MYLOG · 全系列第六版
正文图引用，逐一核对。
检查了四系列 376 份源页面，包含360篇论文和导读、目录等辅助页。按“文章＋论文版本＋图号”去重：1171 个Figure引用实体，1114 个已有正文图片，其中本版补齐 797 个；57 个仍有明确缺口。重复提及同图不重复堆图片。
本版新增 797 个独立图像资产。论文页现有 1186 个内嵌图块，辅助页另补 5 个。图像资产数、图块数与图引用实体数口径不同。618 个表引用另列，不混入Figure完成率。
原图保留出处和放大入口，局部摘引用于对应技术评论。图片核验不表示重跑了原实验；暂未取得或因累计摘引范围审慎留缺的图会明确列出；后者不表示出版方已明确禁止转载。原文链接不计作已补图。
强化学习 · 第 02 天｜TD(λ)：结果还没出现，预测为什么就能学习5 个图引用实体，5 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 03 天｜Dyna：一次真实交互，如何产生多次学习3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 07 天｜Options：把“到达门口”也当作一个动作4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 09 天｜自然策略梯度：同样改一个参数，行为变化为什么不同2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 10 天｜LSPI：反复利用同一批数据进行策略迭代4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 12 天｜Guided Policy Search：先找到好轨迹，再让策略学会产生它1 个图引用实体，1 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 13 天｜DPG：沿价值对动作的梯度，训练连续策略3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 15 天｜GAE：把一串 TD 误差变成更好用的策略优势2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 16 天｜DQN：让 Q-learning 从像素中学习，先要稳住自举目标3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 17 天｜DDPG：把确定性策略梯度放进深度网络2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇另列 1 个表引用
- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
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强化学习 · 第 18 天｜Double DQN：不用加一整套网络，也能分开选动作与打分3 个图引用实体，3 个已展示
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- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
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强化学习 · 第 19 天｜优先经验回放：经验并非都值得同样多次重读4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 20 天｜Dueling DQN：先判断处境，再判断动作差别5 个图引用实体，5 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 21 天｜AlphaGo：策略、价值与树搜索如何分工5 个图引用实体，5 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 22 天｜A3C：用多个环境的异步经验稳定深度学习3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇另列 1 个表引用
- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
Table references inventoried separately; figure-only completion priority.
强化学习 · 第 23 天｜GAIL：模仿专家的行为分布，而不只复制单步动作1 个图引用实体，1 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 24 天｜ICM：好奇心奖励应该预测什么3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 25 天｜MADDPG：训练时看全局，执行时各自行动3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 26 天｜HER：失败轨迹也能成为另一个目标的成功经验4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 27 天｜PPO：裁剪替代目标到底限制了什么3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇另列 1 个表引用
- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
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强化学习 · 第 28 天｜C51：不只预测平均回报，还预测回报分布2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 29 天｜Rainbow：六种DQN改进叠加后，哪些真的重要3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇另列 1 个表引用
- 表 2 · 原文表入口，未内嵌
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强化学习 · 第 30 天｜SAC：随机性进入目标，而不仅是探索噪声3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 31 天｜TD3：给 DDPG 的价值误差加三道约束3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 32 天｜IMPALA：采样与学习分离后，用V-trace处理策略滞后4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇- 图 5 · 原有正文图
- 图 6 · 原有正文图
- 图 1 · 本版已补图
- 图 2 · 本版已补图
另列 1 个表引用
- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
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强化学习 · 第 33 天｜DIAYN：没有任务奖励，能否先学会一组不同技能5 个图引用实体，5 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 34 天｜QMIX：用单调混合，让局部贪心与团队价值一致3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 35 天｜PETS：用模型集成表示不确定性，再进行短期规划3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 36 天｜RND：预测一个冻结随机网络，也能产生探索奖励3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 37 天｜BCQ：离线学习时，先别选择数据从没支持过的动作2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 38 天｜BEAR：限制支持范围，而不必复制行为频率4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 39 天｜MBPO：不要在错误模型里想象太久4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 40 天｜Dreamer：把策略训练搬到潜在世界里3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 41 天｜MuZero：不用重构世界，也能学出供搜索使用的模型3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 42 天｜CQL：不敢相信未知动作，就直接惩罚乐观估值1 个图引用实体，1 个已展示
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- 表 3 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 2 · 原文表入口，未内嵌
