wuyang
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# LLM Atlas
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一套以 Kimi K3 技术报告为锚点、从第一性原理重新梳理大语言模型技术发展的中文开放课程。
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项目不把论文按年份堆成目录，而是持续回答四个问题：
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1. 当时真正卡住研究者的问题是什么？
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2. 旧方法为什么不够？
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3. 关键论文改变了哪个假设或工程瓶颈？
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4. 这条思路如何汇入今天的 Kimi K3、DeepSeek 与前沿 Agent 系统？
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## 当前交付
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- 网站：`https://llm-atlas.k1412.top/`
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- 开源仓库：`https://git.k1412.top/wuyang/llm-atlas`
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- 研究路线：[ROADMAP.md](./ROADMAP.md)
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- 持续进度：[PROGRESS.md](./PROGRESS.md)
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- 证据与写作规范：[research/METHODOLOGY.md](./research/METHODOLOGY.md)
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当前里程碑包含 17 专题学习地图、486 篇关键论文索引、Kimi K3 完整导读，
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语言模型前史、Transformer 基础、表示/位置/残差、DeepSeek 技术谱系、Scaling Laws、数据工程、长上下文、MoE、指令微调与人类偏好、推理、工具使用与长程 Agent、原生多模态、训练系统、推理服务、数值优化，以及评测与安全深度专题，
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以及 89 个覆盖核心机制的原创交互视图。K3 二轮导读以 32 张问题账、16 图 / 5 表审计、
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8 个交互实验和 100 个一手/官方节点，完整覆盖架构、预训练、后训练、系统、评测、案例与附录。
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第三轮已完成开放工件与首个真实 kernel 里程碑：固定官方模型与 FlashKDA revisions，审计 96 个 checkpoint shards、
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497,220 个 tensor entries、真实 KDA / MLA / MoE / MoonViT shapes 与小范围参数统计，并用 4 个新视图
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明确区分官方观测、确定性推导、本机执行、合成探针和未决矛盾；同时用隔离 CUDA 13.0 环境编译
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`sm_120a` wheel，在 RTX 5090 上完成 6/6 官方参考 exact-match 和 K3 fixed / varlen 形状计时。详见
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[K3_ARTIFACT_AUDIT.md](./research/K3_ARTIFACT_AUDIT.md) 与
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[checkpoint_probe.py](./experiments/k3/checkpoint_probe.py)、[FlashKDA probe](./experiments/k3/flashkda/)。
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DeepSeek 八轮专题以 24 张问题账、10 次技术转向、
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22 个交互实验和 60 个一手/官方节点，串起 Dense、MoE、MLA、V3 协同、R1 与 V4；
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并固定官方 V2-Lite revision，在 RTX 5090 上连续执行 7/27 层，记录 3,240 次真实专家选择、
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MLA/HF eager cache shapes 与 `31/31` exact 独立复跑；进一步用真实 layer-1 权重执行官方 V3
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naive/absorb 路径，实际写入 576 元素 latent cache，并以 FP32 将两种结合顺序的最大误差压到
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`1.19e-7`；再以 WikiText-2、TNEWS、HumanEval、GSM8K 各 32 条固定样本执行 304,560 次
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真实 top-6 路由，用 2,000 次 prompt-level 分层 bootstrap 同报点估计与 95% 区间，独立重跑
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整份 JSON byte-exact。随后又对同一批 128 条、源长度至少 24 tokens 的 prompt 执行
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16 / 24-token 嵌套前缀对照，新增 184,320 次真实路由；paired bootstrap 显示延长前缀通常
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降低 CV，尤其 Layer 2 代码为 `−0.251 [−0.283, −0.215]`，但六层中文↔代码 JSD 仍未消失。
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最新一轮再用官方 chat template 对同一段内容构造 raw / user / generation 三个条件，
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新增 382,032 次真实路由：精确对齐 2,874 个内容 token 后，RAW→USER 的方向随层与域改变，
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而 USER→GENERATION 的 21,852 个共享前缀 ordered top-6 全部 exact，验证未来 suffix
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不能改写过去路由。随后又把 system 与 one-shot 组成固定 16 / 17-token 正交增量的
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2×2 实验，新增 865,440 次真实路由；在目标内容上，加入 one-shot 历史后 system-edge
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TV 在 24 / 24 个 layer×domain 中都下降，均值从 `0.073` 降至 `0.019`，但这一模式不被
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越界解释为示例语义或能力提升。最新一步再加入与原 one-shot 精确等长的重复词元 filler，
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新增 1,376,496 次真实路由：system-edge TV 呈 `0.0738→0.0378→0.0188`
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的 none→filler→demo 两级阶梯，两个台阶都在 24 / 24 格下降且 paired 区间完全低于零；
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但 filler 仍是学习过的 token，不能冒充纯距离因果。随后在固定 filler 历史中只把 assistant
