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关于学习、实践与思考的持续记录。

• 大模型基础（二）：Self-Attention 从张量到多头机制

  更新于:12 Sep, 2026

  逐步拆解 Q、K、V 投影、缩放点积、Mask、Softmax、Value 聚合与 Multi-Head Attention，并用可手算案例解释训练和推理中的真实数据流。

• 大模型基础（一）：Transformer 到底改变了什么？

  更新于:12 Sep, 2026

  从序列建模难题出发，拆解 Transformer 的 Encoder–Decoder、Self-Attention、位置编码和残差路径，并建立现代 Transformer 变体的完整坐标系。

• Pi Coding Agent 源码导读（十三）：从零实现一个 Mini Pi

  11 Sep, 2026

  用 pi-ai 与 pi-agent-core 构造最小 Agent，并用确定性 Fake Provider 验证两轮模型调用、一次 Tool Use、结果回灌和事件顺序。

• Pi Coding Agent 源码导读（十二）：AgentHarness 的持久化运行架构

  11 Sep, 2026

  分析 Pi experimental AgentHarness 的 Session、Branch、AgentLane、Operation、事务存储、Effect Gate 与崩溃恢复，并和稳定 CLI v3 对照。