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强化学习 · 第 43 天｜AWAC：先用旧数据起步，再顺利接入在线学习2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 44 天｜Decision Transformer：把控制写成条件序列预测2 个图引用实体，2 个已展示
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- 表 7 · 原文表入口，未内嵌
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强化学习 · 第 45 天｜TD3+BC：离线学习中，一项模仿损失能走多远3 个图引用实体，3 个已展示
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- 表 5 · 原文表入口，未内嵌
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强化学习 · 第 46 天｜IQL：不查询数据外动作，也能向更好价值学习3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 48 天｜DreamerV3：为什么跨任务稳定，比单个任务高分更难4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 50 天｜IPO：偏好胜负差距，是否应该被无限拉大2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 51 天｜KTO：只有“好／不好”标签，如何进行模型对齐3 个图引用实体，3 个已展示
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- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
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强化学习 · 第 52 天｜DeepSeekMath／GRPO：用同题多回答，替代独立价值基线0 个图引用实体，0 个已展示
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- 表 5 · 原文表入口，未内嵌
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强化学习 · 第 53 天｜DeepSeek-R1：区分纯RL探索、完整训练管线与蒸馏2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 54 天｜DAPO：GRPO训练中的采样、长度与裁剪，如何一起修正5 个图引用实体，5 个已展示
阅读本篇- 图 2 · 原有正文图
- 图 3 · 本版已补图
- 图 4 · 本版已补图
- 图 5 · 本版已补图
- 图 6 · 本版已补图
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- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
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强化学习 · 第 55 天｜Dr. GRPO：两个归一化分母，怎样改变学习方向的权重4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 56 天｜MBDPO：让世界模型、价值学习与扩散策略更一致5 个图引用实体，5 个已展示
阅读本篇- 图 5 · 本版已补图
- 图 4 · 原有正文图
- 图 3 · 本版已补图
- 图 6 · 本版已补图
- 图 7 · 本版已补图
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- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
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强化学习 · 第 57 天｜WorldSample：合成经验什么时候值得交给真实机器人学习2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 58 天｜FACTOR：先分配动作信用，再决定哪些token承担它1 个图引用实体，1 个已展示
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- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
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强化学习 · 第 59 天｜TTPO：没有标准答案，测试时还能怎样更新模型3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇强化学习 · 第 60 天｜DRACO：没有成功验证器时，如何把评分准则分配到步骤1 个图引用实体，1 个已展示
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- 表 2 · 原文表入口，未内嵌
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强化学习 · 系列收尾｜把 60 篇论文连成可检验的理解3 个图引用实体，3 个已展示
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- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 001｜LSTM：让远处的误差仍能教会网络记忆1 个图引用实体，1 个已展示
阅读本篇大语言模型 · 002｜神经概率语言模型：用共享表示跨越没见过的句子0 个图引用实体，0 个已展示
阅读本篇大语言模型 · 003｜RNN 语言模型：让预测器携带一个不断更新的过去0 个图引用实体，0 个已展示
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- 表 2 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 3 · 原有正文图
- 表 4 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 004｜word2vec：把昂贵语言模型拆成便宜的表示学习任务0 个图引用实体，0 个已展示
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- 表 6 · 原有正文图
- 表 7 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 8 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 005｜负采样与短语表示：把全词表预测改成可扩展的局部判别0 个图引用实体，0 个已展示
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- 表 1 · 原有正文图
- 表 3 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 4 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 5 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 006｜Seq2Seq：用一个条件生成模型连接两种长度不同的序列1 个图引用实体，1 个已展示
阅读本篇大语言模型 · 007｜可学习对齐：解码每个词时，重新决定该看输入的哪里2 个图引用实体，2 个已展示
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- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 008｜GloVe：让词向量解释全局共现统计0 个图引用实体，0 个已展示
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- 表 2 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 3 · 原有正文图
- 表 4 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 009｜Adam：同时估计梯度方向与每个参数的更新尺度3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇大语言模型 · 010｜知识蒸馏：让学生学习教师的概率关系，而不只复制答案0 个图引用实体，0 个已展示
阅读本篇大语言模型 · 011｜BPE 子词翻译：有限词表怎样生成没见过的词0 个图引用实体，0 个已展示
阅读本篇另列 3 个表引用
- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 2 · 原有正文图
