[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-72023":3},{"id":4,"name":5,"fullName":6,"owner":7,"repo":5,"description":8,"homepage":9,"htmlUrl":9,"language":10,"languages":9,"totalLinesOfCode":9,"stars":11,"forks":12,"watchers":13,"openIssues":14,"contributorsCount":15,"subscribersCount":15,"size":15,"stars1d":16,"stars7d":17,"stars30d":18,"stars90d":15,"forks30d":15,"starsTrendScore":17,"compositeScore":19,"rankGlobal":9,"rankLanguage":9,"license":20,"archived":21,"fork":21,"defaultBranch":22,"hasWiki":23,"hasPages":21,"topics":24,"createdAt":9,"pushedAt":9,"updatedAt":25,"readmeContent":26,"aiSummary":27,"trendingCount":15,"starSnapshotCount":15,"syncStatus":16,"lastSyncTime":28,"discoverSource":29},72023,"one-small-step","karminski\u002Fone-small-step","karminski","这是一个简单的技术科普教程项目，主要聚焦于解释一些有趣的，前沿的技术概念和原理。每篇文章都力求在 5 分钟内阅读完成。",null,"Python",6950,607,114,4,0,2,6,18,73.15,"MIT License",false,"main",true,[],"2026-06-12 04:01:03","One Small Step \n--------------\n\nby @karminski-牙医\n\n![one-small-step](assets\u002Fimages\u002FApollo_11_mission_Buzz_Aldrins_boot_on_lunar_soil_2017_Bing_Wallpaper_1366x768.jpg)\n\n**这是一个简单的技术科普教程项目, 主要聚焦于解释一些有趣的, 前沿的技术概念和原理. 每篇文章都力求在 5 分钟内阅读完成.**  \n\n\n![Metrics](.\u002Fassets\u002Fimages\u002Fmetrics-without-label.svg)  \n\n**目前更新速度👆, 力求每周不低于3篇**\n\n## 文章列表\n\n### 人工智能相关\n- [什么是 GGUF](20250113-what-is-gguf\u002Fwhat-is-gguf.md) - 介绍 GGUF 文件格式及其在大语言模型部署中的应用\n- [什么是推测性解码](20250116-what-is-speculative-decoding\u002Fwhat-is-speculative-decoding.md) - 解释推测性解码技术如何提升大语言模型的推理性能\n- [什么是 Pythonic 函数调用](20250117-what-is-pythonic-function-call\u002Fwhat-is-pythonic-function-call.md) - 为什么 Pythonic 函数调用 比 function call 效果好?\n- [如何本地运行 GGUF 格式的 LLM 模型](20250122-how-to-run-gguf-LLM-model\u002Fhow-to-run-gguf-LLM-model.md) - 如何本地运行 GGUF 格式的 LLM 模型?\n- [什么是 LLM 蒸馏技术](20250123-what-is-LLM-distill\u002Fwhat-is-LLM-distill.md) - 什么是 LLM 蒸馏技术?\n- [什么是 Transformer](20250126-what-is-transformer\u002Fwhat-is-transformer.md) - 什么是 Transformer?\n- [如何优化 Transformer](20250127-how-to-optimize-transformer\u002Fhow-to-optimize-transformer.md) - Transformer 的优化方案都有哪些?\n- [什么是大语言模型量化](20250129-what-is-quantization-in-LLM\u002Fwhat-is-quantization-in-LLM.md) - 什么是大语言模型量化? 每个量化精度都代表什么?\n- [什么是 Flash Attention](20250201-what-is-flash-attention\u002Fwhat-is-flash-attention.md) - 什么是 Flash Attention? 为什么能将大语言模型推理速度提升3倍?\n- [什么是 Multi-Head Attention](20250202-what-is-multi-head-attention\u002Fwhat-is-multi-head-attention.md) - 什么是 Multi-Head Attention? Attention Is All You Need 论文精读\n- [什么是 Multi-Query Attention](20250204-what-is-multi-query-attention\u002Fwhat-is-multi-query-attention.md) - 什么是 Multi-Query Attention?\n- [什么是 Grouped Query Attention](20250205-what-is-gropued-query-attention\u002Fwhat-is-gropued-query-attention.md) - 什么是 Grouped Query Attention?\n- [什么是 LLM 微调技术](20250208-what-is-LLM-fine-tuning\u002Fwhat-is-LLM-fine-tuning.md) - 什么是 LLM 微调技术?\n- [什么是 RAG 技术](20250209-what-is-RAG\u002Fwhat-is-RAG.md) - 什么是 RAG 技术?\n- [什么是 Safetensors](20250210-what-is-safetensors\u002Fwhat-is-safetensors.md) - 什么是 Safetensors?\n- [什么是 ONNX](20250211-what-is-onnx\u002Fwhat-is-onnx.md) - 什么是 ONNX?\n- [大模型微调最佳实践指南](20250210-LLM-fine-tuning-summary\u002FLLM-fine-tuning-summary.md) - 大模型微调最佳实践指南\n- [什么是 MoE 模型](20250217-what-is-MoE\u002Fwhat-is-MoE-model.md) - 什么是 MoE 模型?\n- [LLM 中的 Token 是如何计算的](20250218-how-are-tokens-calculated-in-LLMs\u002Fhow-are-tokens-calculated-in-LLMs.md) - LLM 中的 Token 是如何计算的?\n- [什么是 AI Agent](20250220-what-is-AI-Agent\u002Fwhat-is-AI-Agent.md) - 什么是 AI Agent?