<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"><channel><title>zzqDeco Blog</title><description>zzqDeco 的个人博客</description><link>https://zzqdeco.github.io/</link><language>zh-CN</language><item><title>Claude Code 精读：工具证据、上下文工程与减少模型幻觉的设计</title><link>https://zzqdeco.github.io/blog/claude-code-hallucination-reduction-design-reading/</link><guid isPermaLink="true">https://zzqdeco.github.io/blog/claude-code-hallucination-reduction-design-reading/</guid><description>基于独立架构分析与官方文档，精读 Claude Code 如何通过工具取证、编辑前置检查、上下文管理、任务验证和执行约束降低无依据推断与虚假完成风险</description><pubDate>Tue, 27 Oct 2026 03:28:02 GMT</pubDate></item><item><title>TrustMark 论文精读：任意分辨率图像水印、频谱损失与可重水印工作流</title><link>https://zzqdeco.github.io/blog/trustmark-universal-watermarking-arbitrary-resolution-paper-reading/</link><guid isPermaLink="true">https://zzqdeco.github.io/blog/trustmark-universal-watermarking-arbitrary-resolution-paper-reading/</guid><description>精读 TrustMark 如何通过 MUNIT 嵌入器、ResNet50 提取器、可微扰动、焦点频率损失、分辨率缩放和 TrustMark-RM 实现高质量鲁棒图像水印</description><pubDate>Mon, 24 Aug 2026 03:22:25 GMT</pubDate></item><item><title>SUFLECA 论文精读：大规模 NOC 特征学习、几何一致匹配与零样本 CAD 对齐</title><link>https://zzqdeco.github.io/blog/sufleca-cad-to-image-alignment-feature-learning-paper-reading/</link><guid isPermaLink="true">https://zzqdeco.github.io/blog/sufleca-cad-to-image-alignment-feature-learning-paper-reading/</guid><description>精读 SUFLECA 如何通过 12 数据集 NOC 弱监督、DPT 几何特征、互为 Top-k 对应、各向异性尺度共识和 SupeRANSAC，实现高效的单图 CAD-to-image 9D 对齐</description><pubDate>Wed, 22 Jul 2026 06:18:27 GMT</pubDate></item><item><title>Neo4j 源码精读：属性图、Cypher 查询引擎、事务存储与图数据库工程</title><link>https://zzqdeco.github.io/blog/neo4j-graph-database-cypher-storage-engine-source-reading/</link><guid isPermaLink="true">https://zzqdeco.github.io/blog/neo4j-graph-database-cypher-storage-engine-source-reading/</guid><description>从 Neo4j 2026.06.0 Community 源码与 Cypher 论文双线精读属性图模型、查询编译执行、事务日志、页缓存、索引、Bolt 协议和 Community/Enterprise 边界</description><pubDate>Mon, 20 Jul 2026 07:05:56 GMT</pubDate></item><item><title>LaMa 论文精读：傅里叶卷积、大掩码修复与跨分辨率泛化</title><link>https://zzqdeco.github.io/blog/lama-resolution-robust-large-mask-inpainting-paper-reading/</link><guid isPermaLink="true">https://zzqdeco.github.io/blog/lama-resolution-robust-large-mask-inpainting-paper-reading/</guid><description>精读 LaMa 如何通过 Fast Fourier Convolution、高感受野感知损失和大掩码训练，在单阶段图像修复中恢复周期结构并泛化到训练未见的高分辨率</description><pubDate>Mon, 20 Jul 2026 03:23:18 GMT</pubDate></item><item><title>Graphiti / Zep 论文精读：双时态知识图谱、Agent 长期记忆与混合检索</title><link>https://zzqdeco.github.io/blog/graphiti-zep-temporal-knowledge-graph-agent-memory-paper-reading/</link><guid isPermaLink="true">https://zzqdeco.github.io/blog/graphiti-zep-temporal-knowledge-graph-agent-memory-paper-reading/</guid><description>从 Zep 论文与 Graphiti v0.29.2 源码双线精读三层记忆图、双时态事实、增量知识抽取、混合检索、重排策略和 Agent 长期记忆工程</description><pubDate>Thu, 16 Jul 2026 10:33:25 GMT</pubDate></item><item><title>Diorama 论文精读：零样本单图 3D 场景建模、CAD 检索与语义布局优化</title><link>https://zzqdeco.github.io/blog/diorama-zero-shot-single-view-3d-scene-modeling-paper-reading/</link><guid