- 表 3 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 012｜Layer Normalization：让归一化不再依赖同批其他样本1 个图引用实体，1 个已展示
阅读本篇大语言模型 · 014｜稀疏 MoE：让模型拥有更多参数，却只为当前输入激活一部分1 个图引用实体，1 个已展示
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- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 015｜Transformer：用注意力连接序列位置，让训练不必逐步递归1 个图引用实体，1 个已展示
阅读本篇另列 3 个表引用
- 表 2 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 3 · 原有正文图
- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 017｜GPT：先学习文本生成，再用少量任务接口完成迁移1 个图引用实体，1 个已展示
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- 表 2 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 3 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 4 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 5 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 018｜BERT：隐藏部分输入，才能联合学习左右上下文1 个图引用实体，1 个已展示
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- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 2 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 3 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 4 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 5 · 原有正文图
大语言模型 · 019｜Transformer-XL：跨片段复用状态，避免每段都从失忆开始1 个图引用实体，1 个已展示
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- 表 6 · 原有正文图
- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 2 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 7 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 8 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 020｜Adapters：每个任务只保存一小组新增参数1 个图引用实体，1 个已展示
阅读本篇大语言模型 · 021｜GPT-2：网页里的自然任务示例，能否转化为零样本能力1 个图引用实体，1 个已展示
阅读本篇另列 1 个表引用
- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 022｜XLNet：改变预测顺序，让自回归目标学习双向信息0 个图引用实体，0 个已展示
阅读本篇大语言模型 · 023｜RoBERTa：在提出新目标之前，先把旧模型训练充分0 个图引用实体，0 个已展示
阅读本篇另列 3 个表引用
- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 2 · 原有正文图
- 表 3 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 024｜Megatron-LM：按矩阵结构切分 Transformer，减少模型并行通信2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇大语言模型 · 025｜ALBERT：共享参数可以减少存储，但不会取消重复计算0 个图引用实体，0 个已展示
阅读本篇另列 4 个表引用
- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 4 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 5 · 原有正文图
- 表 6 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 026｜ZeRO：数据并行中，没必要让每张卡保存全部训练状态2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇另列 1 个表引用
- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 027｜T5：把不同语言任务变成同一种文本输入输出接口0 个图引用实体，0 个已展示
阅读本篇大语言模型 · 028｜BART：用双向编码器读破坏文本，用因果解码器恢复原文0 个图引用实体，0 个已展示
阅读本篇另列 3 个表引用
- 表 1 · 原有正文图
- 表 2 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 3 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 029｜语言模型规模定律：把模型、数据与计算放进同一个预算问题3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇大语言模型 · 030｜REALM：让语言模型在预训练时学会检索外部知识0 个图引用实体，0 个已展示
阅读本篇另列 3 个表引用
- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 2 · 原有正文图
- 表 3 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 031 · ELECTRA：让每个位置都成为预训练信号2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇另列 3 个表引用
- 表 2 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 5 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 3 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 032 · DPR：把海量文档检索变成可学习的向量搜索0 个图引用实体，0 个已展示
阅读本篇另列 4 个表引用
- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 2 · 原有正文图
- 表 3 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 4 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 033 · Longformer：长文本不必让所有词两两相看1 个图引用实体，1 个已展示
阅读本篇另列 4 个表引用
- 表 6 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 2 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 3 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 5 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 034 · RAG：让生成模型在参数记忆之外查阅证据1 个图引用实体，1 个已展示
阅读本篇另列 3 个表引用
- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 6 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 4 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 035 · GPT-3：示例可以成为模型的临时任务接口2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇另列 6 个表引用