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后的官方 EOS ID 替换为 `x`、句点或换行，新增 2,044,224 次真实路由；三种替换逐条同长度、
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同目标位置且相对官方序列恰好只改一个 ID。目标内容的平均 system-edge TV 为
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`.0374 / .0539 / .0553 / .0492`（EOS / x / 句点 / 换行）；X 与句点在 24 / 24 格高于
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EOS，换行为 23 / 24，但 base checkpoint、非法反事实序列和无行为指标的边界被明确保留。
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再往前一步只替换目标 `User:` 或生成 `Assistant:` 的第一个普通 token ID，新增
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2,044,224 次真实路由：前置 `User→Assistant` / `User→x` 的 direct target TV 均约
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`.02–.03`，说明一个词头 ID 足以条件化后续专家集合；但二者对 system-edge 的 24 格方向
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分别为 12↑12↓ / 13↑11↓，不能写成统一的 system 调制。后置 `Assistant→User`
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则在 34,488 / 34,488 个目标 ordered top-6 上 exact，direct TV / JSD / ΔCV 全为零，
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形成严格 causal suffix 负对照。进一步穷尽 tokenizer 的 BOS/EOS special inventory，
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并以 `User/Assistant × :/x` 完成两-token 角色块因子分解；两组实验各新增 2,044,224
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次真实路由、完整 JSON 独立复跑 byte-exact。当前累计 11,289,744 次公开语料路由。
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Round 04 又固定官方 `DeepSeek-V2-Lite-Chat` revision，加载 31.4 GB 完整 BF16 权重，
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以 GPU 25 层 + CPU 2 层和输出头的透明 offload 执行 16 个公开来源、8 种 system ×
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边界条件，共 128 个 greedy 输出；四域中 31 个自然命中 EOS、97 个在 128 新 token
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上限处截断，因此只把十条成对边写成“生成分歧”，不把它们冒充能力评测。每域独立抽取
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1 个来源的 32 个输出再次运行，prompt hash、生成 token IDs、文本与 EOS 状态均为
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`32 / 32` exact。FlashMLA 的 SM90/SM100 官方支持矩阵与本机 SM120 边界单独记账。
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Round 05 再让全部 128 格统一使用 512-token 预算：自然 EOS 从 `31 / 128` 提升到
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`121 / 128`，剩余 7 格仍按截断处理；GSM8K 严格完成且数值 exact 为 `23 / 32`，
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HumanEval 官方 tests pass 为 `24 / 32`，四任务/域不外推为 benchmark。相同 Chat
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checkpoint 又执行 embedding、27 层、final norm 与 26 个 MoE gate 的 prompt-only
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全深度 trace，在 1,537 个精确 interior content tokens / condition 上记录
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1,918,176 次 top-6 路由决定。新进程子集复跑达到 `1,856 / 1,856` hidden tensor hashes、
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`1,664 / 1,664` ordered route hashes 与 `1,664 / 1,664` route-weight hashes exact。
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Round 06 冻结 4 条 source、8 个 SHA-256 派生 seed 与 8 个 condition，启用 checkpoint
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随附的 `temperature=.3 / top_p=.95` 并显式 `top_k=0`，生成 256 条 sampled outputs：
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251 条 natural EOS，242 个完整 token trajectory hashes；单条 GSM8K 的 strict exact
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为 `62 / 64`，单条 HumanEval 的官方 tests pass 为 `63 / 64`，不外推为 benchmark。
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全新进程复跑 R0/R1 后，run seed、prompt hash、完整 token IDs、文本、停止状态与
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CPU/CUDA RNG pre-state 八项均为 `64 / 64` exact。
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Round 07 保持 256 条输出预算不变，改为 16 条预先冻结的 source、4 个 seed 与
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`system off/on × EOS/句点` 四格；source 是覆盖单位，seed 只是题内重复。正式结果为
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250 / 256 natural EOS、247 个完整 token trajectory hashes，四道 GSM8K 分别
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`14/16 · 16/16 · 8/16 · 9/16`，四道 HumanEval 分别
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`16/16 · 8/16 · 12/16 · 16/16`。句点在 11 / 16 条 source 上缩短平均长度，但
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English 的首条 source 为 `−121`、其余三条为正，证明单题均值会与多数 source
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方向相反；新进程 R0 的八项合同字段仍为 `64 / 64` exact。
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Round 08 再把覆盖扩大到 HumanEval / GSM8K 各 32 条冻结任务，并以 SHA-256 显式
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uniform tape 代替“重置同一 seed”的伪共同随机数：T0 全任务四条件 256 条、额外三条
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随机带诊断 96 条，共 352 条正式输出，343 条 natural EOS、320 个完整 trajectory hashes。
