从视觉架构基础（ViT, CLIP）到大型多模态模型（LMMs），再到能够在真实网页中进行视觉定位与树搜索的 Multimodal Agents，全面解析多模态智能体的演进与挑战。

介绍 DeepSeek Native Sparse Attention（NSA）和 DeepSeek Sparse Attention（DSA）的设计动机、核心结构、硬件实现思路和二者差异。

从 Agentic Search 到全栈 AI 科学家，全面解析 Deep Research 的四大核心组件：查询规划（Query Planning）、信息获取（Information Acquisition）、记忆管理（Memory Management）与答案生成。详细拆解 RAG-Star、HippoRAG、Self-RAG 等前沿代表性方法。

CUDA Micro-benchmark 系列（下）：建立可靠的 GPU 测量方法，测试计算吞吐与显存带宽，并用 Inline PTX、WGMMA 和 TMA 理解 Hopper 的异步执行流水线。

CUDA Micro-benchmark 系列（上）：理解 CUDA 源码如何变成 PTX/SASS，建立 Warp 调度模型，并用 Nsight Compute 从高层瓶颈逐步定位到 Source 与机器指令。

全面解析数学大模型的前沿进展：从 SFT 与 GRPO 强化学习的当前配方，到形式化数学（Lean）的引入，深入拆解 AlphaProof 的工作流、符号推理剪枝（LIPS）与自动形式化（Autoformalization）的评估挑战。