- 表 2.1 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 2.2 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 3.2 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 3.7 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 3.8 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 3.3 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 036 · FiD：先分段阅读，再在解码时融合证据2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇大语言模型 · 037 · GShard：稀疏专家如何真正分布到数千个设备1 个图引用实体，1 个已展示
阅读本篇另列 3 个表引用
- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 2 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 3 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 038 · BigBird：用稀疏连接保留长序列的信息通路0 个图引用实体，0 个已展示
阅读本篇另列 8 个表引用
- 表 9 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 8 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 12 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 13 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 2 · 原有正文图
- 表 10 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 3 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 039 · MMLU：模型的平均分掩盖了哪些知识盲区4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇- 图 8 · 原有正文图
- 图 6 · 原有正文图
- 图 7 · 本版已补图
- 图 11 · 本版已补图
另列 1 个表引用
- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 040 · Performer：不存注意力矩阵，也能近似全局注意力2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇另列 1 个表引用
- 表 2 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 041 · The Pile：训练语料的组成也是模型设计1 个图引用实体，1 个已展示
阅读本篇另列 3 个表引用
- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 3 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 042 · Switch Transformer：每个词只选一个专家0 个图引用实体，0 个已展示
阅读本篇另列 5 个表引用
- 表 1 · 原有正文图
- 表 2 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 3 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 4 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 8 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 043 · CLIP：用语言定义视觉分类器5 个图引用实体，5 个已展示
阅读本篇- 图 1 · 本版已补图
- 图 4 · 本版已补图
- 图 5 · 原有正文图
- 图 13 · 本版已补图
- 图 2 · 本版已补图
另列 1 个表引用
- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 044 · Prefix-Tuning：把任务知识放进每层的虚拟上下文2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇另列 5 个表引用
- 表 5 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 2 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 4 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 3 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 045 · Prompt Tuning：模型越大，任务接口能否越小2 个图引用实体，2 个已展示
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大语言模型 · 046 · RoFormer：用旋转把相对位置写进注意力3 个图引用实体，3 个已展示
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大语言模型 · 047 · LoRA：冻结大矩阵，只学习低秩改动0 个图引用实体，0 个已展示
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大语言模型 · 048 · Codex：代码生成必须测“能运行”，也必须说明采样预算6 个图引用实体，6 个已展示
阅读本篇大语言模型 · 049 · TruthfulQA：学会模仿人类，不等于学会避免错误3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇大语言模型 · 050 · FLAN：从会续写文本，到能按说明执行新任务4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇大语言模型 · 051 · T0：把提示多样性变成训练数据的一部分3 个图引用实体，3 个已展示
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大语言模型 · 052 · GSM8K与验证器：不会一次做对，能否从多份解答中选对？6 个图引用实体，6 个已展示
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大语言模型 · 053 · 思维链提示：把中间步骤放到答案之前3 个图引用实体，3 个已展示
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大语言模型 · 054 · InstructGPT：让语言模型学习人更愿意接受的回答4 个图引用实体，4 个已展示
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大语言模型 · 055 · STaR：把自己答对的推导变成下一轮训练数据2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇大语言模型 · 056 · 自一致性：对多条推导的最终答案投票1 个图引用实体，1 个已展示
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大语言模型 · 057 · Chinchilla：同样的训练算力，该买更多参数还是更多数据？5 个图引用实体，5 个已展示
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大语言模型 · 058 · Flamingo：把图像和视频接入语言模型的上下文学习1 个图引用实体，1 个已展示
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大语言模型 · 059 · FlashAttention：少搬运数据，让精确注意力更快1 个图引用实体，1 个已展示
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大语言模型 · 060 · ReAct：让推理决定行动，让观察修正推理0 个图引用实体，0 个已展示
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大语言模型 · 061 · GPTQ：压缩权重时，为什么要让剩下的权重补偿误差0 个图引用实体，0 个已展示
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大语言模型 · 062 · HELM：模型评价为什么需要一张地图，而不只是一个分数5 个图引用实体，5 个已展示
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- 表 7 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 063 · PAL：让模型写出解法，让程序执行解法2 个图引用实体，2 个已展示
