文章·AI 底层工程·2026年7月28日·阿新聊ai自进化到底是什么——参数、结构、策略、prompt、代码五个层级TL;DR： 自进化 = 系统把自己运行产生的输出或行为当作学习信号，反过来修改自身的某个部分，从而在不需要外部新标注的前提下变得更好。本文建立两个全系列地基：五层级模型（参数、结构、策略、prompt、代码）和统一四步循环（采集→变异→…自进化前沿Meta Learning
文章·AI 底层工程·2026年7月28日·阿新聊ai扩散模型：从噪声到图像——DDPM、潜在扩散与 Stable Diffusion 的完整路径TL;DR： 扩散模型通过"加噪声→学习去噪声"的过程来生成图像。本文从数学基础（前向扩散、反向去噪的推导）开始，经过 DDPM 的训练与采样算法，到 Stable Diffusion 的潜在空间架构，再到 DiT 和 Flow Matc…扩散模型DDPMStable Diffusion
文章·AI 底层工程·2026年7月28日·阿新聊ai强化学习：MDP、Q Learning、Policy Gradient 与 RLHF——RL 的核心框架TL;DR： 强化学习是让智能体通过与环境交互来学习最优行为策略的方法论。本文从马尔可夫决策过程（MDP）讲起，经过Q Learning和Policy Gradient，最终连接到当前大模型训练的核心技术RLHF。强化学习RLHFPolicy Gradient