256KB内存约束下的设备端训练：算法与系统协同设计——论文解读
MIT与MIT-IBM Watson AI Lab团队提出一种创新方法，在仅256KB SRAM和1MB Flash的微控制器上实现深度神经网络训练。该研究通过量化感知缩放（QAS）、稀疏层/张量更新及算子重排序等技术，将内存占用降至141KB，较传统框架减少2300倍，首次突破设备端训练的内存瓶颈，推动边缘智能发展。
近端策略优化算法PPO的核心概念和PyTorch实现详解
近端策略优化（PPO）是强化学习中的关键算法，因其在复杂任务中的稳定表现而广泛应用。本文详解PPO核心原理，并提供基于PyTorch的完整实现方案，涵盖环境交互、优势计算与策略更新裁剪机制。通过Lunar Lander环境演示训练流程，帮助读者掌握算法精髓。
