AI代码生成的自主规划与验证闭环2026：从单文件补全到端到端软件工厂的智能化演进
AI代码生成从单文件补全演进为端到端智能软件工厂，涵盖需求理解、任务分解、多Agent协作、验证闭环与执行反馈强化的全栈技术体系。
强化学习
Sim-to-Real 迁移实战：跨越物理 AI 的 Reality Gap，让仿真模型在真实世界落地
深入分析Sim-to-Real迁移的核心方法论——Domain Randomization、System Identification、Domain Adaptation与System-in-the-Loop训练，并给出可落地的工程实践代码。
GRPO 后训练系统工程实战：从 RLHF 偏好建模到可验证奖励的全链路架构
拆解 GRPO 后训练系统的工程内核：PPO Critic 为何在 LLM 场景失效、组内基线归一化与零标准差组的语义处理、token 级损失归一化如何消除长度偏置、可验证奖励（RLVR）与沙箱判定器设计、rollout-colocate 架构下的权重重分片与 logprob 对拍，附损失实现、verl 配置与生产坑位清单。
AI 驱动编译器优化：MLGO 在 LLVM 中的深度工程实战
深入剖析 Google MLGO 框架——首个在工业级 LLVM 编译器中系统性集成强化学习的框架，覆盖内联大小优化与寄存器分配性能优化的核心设计、训练流水线与生产部署实战。
强化学习深度实战：从 MDP、Bellman 方程到 DQN、策略梯度与 PPO 的从零实现
过去三年里，强化学习（Reinforcement Learning, RL）以一种近乎隐秘的方式重新站到了 AI 舞台中央：RLHF 用人类偏好作为奖励信号把大语言模型对齐到人类意图，推理时计算（test-time compute）本质是在 rollout 轨迹上用验证器引导搜索，智能体把工具调用建模成离散动作、把真实世界当成环境。可绝大多数工程师只见过"对齐"和"智能体"这两层皮，对 RL 的第…
