最开始我当成笑话，直到我看到了真实的对比数据：某个项目的新版本，放弃了之前的框架，只用Web Components + 原生JS重写。结果不是技术博主的吹牛，而...

2025年,我在跟一位在某大厂做基础架构的朋友聊天。他说他们团队最近在重构文档站,技术选型会上吵了三天——一半人坚持用Next.js,说生态强大、招人容易;另一...

就像做菜，新手照着菜谱炒，老手根据食材、火候、季节即兴调整。框架、工具、API都只是"食材"，真正的功力在于：在约束条件下做出最优权衡。

打开掘金、牛客网，你会发现一个有趣现象：最火的内容往往是"30分钟精通React Hooks""3步搞定状态管理"这类。阅读量破万，点赞转发一大堆。

以往的一些框架，如Langchain都在疯狂堆叠、抽象，这也是我自己不太喜欢这些框架的原因，所以我自己手撸了一个框架，去伪存真，去掉了大量不必要的抽象：复刻一个...

很多人区分Workflow和Agent架构，主要看有没有plan和observe。

对大脑复杂的多尺度架构进行建模，需要一种形式化语言，以捕捉多样的神经成分如何组合成功能回路。当前方法通常缺乏这种严格的组合结构。我们引入了一种用于组合神经科学的...

Schema-based active inference supports rapid generalization ofexperience and fro...

Integrated Information Theory and the Phenomenal Binding Problem: Challenges and...

自组织系统中目标的正式表示面临着独特的建模挑战，因为目标是从系统的组织结构中涌现出来的，而不是被显式编码的（Veloz，2021）。目前已开发出多种数学框架来捕...

对大脑复杂的多尺度架构进行建模，需要一种形式化语言，以捕捉多样的神经成分如何组合成功能回路。当前方法通常缺乏这种严格的组合结构。我们引入了一种用于组合神经科学的...

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1013180

GS-SBL: Bridging Greedy Pursuit and Sparse Bayesian Learning for Efficient 3D Wi...

Rethinking Long-tailed Dataset Distillation: A Uni-Level Framework withUnbiased ...

BayesAgent: Bayesian Agentic Reasoning Under Uncertainty via Verbalized Probabil...

摘要 马尔可夫范畴是一种用于描述和处理概率论与信息论问题的新颖框架。本研究将范畴论形式体系与熵、互信息、数据处理不等式等传统量化概念相结合，证明信息论的多个量化...

预测是机器学习的核心任务。我们的目标是利用生成式贝叶斯预测（GBP）解决大规模预测问题。通过直接学习预测分位数而非概率密度，我们在理论和实践上获得了诸多优势。我...

我们引入了一种新颖的状态空间推断与学习框架，该框架适用于所有能以方程（1）和（2）所示形式表达的模型——无论其噪声分布或转移函数与观测函数的具体形式如何——只要...

Enhancing linear attention with residual learning

Simulation-based Bayesian inference under model misspecification