[Reasoning Model] K2 Thinking，理解 Interleaved thinking 交错推理，定义和处理 Turn

对话Kimi创始人杨植麟：K2、Agentic LLM、缸中之脑、艰难的泛化、用L4解决L3、长文本影响智商、“站在无限的开端”

[实用 AI] 基于 Nano 🍌 Pro + NotebookLM 做任意资源的视觉化呈现和理解，（漫画风格）PPT 与 信息图

[Modern Agent] 18 何时如何保持思维链 CoT，interleaved thinking，kvcache 利用，Qwen3.6

[LLM+RL] 合成数据与model collapse，nature 正刊封面

[LLM Architect] 04 RoPE 理解的几何视角，Qwen3 RoPE 计算细节，与 Interleaved 版本的对比

[LLM Architect] 09 深入理解和对比 prefill与decode | kv-cache | 并行-串行 | GEMM-GEMV | 算力-带宽

算法视角深度解读 Kimi K2 和 K2 Thinking，从预训练优化到 Agentic 能力训练的完整流程（含MuonClip优化、Agentic 数据

一天认识一种音乐风格 - 故障音乐（Glitch）

ChatGPT vs. Deepseek【说唱对决】

[LLM Architect] 01 MoE 初步，参数量计算，Qwen3-30B-A3B，GQA 与 Sparse MoE

[LLM+RL] R1 论文导读，SFT vs. RL，RL 基础以及 GRPO 细节，以及一系列复现工作讨论

[LLM+RL] 理解 GRPO 公式原理及 TRL GrpoTrainer 代码实现（advantage 与 loss 计算）

[RL4LLM] 理解 reasoning model Tokenizer 的 chat template，vllm inference

音乐是怎么给人产生情绪的？音乐与情绪之间的关系

[LLM Architect] 07 VLM 多模态模型架构设计，对比 Gemini Qwen3-VL 与 Kimi K2.5，如何理解原生多模态

[数学基础与PyTorch] 06 理解高维Tensor，手撕 MHA 为什么先 reshape 再 permute？view/stride/contiguou

【大白话01】一文理清 Diffusion Model 扩散模型 | 原理图解+公式推导

Mathemaniac【中英⚡Mathemaniac合集|Mathemaniac channel】

Google Titans：大模型记忆论文解读

[LLM + RL] kimi 1.5 论文导读与 highlights