isPermaLink="true">https://zzqdeco.github.io/blog/diorama-zero-shot-single-view-3d-scene-modeling-paper-reading/</guid><description>精读 Diorama 如何通过开放世界感知、PlainRecon、场景图、CAD 检索、9-DoF 位姿估计和分阶段语义布局优化，从单张图像构建可编辑 3D 场景</description><pubDate>Wed, 15 Jul 2026 08:20:26 GMT</pubDate></item><item><title>AgentRL 论文精读：全异步 Rollout-Training、跨策略采样与多任务 Agent 强化学习</title><link>https://zzqdeco.github.io/blog/agentrl-multiturn-multitask-agentic-reinforcement-learning-paper-reading/</link><guid isPermaLink="true">https://zzqdeco.github.io/blog/agentrl-multiturn-multitask-agentic-reinforcement-learning-paper-reading/</guid><description>精读 AgentRL 如何通过全异步多轮训练、统一环境控制面、Cross-Policy Sampling、Task Advantage Normalization 和开源训练框架扩展多任务 Agentic RL</description><pubDate>Wed, 15 Jul 2026 03:49:06 GMT</pubDate></item><item><title>SAO 论文精读：单轨迹异步优化、双边重要性采样与 Agentic RL 稳定训练</title><link>https://zzqdeco.github.io/blog/sao-single-rollout-asynchronous-agentic-reinforcement-learning-paper-reading/</link><guid isPermaLink="true">https://zzqdeco.github.io/blog/sao-single-rollout-asynchronous-agentic-reinforcement-learning-paper-reading/</guid><description>精读 SAO 如何通过单轨迹异步采样、双边 Token 级重要性门控、快速价值模型更新和 Skip-Observation GAE 稳定训练长时域推理与编码智能体</description><pubDate>Wed, 15 Jul 2026 01:46:03 GMT</pubDate></item><item><title>OpenSPG KAG 论文精读：知识增强生成、逻辑形式推理与专业领域问答</title><link>https://zzqdeco.github.io/blog/openspg-kag-knowledge-augmented-generation-paper-reading/</link><guid isPermaLink="true">https://zzqdeco.github.io/blog/openspg-kag-knowledge-augmented-generation-paper-reading/</guid><description>从 KAG 论文与 OpenSPG/KAG v0.8.0 源码双线精读 LLMFriSPG、知识-文本互索引、语义对齐、逻辑形式引导混合推理和专业知识服务工程实现</description><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 08:33:46 GMT</pubDate></item><item><title>Einops 论文精读：Einstein-like Pattern Language、张量形状语义与跨框架执行</title><link>https://zzqdeco.github.io/blog/einops-clear-reliable-tensor-manipulations-paper-reading/</link><guid isPermaLink="true">https://zzqdeco.github.io/blog/einops-clear-reliable-tensor-manipulations-paper-reading/</guid><description>从 ICLR 2022 论文与 einops 0.8.2 源码双线精读 rearrange、reduce、repeat、pack、einsum、Pattern Parser、Transformation Recipe 与多后端执行机制</description><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 03:04:11 GMT</pubDate></item><item><title>Qwen3-VL-Seg 论文精读：开放世界指代分割、Box-Guided Decoder 与 SA1B-ORS</title><link>https://zzqdeco.github.io/blog/qwen3-vl-seg-open-world-referring-segmentation-paper-reading/</link><guid isPermaLink="true">https://zzqdeco.github.io/blog/qwen3-vl-seg-open-world-referring-segmentation-paper-reading/</guid><description>精读 Qwen3-VL-Seg 如何将 Qwen3-VL 的开放世界框定位先验转成像素级掩码，并通过轻量解码器、SA1B-ORS 和 ORS-Bench 扩展开放世界指代分割</description><pubDate>Fri, 10 Jul 2026 02:26:59 GMT</pubDate></item><item><title>SIM 论文精读：搜索式用户兴趣建模、终身行为序列与工业 CTR 预测</title><link>https://zzqdeco.github.io/blog/sim-search-based-user-interest-model-ctr-paper-reading/</link><guid isPermaLink="true">https://zzqdeco.github.io/blog/sim-search-based-user-interest-model-ctr-paper-reading/</guid><description>精读阿里 SIM 如何通过两级搜索、用户行为树、长序列检索和实时预测系统改造，在 CTR 预测中建模最长 54000 的终身用户行为序列</description><pubDate>Thu, 09 Jul 