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大语言模型 · 064 · 投机解码：小模型先起草，大模型怎样并行验收而不改变分布0 个图引用实体，0 个已展示
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大语言模型 · 065 · Constitutional AI：把行为原则变成修改数据与偏好标签6 个图引用实体，6 个已展示
阅读本篇大语言模型 · 066 · BLIP-2：用可训练的查询桥梁连接冻结的视觉与语言模型1 个图引用实体，1 个已展示
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大语言模型 · 067 · Toolformer：用后文预测损失筛选值得学习的工具调用0 个图引用实体，0 个已展示
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大语言模型 · 068 · LLaMA：把更多训练投入，换成较小模型的长期使用价值2 个图引用实体，2 个已展示
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大语言模型 · 069 · GPT-4技术报告：如何阅读一篇能力证据丰富、训练细节有限的报告3 个图引用实体，3 个已展示
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大语言模型 · 070｜Reflexion：把失败经验写成语言，下一次真的会更好吗？2 个图引用实体，2 个已展示
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大语言模型 · 071｜LLaVA：用文字教师，教会视觉模型听懂指令0 个图引用实体，0 个已展示
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大语言模型 · 072｜Tree of Thoughts：让语言模型保留岔路，而不是一路写到底2 个图引用实体，2 个已展示
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大语言模型 · 073｜GQA：查询头可以很多，历史记忆不必人手一份4 个图引用实体，4 个已展示
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- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 074｜QLoRA：把大模型放进显存，再用小适配器改变它1 个图引用实体，1 个已展示
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大语言模型 · 075｜DPO：把奖励模型藏进概率比，直接学习偏好1 个图引用实体，1 个已展示
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大语言模型 · 076｜AWQ：量化权重时，为什么要先看激活？2 个图引用实体，2 个已展示
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大语言模型 · 077｜Lost in the Middle：上下文装得下，不代表每个位置都用得好6 个图引用实体，6 个已展示
阅读本篇大语言模型 · 078｜Llama 2：把预训练模型变成可持续改进的对话系统1 个图引用实体，1 个已展示
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大语言模型 · 079｜vLLM 与 PagedAttention：不改变模型，也能让更多请求同时运行7 个图引用实体，7 个已展示
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大语言模型 · 080｜RLAIF：让模型提供反馈，能否得到人更喜欢的回答？0 个图引用实体，0 个已展示
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大语言模型 · 081｜SWE-bench：会写函数之后，还要能修好真实仓库0 个图引用实体，0 个已展示
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大语言模型 · 082｜Self-RAG：学会决定何时检索，再检查证据是否支持回答2 个图引用实体，2 个已展示
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大语言模型 · 083｜Mamba：用选择性的状态压缩，重新挑战注意力架构5 个图引用实体，5 个已展示
阅读本篇- 图 4 · 原有正文图
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另列 5 个表引用
- 表 16 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 084｜Mixtral：用更多参数储存能力，用少数专家处理每个 token3 个图引用实体，3 个已展示
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- 表 32 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 085｜Medusa：让一个模型提前猜多步，再一次验证候选树3 个图引用实体，3 个已展示
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大语言模型 · 086｜DeepSeekMath：数学数据、在线探索与组内相对优势4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇- 图 7 · 原有正文图
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大语言模型 · 087｜SWE-agent：模型不会稳定修代码，问题可能也在工具接口1 个图引用实体，1 个已展示
阅读本篇另列 4 个表引用
- 表 3 · 原文表入口，未内嵌
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- 表 10 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 088｜Mamba-2：把递归状态写成结构化矩阵，找到更快的计算方式3 个图引用实体，3 个已展示
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- 表 8192 · 原文表入口，未内嵌
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大语言模型 · 089｜Scaling Sparse Autoencoders：把隐藏激活拆成特征，也要检验解释是否完整8 个图引用实体，8 个已展示
阅读本篇大语言模型 · 090｜GraphRAG：当问题问的是整个资料库，检索几段相似文本还够吗1 个图引用实体，1 个已展示
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大语言模型 · 091｜Test-Time Scaling：不是一律多想，而是决定把计算花在哪里7 个图引用实体，7 个已展示
阅读本篇大语言模型 · 092｜DeepSeek-V3：让模型、数值精度与通信共同接受成本约束0 个图引用实体，0 个已展示
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大语言模型 · 093｜OLMo 2：把语言模型的训练过程变成可以研究的对象3 个图引用实体，3 个已展示
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大语言模型 · 094｜DeepSeek-R1：奖励正确答案，为什么能改变解题过程2 个图引用实体，2 个已展示
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大语言模型 · 095｜s1：少量示范与一个停止按钮，怎样改变推理预算1 个图引用实体，1 个已展示
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大语言模型 · 096｜LLaDA：语言模型一定要从左到右生成吗1 个图引用实体，1 个已展示
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大语言模型 · 097｜DAPO：让长推理强化学习真正训练起来的四处修改6 个图引用实体，6 个已展示
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大语言模型 · 098｜DeepVerifier：让研究型 Agent 检查证据，而不是再自信一次1 个图引用实体，1 个已展示
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大语言模型 · 099｜AutoTTS：让 Agent 搜索怎样分配推理计算1 个图引用实体，1 个已展示
