大模型核心机制：Next Token Prediction (NTP) 深度解析 - ITJone的文章 - 知乎
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/1926952687997547294在具身智能领域，VLA都是在VLM上扩展的么？ - 陈康成的回答 - 知乎
https://www.zhihu.com/question/1994795532414111908/answer/1994796850293781205清华和Qwen团队最新！深究VLM如何影响VLA性能？并通过少量新参数转化为VLA策略 - 具身智能之心的文章 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/1993680497969214504VLM4VLA：在VLA模型中重新审视VLM模型 - mao眼的文章 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/1996982893168322239VLA与VLM的路线之争：https://mp.weixin.qq.com/s/Xfe23s1r7snla2kLNDX8NA
苏剑林
核心 VAEs 系列
- 变分自编码器（一）：原来是这么一回事
https://spaces.ac.cn/archives/5253
从普通 AutoEncoder（AE） 引入，详细解释 VAE 与 AE 的区别、Encoder 输出均值和方差的机制等。入门必读。 - 变分自编码器（二）：从贝叶斯观点出发
https://spaces.ac.cn/archives/5343
从贝叶斯角度深入 VAE 原理。 - 变分自编码器（三）：这样做为什么能成？
https://spaces.ac.cn/archives/5383
讨论 VAE 为什么有效。 - 变分自编码器（四）：一步到位的聚类方案
https://spaces.ac.cn/archives/5887
VAE 在聚类上的应用。 - 变分自编码器（五）：VAE + BN = 更好的VAE
https://spaces.ac.cn/archives/7381
解决 KL 散度消失等问题。 - 变分自编码器（六）：从几何视角来理解VAE的尝试
https://spaces.ac.cn/archives/7725
特别推荐：从经典 自编码器（AutoEncoder，AE） 出发，用几何视角解释 VAE 的特性。明确对比了 AE 的降维重构原理。 - 变分自编码器（七）：球面上的VAE（vMF-VAE）
https://spaces.ac.cn/archives/8404 - 变分自编码器（八）：估计样本概率密度
https://spaces.ac.cn/archives/8791
继续讨论 VAE 的概率密度等高级话题。
其他直接涉及 AE 的博文
EAE：自编码器 + BN + 最大熵 = 生成模型
https://spaces.ac.cn/archives/7343
介绍一种基于普通 自编码器（AutoEncoder） 的生成模型变体（Entropic AutoEncoder），结合 BatchNorm 和最大熵正则。VQ-VAE的简明介绍：量子化自编码器
https://spaces.ac.cn/archives/6760
介绍 Vector Quantized VAE（VQ-VAE），对比普通 AE 和 VAE 的改动，强调其离散编码特性。【【DeepBean】中文字幕｜VQ-VAE 向量量化变分自编码器】 https://www.bilibili.com/video/BV1RmAZzjEUH/?share_source=copy_web&vd_source=362d5007219fe1a6e60141701f54720a
SVD分解(一)：自编码器与人工智能
https://spaces.ac.cn/archives/4208
早期文章，将自编码器与 SVD 矩阵分解对比，讨论其在 AI 中的意义。