论文pdf：https://arxiv.org/html/2603.29957v2 1. 这篇论文在讲什么？ 一句话版： 这篇论文想解决一个很直观的问题：很多“会思考”的代码大模型，都是先想一大段，再开始写代码；但真实写代码时，难点往往会在写到一半才冒出来。于是作者提出：让模型可以在代码生成过程中的
buildroot下修复bluez依赖 参考https://github.com/LuckfoxTECH/luckfox-pico/issues/327 替换文件后重新编译，在buildroot目录下运行： make bluez5_utils-dirclean
make bluez5_utils
m
多轮长轨交互任务的agentic RL训练框架（3） RAGEN:Understanding Self-Evolution in LLM Agents via Multi-Turn Reinforcement Learning（preprint 查不到发哪了） https://github.com/
本章主要学习有关cuda中Block与Thread的关系，Thread间如何通信，以及Thread的同步问题。初步认识cuda如何解决大规模并行问题 CUDA执行层次结构：Grid、Block和Thread 下图表示了Grid,Block,Thread三种结构的递进关系，能俯瞰它们是如何协作处理任务
插值(Interpolation)与重心坐标(Barycentric Coordinates) 在图形渲染管线中，我们通常只知道三角形三个顶点的属性（如坐标、颜色、法线、纹理坐标等）。 但是，光栅化后的三角形内部包含成千上万个像素。为了算出三角形内部任意一点的属性，我们需要一种平滑过渡的方法 。 答
kernel的并行方式 最简单的例子 首先来看一个最经典的场景：向量加法： 对于向量a和向量b，假如我们想得到它们相加的结果c，在CPU(传统cpp)上，我们只能循环遍历每一个元素，比如： for(int i = 0; i < a.size(); i++){
c[i] = a[i] + b[
一些坑点 pyenv与虚拟环境 首先，安装pyenv和 为什么要用不同版本？ 用pyenv主要是为了切换py版本。论文用的是py3.8.10，但是py3.8支持的torch所使用的cuda toolkit最新也支持不到cu128。50系显卡目前只能使用cu128的版本，因此可能要为此使用py3.9以
host代码与device代码 host代码(主机端)指运行在CPU及内存(RAM)上的代码，一般是标准C/CPP代码 device代码(设备端)指运行在GPU及显存(vRAM)上的代码，即声明为__global__的代码(kernel函数) 一个cuda c程序由host代码和device代码两部
该论文研究的核心问题是：在代码生成任务中，语言模型是否需要先学会“推理链”（Chain-of-Thought, CoT），再去生成代码？ 过往对于CoT的研究主要集中在传统逻辑任务，过往研究已经证实使用CoT进行SFT对传统逻辑任务的输出质量有明显提升。但对于CoT在代码生成相关任务中的研究还非常有