\n- [什么是 LoRA](20250228-what-is-LoRA\u002Fwhat-is-LoRA.md) - 什么是 LoRA? 为什么用 LoRA 微调大模型更高效?\n- [什么是向量嵌入](20250307-what-is-vector-embedding\u002Fwhat-is-vector-embedding.md) - 什么是向量嵌入? \n- [什么是向量数据库](20250308-what-is-vector-database\u002Fwhat-is-vector-database.md) - 什么是向量数据库?\n- [什么是 AI 幻觉](20250309-what-is-AI-Hallucination\u002Fwhat-is-AI-Hallucination.md) - 什么是 AI 幻觉?\n- [什么是模态编码](20250315-what-is-modal-encoding\u002Fwhat-is-modal-encoding.md) - 什么是模态编码?\n- [什么是表示空间](20250316-what-is-representation-space\u002Fwhat-is-representation-space.md) - 什么是表示空间?\n- [什么是多模态模型](20250317-what-is-multi-model-llm\u002Fwhat-is-multi-model-llm.md) - 什么是多模态模型?\n- [什么是 LLM 的困惑度](20250403-what-is-llm-perplexity\u002Fwhat-is-llm-perplexity.md) - 什么是大模型的困惑度? 为什么量化版本要用困惑度来评价量化质量?\n- [如何避免 KVCache 失效](20250513-How-to-avoid-KVCache-invalidation\u002FHow-to-avoid-KVCache-invalidation.md) - 当心动态内容, 会导致 KVCache 失效\n- [什么是 Sliding Window Attention](20250522-what-is-sliding-window-attention\u002Fwhat-is-sliding-window-attention.md) - 什么是滑动窗口注意力\n- [什么时候应该微调, 什么时候不应该微调?](20250530-When-to-Use-Fine-Tuning-and-When-Not-To\u002FWhen-to-Use-Fine-Tuning-and-When-Not-To.md) - 微调和RAG还如何选择?\n- [什么是vibe coding?](20250611-what-is-vibe-coding\u002Fwhat-is-vibe-coding.md) - 什么是氛围编码?\n- [Qwen3 扩展到 1M 上下文是如何做到的?](20250809-What-is-Dual-Chunk-Attention\u002FWhat-is-Dual-Chunk-Attention.md) - 什么是 DCA?\n- [什么是召回](20250812-What-is-Recall\u002FWhat-is-Recall.md) - 召回影响大模型哪些方面的性能?\n- [大模型精度格式一览](20251110-Parameter-Precision-Formats-for-LLMs\u002FParameter-Precision-Formats-for-LLMs.md) - 大模型常用训练精度都有哪些?\n\n#### OpenClaw 教程专题\n- [9B大模型也能玩转OpenClaw? Mac 部署全教程](20260308-Run-OpenClaw-with-9B-Model-on-Mac\u002FRun-OpenClaw-with-9B-Model-on-Mac.md) ![For AI Reading](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FFor%20AI%20Reading-8A2BE2)\n\n### 数学相关\n- [什么是矩阵的秩？什么是低秩矩阵？](20250227-what-is-rank-in-matrix\u002Fwhat-is-rank-in-matrix.md) - 什么是矩阵的秩？什么是低秩矩阵？\n- [什么是拟合与过拟合](20250301-what-is-fitting-and-overfitting\u002Fwhat-is-fitting-and-overfitting.md) - 什么是拟合与过拟合?\n\n### 系统相关\n- [Windows 任务管理器内存标签说明](20250104-windows-task-manager-memory-tab-description\u002Fwindows-task-manager-memory-tab-description.md) - 详解 Windows 任务管理器中各个内存指标的含义\n- [RAMMap 使用解析](20250128-rammap-description\u002Frammap-description.md) - 详解 RAMMap 的使用方法\n\n### 硬件相关\n- [什么是 PCIe Retimer](20250119-what-is-pcie-retimer\u002Fwhat-is-pcie-retimer.md) - 详解 PCIe Retimer 的原理和应用\n- [为什么有的 NVMe SSD 有 DRAM, 有的没有?](20250124-why-some-NVMe-SSD-have-DRAM-and-some-are-not\u002Fwhy-some-NVMe-SSD-have-DRAM-and-some-are-not.md) - 为什么有的 NVMe SSD 有 DRAM, 有的没有?\n- [CLX 会是大语言模型的内存解决方案吗?](20250125-does-CXL-will-be-LLM-memory-solution\u002Fdoes-CXL-will-be-LLM-memory-solution.md) - 什么? PCIe 上能插内存了?\n- [什么是 1DPC](20250131-what-is-1DPC\u002Fwhat-is-1DPC.md) - 什么是 1DPC? 为什么内存条要插在远端插槽?\n- [什么是 L1 缓存](20250206-what-is-L1-cache\u002Fwhat-is-L1-cache.md) - 什么是 L1 缓存? 它的工作原理是什么?\n  \n## 贡献\n\n由于个人能力有限, 难免会有错误, 欢迎大家指正, 任何形式的贡献或者讨论都十分欢迎, 可以提交 issue 或者直接 PR.\n\n## Star History\n\n[![Star History Chart](https:\u002F\u002Fapi.star-history.com\u002Fsvg?repos=karminski\u002Fone-small-step&type=Date)](https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#karminski\u002Fone-small-step&Date)\n\n\n## 许可\n\n本项目采用 MIT 许可证. 详见 [LICENSE](LICENSE) 文件. \n","这是一个简单的技术科普教程项目，主要聚焦于解释一些有趣的、前沿的技术概念和原理。每篇文章都力求在5分钟内阅读完成。该项目使用Python语言编写，并且涵盖了广泛的人工智能相关主题，如大语言模型、Transformer、Flash Attention等。其核心功能在于通过简短而精炼的文章帮助读者快速理解复杂的科技概念。适合对最新技术趋势感兴趣的开发者、学生以及任何希望拓宽自己技术视野的读者在碎片化时间里学习使用。","2026-06-11 03:39:59","high_star"]