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两个域分别做 10,000 次选定任务 paired bootstrap；八个正确性区间全部跨零，但
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system-at-period 的输出长度在 Code 为 `−130.9 [−178.7,−83.2]`、在 Math 为
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`+25.1 [7.9,44.5]`，说明干预方向依赖任务域。全新进程对 64 条输出的 uniform hash、
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token IDs、文本与停止等十二字段逐一重放，`64 / 64` exact；同时公开评分金标准被运行器
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提前加载、但没有进入 prompt / logits / CDF / tape / selection 的流程偏差。
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详见
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[DEEPSEEK_V2_LITE_TRACE.md](./research/DEEPSEEK_V2_LITE_TRACE.md) 与
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[DEEPSEEK_MLA_ABSORB_AUDIT.md](./research/DEEPSEEK_MLA_ABSORB_AUDIT.md)、
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[DEEPSEEK_ROUTING_CORPUS_AUDIT.md](./research/DEEPSEEK_ROUTING_CORPUS_AUDIT.md)、
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[DEEPSEEK_ROUTING_LENGTH_CONTROL_AUDIT.md](./research/DEEPSEEK_ROUTING_LENGTH_CONTROL_AUDIT.md) 与
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[DEEPSEEK_ROUTING_TEMPLATE_AUDIT.md](./research/DEEPSEEK_ROUTING_TEMPLATE_AUDIT.md)、
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[DEEPSEEK_ROUTING_HISTORY_FACTORIAL_AUDIT.md](./research/DEEPSEEK_ROUTING_HISTORY_FACTORIAL_AUDIT.md)、
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[DEEPSEEK_ROUTING_HISTORY_DISTANCE_CONTROL_AUDIT.md](./research/DEEPSEEK_ROUTING_HISTORY_DISTANCE_CONTROL_AUDIT.md) 与
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[DEEPSEEK_ROUTING_HISTORY_BOUNDARY_TOKEN_AUDIT.md](./research/DEEPSEEK_ROUTING_HISTORY_BOUNDARY_TOKEN_AUDIT.md) 与
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[DEEPSEEK_ROUTING_ROLE_MARKER_HEAD_AUDIT.md](./research/DEEPSEEK_ROUTING_ROLE_MARKER_HEAD_AUDIT.md)、
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[DEEPSEEK_ROUTING_SPECIAL_TOKEN_FAMILY_AUDIT.md](./research/DEEPSEEK_ROUTING_SPECIAL_TOKEN_FAMILY_AUDIT.md) 与
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[DEEPSEEK_ROUTING_ROLE_MARKER_BLOCK_AUDIT.md](./research/DEEPSEEK_ROUTING_ROLE_MARKER_BLOCK_AUDIT.md)，以及
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[DEEPSEEK_V2_LITE_CHAT_BEHAVIOR_AUDIT.md](./research/DEEPSEEK_V2_LITE_CHAT_BEHAVIOR_AUDIT.md) 与
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[DEEPSEEK_V2_LITE_CHAT_COMPLETION_DEPTH_AUDIT.md](./research/DEEPSEEK_V2_LITE_CHAT_COMPLETION_DEPTH_AUDIT.md)、
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[DEEPSEEK_V2_LITE_CHAT_SAMPLING_PROTOCOL.md](./research/DEEPSEEK_V2_LITE_CHAT_SAMPLING_PROTOCOL.md) 与
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[DEEPSEEK_V2_LITE_CHAT_SAMPLING_AUDIT.md](./research/DEEPSEEK_V2_LITE_CHAT_SAMPLING_AUDIT.md)，以及
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[DEEPSEEK_V2_LITE_CHAT_CROSS_SOURCE_SAMPLING_PROTOCOL.md](./research/DEEPSEEK_V2_LITE_CHAT_CROSS_SOURCE_SAMPLING_PROTOCOL.md) 与
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[DEEPSEEK_V2_LITE_CHAT_CROSS_SOURCE_SAMPLING_AUDIT.md](./research/DEEPSEEK_V2_LITE_CHAT_CROSS_SOURCE_SAMPLING_AUDIT.md)，以及
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[DEEPSEEK_V2_LITE_CHAT_TASK_BOOTSTRAP_PROTOCOL.md](./research/DEEPSEEK_V2_LITE_CHAT_TASK_BOOTSTRAP_PROTOCOL.md) 与
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[DEEPSEEK_V2_LITE_CHAT_TASK_BOOTSTRAP_CRN_AUDIT.md](./research/DEEPSEEK_V2_LITE_CHAT_TASK_BOOTSTRAP_CRN_AUDIT.md)。
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其余专题按进度账本持续扩建。
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## 本地开发
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```bash
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npm install
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npm run dev
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```
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生产构建与检查：
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```bash
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npm run check
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npm run build
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```
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## 内容与代码许可
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- 网站代码采用 MIT License。
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- 原创文字与重绘图采用 [CC BY-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.zh-hans)。
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- 被引用论文、图表、模型与商标仍归各自权利人所有；项目优先链接一手来源，并明确标注改绘与推断。
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