Hello World - 博客开张 · Yoyo

欢迎来到 Yoyo_Lee 的博客。这里会记录 AI / 研究进展，以及日常随笔。

为什么开这个博客

研究笔记散落在 Obsidian、Notion、GitHub Gist 四处，想做一个统一的公开记录点。Hexo + Butterfly 是目前对中文写作最友好的组合之一：写作用 Markdown，部署走 GitHub Pages，零服务器成本。

功能点验证

行内公式与块公式

爱因斯坦质能方程： $E=mc^2$

交叉熵损失：

\mathcal{L}_{\text{CE}} = -\sum_{i=1}^{N} y_i \log \hat{y}_i

注意力机制的 Scaled Dot-Product：

\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\!\left(\frac{QK^\top}{\sqrt{d_k}}\right) V

代码块（高亮 + 行号 + 复制按钮）

import torch
import torch.nn.functional as F

def scaled_dot_product_attention(q, k, v, mask=None):
    d_k = q.size(-1)
    scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1)) / (d_k ** 0.5)
    if mask is not None:
        scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)
    attn = F.softmax(scores, dim=-1)
    return torch.matmul(attn, v), attn

引用与列表

研究的本质是提出更好的问题，而不是找更好的答案。

计划要写的系列：

LLM 训练栈（数据、tokenizer、attention、RLHF）
多智能体强化学习笔记
论文阅读精选

写在开头

这个博客会两条腿走路：
🧪 研究：严肃的技术记录，可公式、可代码、可数据
🌿 生活：阅读、观影、散步路上的随手记

希望都能长期坚持下来。

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这篇开篇文章记录博客的定位、写作方向，并验证公式、代码块、引用等基础写作能力。