重整化群与临界现象：从威尔逊到深度学习的普适性框架
深入解析肯尼斯·威尔逊的重整化群理论：从临界现象的标度律与普适性，到粗粒化变换与不动点分析，再到从凝聚态物理到QCD、深度学习的跨学科应用。涵盖ε展开、实空间与动量空间重整化群、张量网络重整化群、全息对偶等前沿进展。
深度学习
重整化群与临界现象：从威尔逊到深度学习的普适性框架
深入探讨重整化群理论的基本原理及其在统计物理、凝聚态和深度学习中的普适应用，涵盖临界现象、标度律与深度学习的RG类比。
LLM推理优化全栈实战：从PagedAttention到TensorRT-LLM
LLM推理优化全栈实战：PagedAttention显存管理、Continuous Batching调度、GPTQ/AWQ/FP8量化、投机采样、FlashAttention、张量/流水线并行、vLLM与TensorRT-LLM部署、生产架构设计
深度解析Transformer架构：从自注意力机制到现代大模型的基石
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大语言模型的涌现能力：从规模到智能的跃迁
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2026年最值得关注的5个深度学习应用场景
梳理2026年最值得关注的五大深度学习应用场景，涵盖内容创作、医疗诊断、交通出行、科学研究和软件工程