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大语言模型 · 100｜推理时扩展的评估协议：会找到答案，还要会选答案2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇大语言模型 · 从语言建模到推理系统：把论文思想变成可检验的问题0 个图引用实体，0 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 001｜DMP：把示范写进稳定动力系统4 个图引用实体，4 个已展示
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机器人学习 · 002｜学徒学习：从行为恢复任务偏好4 个图引用实体，4 个已展示
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机器人学习 · 003｜最大熵逆强化学习：多条合理轨迹如何共存4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 004｜PoWER：用回报重加权动作探索4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 005｜PI²：从轨迹代价到策略参数更新3 个图引用实体，3 个已展示
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机器人学习 · 006｜DAgger：修复模仿中的分布偏移2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 007｜PILCO：把模型不确定性传播到长期回报5 个图引用实体，5 个已展示
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机器人学习 · 008｜ProMP：把动作技能表示为轨迹分布3 个图引用实体，3 个已展示
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机器人学习 · 009｜GPS：让轨迹优化指导策略学习4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 010｜视觉运动策略：从相机到机械臂动作4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 011｜DDPG：在连续动作上直接优化价值1 个图引用实体，1 个已展示
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机器人学习 · 012｜Guided Cost Learning：一起学习代价与策略2 个图引用实体，2 个已展示
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机器人学习 · 013｜NAF：让连续 Q 的最大化可以解析求解2 个图引用实体，2 个已展示
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机器人学习 · 014｜手眼协调：从大规模抓取中学习闭环视觉控制2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 016｜视觉预见：通过预测视频规划动作3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 017｜渐进网络：像素策略如何迁移到真机6 个图引用实体，6 个已展示
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机器人学习 · 018｜域随机化：让真实视觉成为一种变化3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 019｜一次示范模仿：学习如何使用新示范4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 020｜Dex-Net 2.0：解析抓取指标与合成深度数据3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 021｜DART：在专家示范中注入恢复机会4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 022｜HER：失败轨迹中的新目标5 个图引用实体，5 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 023｜DAPG：示范如何引导灵巧操作探索4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 024｜动力学随机化：从参数变化中学习鲁棒控制3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 025｜SAC：把动作随机性写进控制目标3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 026｜TD3：防止策略利用价值估计错误4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 027｜动态环境元强化学习：从短历史识别新动力学7 个图引用实体，7 个已展示
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机器人学习 · 028｜DeepMimic：让物理角色学习动作技能3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 029｜PETS：用概率集成模型做控制规划7 个图引用实体，7 个已展示
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机器人学习 · 030｜QT-Opt：大规模视觉抓取的 Q 学习1 个图引用实体，1 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 031｜灵巧手：用随机化模拟学习物体重定向3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 032｜ANYmal：把学习到的敏捷运动带到真机4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 033｜MBPO：什么时候该相信模型生成的经验4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 034｜RLBench：面向视觉操作的任务集合6 个图引用实体，6 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 035｜机械手魔方：自动域随机化与长期控制2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 036｜Meta-World：多任务操作应该怎样比较2 个图引用实体，2 个已展示
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机器人学习 · 037｜Dreamer：在潜在世界里训练控制策略5 个图引用实体，5 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 038｜CQL：离线机器人数据为什么需要保守估值1 个图引用实体，1 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 039｜AWAC：示范预热后的在线策略改进6 个图引用实体，6 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 040｜Transporter：用空间对应关系学习操作2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 041｜AMP：把动作分布变成运动先验3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 042｜RMA：根据近期运动快速适应新地面2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 043｜robomimic：离线人类示范中真正重要的变量2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 044｜IBC：用能量函数表示多峰动作3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 045｜并行强化学习：在分钟级训练四足步态7 个图引用实体，7 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 046｜CLIPort：语言语义与空间操作的分工2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 047｜IQL：在数据内完成价值改进2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 048｜CALVIN：语言条件长任务的组合泛化3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 049｜TD-MPC：让短规划连接长期价值6 