2026 09:42:08 GMT</pubDate></item><item><title>TripoSG 论文精读：大规模 Rectified Flow、SDF VAE 与高保真 3D 形状生成</title><link>https://zzqdeco.github.io/blog/triposg-high-fidelity-3d-shape-synthesis-paper-reading/</link><guid isPermaLink="true">https://zzqdeco.github.io/blog/triposg-high-fidelity-3d-shape-synthesis-paper-reading/</guid><description>精读 TripoSG 如何通过 Rectified Flow Transformer、CLIP+DINOv2 条件注入、SDF/normal/eikonal 混合监督和 2M 高质量数据构建实现高保真 image-to-3D 形状生成</description><pubDate>Thu, 09 Jul 2026 09:19:39 GMT</pubDate></item><item><title>SF3D 论文精读：0.5 秒 3D Mesh 重建、UV 展开与光照解耦</title><link>https://zzqdeco.github.io/blog/sf3d-stable-fast-3d-mesh-reconstruction-paper-reading/</link><guid isPermaLink="true">https://zzqdeco.github.io/blog/sf3d-stable-fast-3d-mesh-reconstruction-paper-reading/</guid><description>精读 SF3D 如何基于 LRM/TripoSR 改造快速单图 3D 重建，通过增强 Transformer、DMTet、快速 UV 展开、材质估计和光照解耦生成可用 textured mesh</description><pubDate>Thu, 09 Jul 2026 08:53:35 GMT</pubDate></item><item><title>AssetGen 论文精读：可部署 3D 资产生成、MeshGen/TextureGen 与交互式低延迟系统</title><link>https://zzqdeco.github.io/blog/assetgen-deployable-3d-asset-generation-paper-reading/</link><guid isPermaLink="true">https://zzqdeco.github.io/blog/assetgen-deployable-3d-asset-generation-paper-reading/</guid><description>精读 AssetGen 如何通过两阶段 MeshGen、GPU 几何处理、UV 展开、法线烘焙、多视角 TextureGen、蒸馏和流水线优化实现 30 秒级可部署 3D 资产生成</description><pubDate>Thu, 09 Jul 2026 08:14:31 GMT</pubDate></item><item><title>OpenFGA 精读：Zanzibar 关系授权模型、ReBAC 建模语言与生产级细粒度权限系统</title><link>https://zzqdeco.github.io/blog/openfga-zanzibar-fine-grained-authorization-paper-reading/</link><guid isPermaLink="true">https://zzqdeco.github.io/blog/openfga-zanzibar-fine-grained-authorization-paper-reading/</guid><description>从 Zanzibar 论文与 OpenFGA 官方实现双线精读关系元组、授权模型、Check/Expand/ListObjects、条件元组、CLI 测试、存储部署与工程落地边界</description><pubDate>Wed, 08 Jul 2026 06:53:07 GMT</pubDate></item><item><title>TRELLIS.2 论文精读：O-Voxel、Sparse Compression VAE 与 4B 参数 3D 生成模型</title><link>https://zzqdeco.github.io/blog/trellis2-native-structured-latents-3d-generation-paper-reading/</link><guid isPermaLink="true">https://zzqdeco.github.io/blog/trellis2-native-structured-latents-3d-generation-paper-reading/</guid><description>精读 Native and Compact Structured Latents for 3D Generation 如何通过 O-Voxel、稀疏压缩 VAE、PBR 材质建模与大规模 flow matching 实现高质量 3D 资产生成</description><pubDate>Tue, 07 Jul 2026 02:59:40 GMT</pubDate></item><item><title>Vespa 入门教程：从本地搜索应用到向量检索、混合排序与 RAG 基础</title><link>https://zzqdeco.github.io/blog/vespa-beginner-search-vector-rag-tutorial/</link><guid isPermaLink="true">https://zzqdeco.github.io/blog/vespa-beginner-search-vector-rag-tutorial/</guid><description>系统讲解 Vespa 的应用包、Schema、YQL、文档写入、BM25、向量近邻、混合检索、排序配置和本地/云端部署入门流程</description><pubDate>Thu, 02 Jul 2026 10:20:51 GMT</pubDate></item><item><title>Layout2Scene 论文精读：3D 语义布局引导、混合场景表示与几何/外观扩散先验</title><link>https://zzqdeco.github.io/blog/layout2scene-semantic-layout-guided-scene-generation-paper-reading/</link><guid isPermaLink="true">https://zzqdeco.github.io/blog/layout2scene-semantic-layout-guided-scene-generation-paper-reading/</guid><description>精读 