论文解读

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具身智能开放策略之Octo详解：开放策略如何把多机器人经验变成可微调的通用底座【从零走向AGI】旨在深入了解通用人工智能（AGI）的发展路径，从最基础的概念起，逐步构建完整的知识体系。项目地址🔗：https://github.com/AI-mzq/From-Zero-to-AGI.git

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ViT：把图像切成词之后，Transformer 如何进入计算机视觉本文是一篇原创中文论文解读，主要参考 D2L《Dive into Deep Learning》1.0.3 章节 Transformers for Vision，解读 Alexey Dosovitskiy 等人的经典论文 An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale。D2L 书籍文本与图示采用 Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 Internationa

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具身智能真实数据之DROID详解：真实世界数据如何把机器人策略从实验室推向日常场景【从零走向AGI】旨在深入了解通用人工智能（AGI）的发展路径，从最基础的概念起，逐步构建完整的知识体系。项目地址🔗：https://github.com/AI-mzq/From-Zero-to-AGI.git

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SSD：单阶段多尺度目标检测的经典解读本文是基于 Dive into Deep Learning 中 “Single Shot Multibox Detection” 章节和 SSD 原始论文的原创中文解读，不是逐段翻译。文中复用的 D2L 图示遵循 D2L 文档的 CC BY-SA 4.0 授权；原始论文图片未搬运，仅作为技术背景引用。

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具身智能跨本体学习之Open X-Embodiment详解：让22种机器人共享同一套操作经验【从零走向AGI】旨在深入了解通用人工智能（AGI）的发展路径，从最基础的概念起，逐步构建完整的知识体系。项目地址🔗：https://github.com/AI-mzq/From-Zero-to-AGI.git

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具身智能语言规划之SayCan详解：让大模型“会说”，也让机器人“能做”【从零走向AGI】旨在深入了解通用人工智能（AGI）的发展路径，从最基础的概念起，逐步构建完整的知识体系。项目地址🔗：https://github.com/AI-mzq/From-Zero-to-AGI.git

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GRU：用重置门与更新门简化序列记忆的经典解读本文是原创中文论文解读，主要参考 D2L 的英文章节 “Gated Recurrent Units (GRU)” 和 Cho 等人在 2014 年提出 RNN Encoder-Decoder 的经典论文。D2L 原文与图示采用 Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License，文末列出来源与许可说明。

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具身智能之UniJEPA详解：让机器人同时“听懂、预见、动起来”的统一表征学习【从零走向AGI】旨在深入了解通用人工智能（AGI）的发展路径，从最基础的概念起，逐步构建完整的知识体系。项目地址🔗：https://github.com/AI-mzq/From-Zero-to-AGI.git

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VGG：用小卷积块把 CNN 做深的经典解读本文是一篇原创中文论文解读，参考 Dive into Deep Learning 的 “Networks Using Blocks (VGG)” 章节，并回到 Simonyan 与 Zisserman 的经典论文 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition。原文与图示来源、许可说明见文末。

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世界模型之HY-World 2.0详解：生成完还能走进去——如何把文本、照片和视频变成可探索的 3D 世界【从零走向AGI】旨在深入了解通用人工智能（AGI）的发展路径，从最基础的概念起，逐步构建完整的知识体系。项目地址🔗：https://github.com/AI-mzq/From-Zero-to-AGI.git

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Agent Loop 入门到深入：从 ReAct 到 LangGraph、Agents SDK 与 MCP这两年 “Agent” 这个词被用得很满：聊天机器人叫 agent，工具调用叫 agent，自动写代码叫 agent，多角色协作也叫 agent。真正值得抓住的不是名词，而是背后的循环结构：模型不再只是一次性回答，而是在“观察、思考、行动、再观察”的闭环里逐步推进任务。

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Dropout：神经网络正则化的经典解读本文是对经典论文与 D2L 相关章节的原创中文解读，不是逐段翻译。参考来源、作者与许可说明见文末。深度神经网络最早给人留下的一个矛盾印象是：它们表达能力很强，也因此很容易把训练集里的偶然噪声当成规律。参数越多，模型越能记住训练样本；数据量不足时，这种“聪明”反而会变成脆弱。

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Hermes Agent 入门到深入：会学习的开源 AI Agent 是怎么工作的这两天检索 “hermes-agent” 会发现一个很有意思的现象：它已经不只是 Nous Research 的一个 agent 项目，而是开始出现在一批周边工具、桌面壳、记忆系统、代码知识图谱和自托管平台的兼容列表里。

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视频生成之LongLive-2.0详解：如何把 5B 长视频生成推到 45.7 FPS【从零走向AGI】旨在深入了解通用人工智能（AGI）的发展路径，从最基础的概念起，逐步构建完整的知识体系。项目地址🔗：https://github.com/AI-mzq/From-Zero-to-AGI.git

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词嵌入 word2vec：Skip-Gram 与 CBOW 经典解读原文：Dive into Deep Learning classic 0.17.6, Word Embedding (word2vec) 作者：Aston Zhang、Zachary C. Lipton、Mu Li、Alexander J. Smola 原页面版本信息：D2L classic 0.17.6；页面 HTTP Last-Modified 为 2022-11-13 授权说明：D2L 英文开源书正文采用 Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 Int

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GPT-2 from scratch with torch：用 torch 从零实现 GPT-2原文：Posit AI Blog, GPT-2 from scratch with torch 作者：Sigrid Keydana（Posit）发布日期：2023-06-20 授权说明：原文页 “Reuse” 部分说明，Text and figures are licensed under Creative Commons Attribution CC BY 4.0。原文同时说明，来自其他来源的复用图片不在该许可范围内，并会在图注中以 “Figure from …” 标识。本文为中文翻译，保留原文结构、

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生成对抗网络 GAN：生成模型的经典入门解读原文：Dive into Deep Learning classic 0.17.6, “Generative Adversarial Networks” 作者：Aston Zhang, Zachary C. Lipton, Mu Li, Alexander J. Smola 原文链接：https://classic.d2l.ai/chapter_generative-adversarial-networks/gan.html 页面版本信息：HTTP Last-Modified 为 2022-11-13；D

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具身智能之OneTwoVLA详解：如何统一推理与行动【从零走向AGI】旨在深入了解通用人工智能（AGI）的发展路径，从最基础的概念起，逐步构建完整的知识体系。项目地址🔗：https://github.com/AI-mzq/From-Zero-to-AGI.git

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从“更大”到“更会做事”：Kimi K3 的开放前沿智能路线【从零走向AGI】旨在深入了解通用人工智能（AGI）的发展路径，从最基础的概念起，逐步构建完整的知识体系。项目地址🔗：https://github.com/AI-mzq/From-Zero-to-AGI.git

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具身智能之π0.5：如何用异构数据训练开放世界 VLA【从零走向AGI】旨在深入了解通用人工智能（AGI）的发展路径，从最基础的概念起，逐步构建完整的知识体系。项目地址🔗：https://github.com/AI-mzq/From-Zero-to-AGI.git