个图引用实体，6 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 050｜R3M：人类视频中的机器人视觉表征2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 051｜SayCan：语言计划还需要可执行性1 个图引用实体，1 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 052｜Gato：把多模态决策统一为序列预测6 个图引用实体，6 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 053｜Diffuser：通过去噪生成行为轨迹3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 054｜DayDreamer：世界模型走出仿真6 个图引用实体，6 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 055｜PerAct：三维体素中的语言条件动作2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 056｜VIMA：多模态提示中的任务组合3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 057｜RT-1：大规模真实机器人动作序列1 个图引用实体，1 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 058｜UniPi：把文本生成视频变成动作策略2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 059｜GenAug：用生成式视觉增强扩展示范3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 060｜PaLM-E：将连续感知送入语言模型2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 061｜Diffusion Policy：在动作空间迭代去噪4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 063｜FurnitureBench：真实装配的长期误差4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 064｜VoxPoser：从语言构造三维价值地图1 个图引用实体，1 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 065｜RT-2：把视觉语言知识接到机器人动作1 个图引用实体，1 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 066｜BridgeData V2：跨场景操作数据1 个图引用实体，1 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 067｜Extreme Parkour：复杂地形中的运动课程3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 069｜Eureka：用程序生成与反馈改进奖励3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 070｜TD-MPC2：可扩展的连续控制世界模型6 个图引用实体，6 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 071｜MimicGen：用对象中心变换复用示范2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 072｜GR-1：视频预测预训练与机器人动作学习1 个图引用实体，1 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 073｜Mobile ALOHA：移动双臂的全身示范1 个图引用实体，1 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 074｜SERL：可实际运行的真机强化学习栈4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 075｜DP3：简洁三维表示与动作扩散2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 076｜Human2Humanoid：把人的全身运动映射到机器人6 个图引用实体，6 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 077｜DexCap：便携式灵巧操作数据采集2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 078｜DROID：真实环境中的多样操作示范7 个图引用实体，7 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 079｜Humanoid-Gym：人形步态的零样本仿真迁移4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 080｜Octo：可适配的通用机器人策略2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 081｜RoboCasa：把厨房仿真变成机器人数据工厂4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 082｜OpenVLA：开源视觉语言动作模型3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 083｜DPPO：扩散策略如何在线优化回报4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 084｜RoboTwin：数字孪生中的双臂任务2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 085｜RDT-1B：双臂控制的扩散基础模型1 个图引用实体，1 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 086｜HIL-SERL：通过人类纠正加速真机学习3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇另列 1 个表引用
- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
对应面板：a、b
机器人学习 · 087｜π0：以流匹配生成连续动作5 个图引用实体，5 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 088｜DexMimicGen：从少量示范生成双臂灵巧数据2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 089｜FAST：让高频连续动作拥有紧凑 token4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 090｜ASAP：学习仿真与现实之间的动作差异3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 092｜GR00T N1：面向人形操作的通用模型3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 093｜π0.5：开放环境中的任务与动作泛化9 个图引用实体，9 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 094｜VLA-RL：用强化学习改进动作基础模型4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 095｜SmolVLA：紧凑模型与异步机器人控制1 个图引用实体，1 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 096｜Xiaomi-Robotics-0：实时执行约束下的通用动作模型1 个图引用实体，1 个已展示
阅读本篇机器人学习 · 097｜MBDPO：世界模型中的扩散策略优化9 个图引用实体，9 个已展示
阅读本篇- 图 3 · 本版已补图
- 图 4 · 本版已补图
- 图 5 · 本版已补图
- 图 6 · 本版已补图
- 图 7 · 本版已补图
- 图 8 · 本版已补图
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- 图 10 · 本版已补图
- 图 11 · 本版已补图
另列 1 个表引用
- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
机器人学习 · 098｜连续推理：让潜在思想成为可复用的动作接口3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇另列 1 个表引用
- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
