AI Research 技术调研

README

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research/ — 调研分析

🌐 English: README.en.md

五个独立 scope。llm/ omni/ world-model/ embodied/ 同构组织（都遵循下面的”四层阅读模型”，按年份 + 全量索引）；harness/ 组织方式不同（按 harness 逐个 dossier + 12 维度横向 section，无年份目录/无 01-INDEX）。这里是导航；具体内容进各 scope 的 00-SUMMARY.md。

scope主题跨度规模入口
llm/大模型技术演进（预训练数据 / 架构 / AI infra / 后训练 / agentic）GPT-3 2020-05 → 2026-06525+ 一手源00-SUMMARY · 01-INDEX
omni/多模态/全模态生成（文生图 / 编辑 / 统一理解生成 / any-to-any omni / 视频 / 音频 / 3D / 使能方法）2020 → 2026-H1324 工作页 / ~322 源00-SUMMARY · 01-INDEX
world-model/世界模型（基于模型 RL / 生成视频 / 交互游戏 / 自动驾驶 / JEPA）2017 → 2026-H1208 工作页00-SUMMARY · 01-INDEX
embodied/具身智能（VLA / 操作策略 / 人形全身控制 / 运动导航 / 数据遥操 / 仿真 / benchmark）2017 → 2026-H1294 工作页00-SUMMARY · 01-INDEX
harness/主流 agent harness 源码级调研（agent loop / 记忆 / 工具 / 提示词 / 编排 / skill / 自进化 / 可观测 / 安全 / 沙箱 / 模型协同 / 轨迹利用 12 维度）截至 2026-0761 harness · 12 横向 section（开源 pin commit，闭源锚版本/抓取日期）00-SUMMARY

每个 scope 的结构

<scope>/
├── 00-SUMMARY.md     # 主汇总：脉络速览 + 统计 + 导读（先读这个）
├── 01-INDEX.md       # 全量来源索引：按年月分组，每条带原始 URL，可点开
├── 2020/ … 2026/     # 单工作结构化页（一工作一文件，kebab-case slug）
├── sections/         # 横向分类/主题汇总
└── deep-dive/        # 模型或家族的横向深挖对比

harness/ 例外：不按年份、无 01-INDEX.md；结构是 00-SUMMARY.md（61 个 harness 名单总览 + 12 维度导读）+ <slug>.md（每个 harness 一份 12 维度 dossier）+ sections/<dim>.md（12 篇跨 harness 维度对比）。原始摘录与抓取笔记在 ../sources/harness/<slug>/（每目录含 NOTES.md）。

四层阅读模型（从”结论”到”原文”）

  1. 00-SUMMARY.md —— 想要脉络与导读，只读这一页。
  2. sections/ · deep-dive/ —— 想看某主题（架构演进、训练方法、benchmark…）或某家族（SD-FLUX、Qwen、统一 omni…）的横向对比。
  3. 01-INDEX.md —— 想按时间线浏览全部条目、找某条的原始链接。
  4. <年>/<slug>.md —— 想看单个工作的六维精读（数据 / 训练 / 架构 / benchmark / Infra + 创新影响）；其下载原文在 ../sources/<scope>/<年>/。

页面约定

  • 每页顶部为 YAML frontmatter（title / org / country / date / type / category / url / …）。
  • 正文用 Obsidian 风格 [[slug]] 内链互相串联（slug = 文件名去 .md）。
  • 单工作页统一六维结构；数字均来自一手源并经对抗式 verify 核对。

维护

维护脚本在仓库 scripts/ 目录（纯 Python 标准库、无依赖；用法见 scripts/README.md）：

  • build_index.py / build_index_omni.py —— 从各页 frontmatter 重生成对应 scope 的 01-INDEX.md
  • normalize_wikilinks.py —— 归一化 omni 内链别名（如 [[dit]]→[[dit-scalable-diffusion-transformers]]）
  • fix_frontmatter.py —— 修复 YAML frontmatter
  • lint.py —— 健检（重复页 / frontmatter / 死内链 / 目录-日期一致），CI 每次 push/PR 运行

新增或删除来源页后重跑 build_index*.py 刷新索引；提交前跑 lint.py 自检。

关系图谱

反向链接