据单元
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Java 工程
并发、JVM、Spring Boot 与工程化排障：保留真正会在项目里遇到的问题。
GuideJava 从入门到精通（十九）：ReadWriteLock 到底在解决什么问题？为什么有些场景下“读多写少”不该再用一把普通互斥锁硬顶？GuideJava 从入门到精通（十八）：Condition 到底是什么？为什么有了 wait()/notify()，Java 还要提供条件队列这套机制？GuideJava 从入门到精通（十七）：Lock 与 ReentrantLock，为什么有了 synchronized，Java 还要再提供一套显式锁？
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最近写下的
01ReadingReranker：Cross-Encoder 与 Hard Negative 最小复现开源 AI 论文复现实验与代码解读 · 检索系统常先从百万文档中召回几十到上千个候选，再用更精细的模型重排。Cross-Encoder（交叉编码器）把 query 与 passage 拼成一条序列，让两侧 token 在每一层直接交互；它通常比双塔打分更细，却必须为每个候…02ReadingDense Retrieval：DPR / Contriever 双塔检索最小复现开源 AI 论文复现实验与代码解读 · 稠密检索（dense retrieval）把查询和文档分别压缩为定长向量，再用点积或余弦相似度找最近邻。它真正值得复现的不是“调用一个 embedding API”，而是三个可检验环节：双塔如何产生向量，负样本如何塑造空间，离线索引…03ReadingRAG Baseline：BM25、Embedding、Rerank 与引用评测开源 AI 论文复现实验与代码解读 · 很多 RAG 演示把“上传文档后能回答”当作完成，但科研复现真正要回答四个不同问题：候选段落是否被检索到，排序是否把证据推到前面，生成内容是否逐条引用，以及引用是否真的支持相邻陈述。只看最终答案，很难知道改动影响的是哪一环。04ReadingDPO：数据格式、Loss 和“Reward-free”训练开源 AI 论文复现实验与代码解读 · DPO（Direct Preference Optimization，直接偏好优化）常被说成“不需要 reward model 的 RLHF”。这句话只对了一半：DPO 确实省去了单独拟合显式奖励模型和用 PPO 在线采样更新策略的…05ReadingLoRA / QLoRA：低秩更新、量化和显存预算开源 AI 论文复现实验与代码解读 · LoRA 和 QLoRA 常被概括成“省显存微调大模型”，但复现实验里真正容易出错的并不是口号，而是三笔账：哪些权重被冻结，低秩增量的形状是不是对的，4-bit 量化到底省的是基座权重、梯度还是优化器状态。本文的目标不是在本机复现…06ReadingAttention 可视化：热力图与解释边界开源 AI 论文复现实验与代码解读 · Attention 热力图很容易让人产生一种错觉：颜色越亮，那个 token 就“解释”了模型为什么这样预测。这个说法只对了一半。热力图确实展示了某一层、某个 head 在 softmax 后给不同 Key 位置分配的权重；但它通常…
Selected Build · iOS
PairQuest
一个谜题，两块屏幕。你们各自只有一半信息，必须真正开口协作。
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- 30 个免费谜题