Layout2Scene 如何通过 3D semantic layout、对象 Gaussian、背景 polygon、语义几何扩散和语义几何外观扩散实现可控 3D 场景生成</description><pubDate>Tue, 30 Jun 2026 05:58:31 GMT</pubDate></item><item><title>Blended-NeRF 论文精读：现有 NeRF 场景中的零样本对象生成、ROI 编辑与体渲染融合</title><link>https://zzqdeco.github.io/blog/blended-nerf-zero-shot-object-generation-blending-paper-reading/</link><guid isPermaLink="true">https://zzqdeco.github.io/blog/blended-nerf-zero-shot-object-generation-blending-paper-reading/</guid><description>精读 Blended-NeRF 如何通过 3D ROI、CLIP 引导、双 NeRF 场融合、距离平滑和官方代码实现现有神经辐射场中的对象插入、替换与材质编辑</description><pubDate>Tue, 30 Jun 2026 03:58:46 GMT</pubDate></item><item><title>CompoNeRF 论文精读：文本引导多物体组合 NeRF、可编辑 3D 布局与场景重组</title><link>https://zzqdeco.github.io/blog/componerf-text-guided-compositional-nerf-paper-reading/</link><guid isPermaLink="true">https://zzqdeco.github.io/blog/componerf-text-guided-compositional-nerf-paper-reading/</guid><description>精读 CompoNeRF 如何通过局部/全局文本引导、密度组合、可编辑 3D box layout 与 NeRF 分解重组生成多物体 3D 场景</description><pubDate>Tue, 30 Jun 2026 02:49:44 GMT</pubDate></item><item><title>DSpark 论文精读：置信度调度推测解码、半自回归生成与大模型推理加速</title><link>https://zzqdeco.github.io/blog/dspark-confidence-scheduled-speculative-decoding-paper-reading/</link><guid isPermaLink="true">https://zzqdeco.github.io/blog/dspark-confidence-scheduled-speculative-decoding-paper-reading/</guid><description>精读 DeepSeek DSpark 如何通过半自回归 draft model、confidence-scheduled verification 和 DeepSpec 训练评估代码改进大模型 speculative decoding 的速度、接受率与吞吐边界</description><pubDate>Mon, 29 Jun 2026 06:12:56 GMT</pubDate></item><item><title>Generative Recommenders 论文精读：HSTU、M-FALCON 与万亿参数推荐序列建模</title><link>https://zzqdeco.github.io/blog/generative-recommenders-hstu-paper-reading/</link><guid isPermaLink="true">https://zzqdeco.github.io/blog/generative-recommenders-hstu-paper-reading/</guid><description>精读 Meta ICML 2024 Generative Recommenders 如何将推荐系统重构为序列生成问题，并通过 HSTU、Stochastic Length、M-FALCON 和 scaling law 支撑工业级部署</description><pubDate>Mon, 29 Jun 2026 03:57:06 GMT</pubDate></item><item><title>Clippy 论文精读：多任务推荐排序模型的训练稳定性、损失发散与自适应更新裁剪</title><link>https://zzqdeco.github.io/blog/clippy-multitask-ranking-training-stability-paper-reading/</link><guid isPermaLink="true">https://zzqdeco.github.io/blog/clippy-multitask-ranking-training-stability-paper-reading/</guid><description>精读 KDD 2023 Clippy 如何分析 YouTube 多任务排序模型训练不稳定问题，并用 Adagrad 更新裁剪提升大规模推荐模型稳定性</description><pubDate>Mon, 29 Jun 2026 03:13:49 GMT</pubDate></item><item><title>YouTube DNN 推荐系统论文精读：双阶段召回排序、候选生成与观看时长优化</title><link>https://zzqdeco.github.io/blog/youtube-deep-neural-network-recommendations-paper-reading/</link><guid isPermaLink="true">https://zzqdeco.github.io/blog/youtube-deep-neural-network-recommendations-paper-reading/</guid><description>精读 RecSys 2016 YouTube DNN 推荐系统如何用深度候选生成、排序模型、样本构造、特征工程和观看时长目标支撑大规模推荐</description><pubDate>Fri, 26 Jun 2026 09:26:13 GMT</pubDate></item><item><title>简单推荐算法实施指南：从冷启动弱监督到真实反馈闭环</title><link>https://zzqdeco.github.io/blog/simple-recommender-cold-start-to-feedback-loop/</link><guid