算法漫谈系列

算法漫谈 Day 1 —— Leiden 社群检测算法

在研读 GraphRAG 的时候发现了 Leiden 社群检测算法，对其原理很好奇，遂来学习研读一二。论文标题：《From Louvain to Leiden: guaranteeing well-connected communities》原文补充信息可以点击上述链接打开 Nature 官网查

发布于 2026-07-31

RAG 学习专题

RAG 学习专题 Day 6 —— RAG 也要“吾日三省吾身”吗？

今天研读《Self-RAG: Learning to Retrieve, Generate, and Critique through Self-Reflection》开源实现：Self-RAG 1. 为什么要引入 Self-RAG ？以前的研究有什么不足？

发布于 2026-07-30

RAG 学习专题

RAG 学习专题 Day 5 —— 当神经科学进入 RAG

今天来研读《HippoRAG: Neurobiologically Inspired Long-Term Memory for Large Language Models》开源实现：HippoRAG 1. 为什么要引入 HippoRAG ? 过往的研究有什么不足？

发布于 2026-07-28

RAG 学习专题

RAG 学习专题 Day 4 —— LightRAG 有多「Light」?

今天我们来研读香港大学 HKUDS 实验室的研究：《LightRAG: Simple and Fast Retrieval-Augmented Generation》开源实现：LightRAG LightRAG 可以视作 GraphRAG 的一种改进方案。有关 GraphRAG 的内容，参见我的

发布于 2026-07-26

RAG 学习专题

RAG 学习专题 Day 3 —— 什么是 GraphRAG ?

今天来研读微软团队的研究《From Local to Global: A GraphRAG Approach to Query-Focused Summarization》 GraphRAG 的开源实现：点这里有关 LLM-as-a-judge 的提出，参见研究：《

发布于 2026-07-25

RAG 学习专题

RAG 学习专题 Day 2 —— 如何让 LLM 更可信？

今天研读《Attributed Question Answering: Evaluation and Modeling for Attributed Large Language Models》本文中所有系统回复以及人工/自动化评分：点这里 AutoAIS 的提出可以参考文章：《

发布于 2026-07-06

RAG 学习专题

RAG 学习专题 Day 1 —— RAG 是怎样诞生的？

今天来研读 RAG 的开山之作：《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》原文链接：https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/hash/6b493230205f780

发布于 2026-07-04

集合与图论

图论论文学习笔记-20251231~20260102

学习论文 Maximum matchings in scale-free networks with identical degree distribution - By Huan Li, Zhongzhi Zhang 学习笔记背景知识 Valiant proved tha

发布于 2026-01-02

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算法漫谈 Day 1 —— Leiden 社群检测算法

RAG 学习专题 Day 6 —— RAG 也要“吾日三省吾身”吗？

RAG 学习专题 Day 5 —— 当神经科学进入 RAG

RAG 学习专题 Day 4 —— LightRAG 有多「Light」?

RAG 学习专题 Day 3 —— 什么是 GraphRAG ?

RAG 学习专题 Day 2 —— 如何让 LLM 更可信？

RAG 学习专题 Day 1 —— RAG 是怎样诞生的？

图论论文学习笔记-20251231~20260102