isPermaLink="true">https://zzqdeco.github.io/blog/simple-recommender-cold-start-to-feedback-loop/</guid><description>系统梳理推荐系统在缺少样本时如何通过内容先验、规则蒸馏、受控探索、曝光日志和双塔召回逐步建立稳定训练闭环</description><pubDate>Fri, 26 Jun 2026 07:20:05 GMT</pubDate></item><item><title>Imaginarium 论文精读：视觉引导、高质量资产库、代码实现与 3D 场景布局生成</title><link>https://zzqdeco.github.io/blog/imaginarium-vision-guided-3d-scene-layout-generation-paper-reading/</link><guid isPermaLink="true">https://zzqdeco.github.io/blog/imaginarium-vision-guided-3d-scene-layout-generation-paper-reading/</guid><description>从论文与官方代码双线精读 Imaginarium 如何通过 Flux 图像引导、视觉解析、资产检索、姿态估计、场景图约束和 Blender 物理优化生成高质量 3D 场景布局</description><pubDate>Fri, 26 Jun 2026 02:11:20 GMT</pubDate></item><item><title>CasLayout 论文精读：级联 3D 布局扩散、稀疏关系建模与室内场景生成</title><link>https://zzqdeco.github.io/blog/caslayout-cascaded-3d-layout-diffusion-paper-reading/</link><guid isPermaLink="true">https://zzqdeco.github.io/blog/caslayout-cascaded-3d-layout-diffusion-paper-reading/</guid><description>精读 CasLayout 如何通过四阶段条件扩散、建筑约束、稀疏关系图与 Relation VAE 实现可控 3D 室内布局生成</description><pubDate>Fri, 26 Jun 2026 01:24:04 GMT</pubDate></item><item><title>长期收益强化学习算法研究进展：从时间信用分配到 Agentic RL</title><link>https://zzqdeco.github.io/blog/long-horizon-reinforcement-learning-credit-assignment-agentic-rl/</link><guid isPermaLink="true">https://zzqdeco.github.io/blog/long-horizon-reinforcement-learning-credit-assignment-agentic-rl/</guid><description>系统梳理长时域、稀疏延迟奖励强化学习中的信用分配、时间抽象、离线到在线、世界模型与 LLM Agent RL 进展</description><pubDate>Wed, 10 Jun 2026 10:53:09 GMT</pubDate></item><item><title>神经网络损失景观中的坏局部极小值：从 Backpropagation 到过参数化理论</title><link>https://zzqdeco.github.io/blog/neural-network-loss-landscape-bad-local-minima/</link><guid isPermaLink="true">https://zzqdeco.github.io/blog/neural-network-loss-landscape-bad-local-minima/</guid><description>梳理 BP、深度线性网络、宽网络、NTK 与过参数化视角下坏局部极小值问题的理论脉络</description><pubDate>Wed, 10 Jun 2026 04:46:13 GMT</pubDate></item><item><title>Codex 使用实践</title><link>https://zzqdeco.github.io/blog/codex-usage-practice/</link><guid isPermaLink="true">https://zzqdeco.github.io/blog/codex-usage-practice/</guid><description>任务拆解、审查改动、运行验证，如何把 AI coding agent的输出纳入可维护的工程流程</description><pubDate>Tue, 26 May 2026 17:27:53 GMT</pubDate></item><item><title>Git 分支工作流：从 Git Flow 到 Trunk-Based</title><link>https://zzqdeco.github.io/blog/git-branching-workflows/</link><guid isPermaLink="true">https://zzqdeco.github.io/blog/git-branching-workflows/</guid><description>横向比较 GitHub Flow、GitLab Flow、OneFlow、Trunk-Based Development 与 Git Flow 的分支模型、发布方式、成本和适用场景。</description><pubDate>Sat, 16 May 2026 06:27:17 GMT</pubDate></item><item><title>找工作的sonnnet</title><link>https://zzqdeco.github.io/blog/record-my-offers/</link><guid isPermaLink="true">https://zzqdeco.github.io/blog/record-my-offers/</guid><description>不知道怎么说，感觉人能有很多选择，但是也没有什么选择</description><pubDate>Mon, 27 Apr 2026 16:27:11 GMT</pubDate></item><item><title>Hello</title><link>https://zzqdeco.github.io/blog/hello/</link><guid isPermaLink="true">https://zzqdeco.github.io/blog/hello/</guid><description>oh my first blog</description><pubDate>Wed, 15 Apr 2026 07:27:56 GMT</pubDate></item></channel></rss>