机器人学习 · 099｜WorldSample：世界模型合成经验的选择与使用2 个图引用实体，2 个已展示
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- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
机器人学习 · 100｜CoRE-VLA：用条件专家路由平衡规模与鲁棒性10 个图引用实体，10 个已展示
阅读本篇- 图 6 · 本版已补图
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机器人学习 · 系列总结｜从学习动作到让机器人可靠行动0 个图引用实体，0 个已展示
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- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
Table inventoried separately; no additional table excerpt added in this Figure-completion pass.
机器人经典 · 006｜RANSAC：先找到可信的小群体，再估计几何模型1 个图引用实体，1 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 007｜混合位置／力控制：沿桌面移动，同时保持接触压力6 个图引用实体，6 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 008｜Lucas–Kanade：用图像梯度寻找匹配，而不是盲目枚举位移4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 009｜构型空间：把有体积的机器人变成空间中的一个点5 个图引用实体，5 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 012｜可操作度：能到达的位置，不一定容易运动8 个图引用实体，8 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 013｜阻抗控制：接触任务需要控制一种关系4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 014｜人工势场：让障碍物直接参与动作生成2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 015｜包容架构：先让机器人活着，再增加本领7 个图引用实体，7 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 017｜空间不确定性：地图还要告诉机器人“有多不确定”5 个图引用实体，5 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 018｜操作空间：直接设计夹爪的动力学行为4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 019｜Slotine–Li 自适应控制：一边跟踪，一边修正动力学参数7 个图引用实体，0 个已展示，7 个有缺口
阅读本篇- 图 2 · 暂未取得
未取得可核验的原论文图像：SAGE原文需要付费访问，作者公开出版物目录未找到可读PDF。保留原图号与原文入口；现有原创教学图不是该原图的替代，也不计为完成。
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未取得可核验的原论文图像：SAGE原文需要付费访问，作者公开出版物目录未找到可读PDF。保留原图号与原文入口；现有原创教学图不是该原图的替代，也不计为完成。
- 图 8 · 暂未取得
未取得可核验的原论文图像：SAGE原文需要付费访问，作者公开出版物目录未找到可读PDF。保留原图号与原文入口；现有原创教学图不是该原图的替代，也不计为完成。
机器人经典 · 020｜Tsai 标定：先找不受畸变影响的约束5 个图引用实体，5 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 021｜Horn 配准：把旋转最小二乘变成四维特征值问题2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 022｜GJK：不枚举所有表面，也能求物体距离3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 023｜Harris：一个小矩阵，解释为什么角点适合跟踪7 个图引用实体，4 个已展示，3 个有缺口
阅读本篇- 图 4 · 原有正文图
- 图 1 · 未展示（摘引审慎）
已摘引 Canny 连接前后与检测器对照，并独立重绘特征值响应机制；尚缺的是原始户外双帧及初步/最终特征连接输出。继续加入会连同输入和完整输出链重现该短文的主要影像表达，且原文另列 HMSO 灰度影像权利。当前保留三项入口，属于具体累计影像范围的编辑判断，并非版权标记自动禁止摘引。
- 图 2 · 本版已补图
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- 图 6 · 未展示（摘引审慎）
已摘引 Canny 连接前后与检测器对照，并独立重绘特征值响应机制；尚缺的是原始户外双帧及初步/最终特征连接输出。继续加入会连同输入和完整输出链重现该短文的主要影像表达，且原文另列 HMSO 灰度影像权利。当前保留三项入口，属于具体累计影像范围的编辑判断，并非版权标记自动禁止摘引。
- 图 7 · 未展示（摘引审慎）
已摘引 Canny 连接前后与检测器对照，并独立重绘特征值响应机制；尚缺的是原始户外双帧及初步/最终特征连接输出。继续加入会连同输入和完整输出链重现该短文的主要影像表达，且原文另列 HMSO 灰度影像权利。当前保留三项入口，属于具体累计影像范围的编辑判断，并非版权标记自动禁止摘引。
机器人经典 · 024｜Tsai–Lenz 手眼标定：为什么换几个姿态，就能知道相机装在哪里8 个图引用实体，8 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 025｜Occupancy Grid：地图不只记录哪里有墙，还记录有多确定11 个图引用实体，8 个已展示，3 个有缺口
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- 图 7 · 未展示（摘引审慎）
两张机器人平台照片对当前概率模型评论不是必要证据；八面板连续地图接近整页，和已摘引的多组地图更新证据有较大重叠。当前保留这些原图入口，未以固定图数或无 CC 声明认定禁止。
- 图 8 · 未展示（摘引审慎）
两张机器人平台照片对当前概率模型评论不是必要证据；八面板连续地图接近整页，和已摘引的多组地图更新证据有较大重叠。当前保留这些原图入口，未以固定图数或无 CC 声明认定禁止。
- 图 3 · 本版已补图
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- 图 9 · 本版已补图
- 图 10 · 本版已补图
- 图 11 · 本版已补图
- 图 12 · 本版已补图
- 图 15 · 未展示（摘引审慎）
两张机器人平台照片对当前概率模型评论不是必要证据；八面板连续地图接近整页，和已摘引的多组地图更新证据有较大重叠。当前保留这些原图入口，未以固定图数或无 CC 声明认定禁止。
- 图 16 · 本版已补图
机器人经典 · 026｜VFH：别把障碍挤成一股力，先看看哪里有通道6 个图引用实体，6 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 028｜ICP：不知道谁对应谁，也可以交替求解形状对齐5 个图引用实体，5 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 030｜Ferrari–Canny：抓得住之后，怎样比较抓得好不好2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 031｜Bootstrap Filter：用一群可能状态，代替一个高斯椭球9 个图引用实体，7 个已展示，2 个有缺口
阅读本篇- 图 8 · 本版已补图
- 图 9 · 未展示（摘引审慎）
已加入 Bootstrap 与 EKF 的位置均值、真值和置信区间完整对照；剩余两图是对应速度状态的另一组完整实验时序。当前不继续扩展到整套位置及速度视觉叙事，保留速度图入口；这一范围选择不否定其技术价值，也不是数值比例禁令。
- 图 4 · 原有正文图
- 图 2 · 本版已补图
- 图 3 · 本版已补图
- 图 6 · 本版已补图
- 图 7 · 本版已补图
- 图 10 · 本版已补图
- 图 11 · 未展示（摘引审慎）
已加入 Bootstrap 与 EKF 的位置均值、真值和置信区间完整对照；剩余两图是对应速度状态的另一组完整实验时序。当前不继续扩展到整套位置及速度视觉叙事，保留速度图入口；这一范围选择不否定其技术价值，也不是数值比例禁令。
机器人经典 · 032｜D*：地图变了，怎样修复已经算过的最短路6 个图引用实体，6 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 033｜Shi–Tomasi：好角点为什么仍然可能是坏特征12 个图引用实体，8 个已展示，4 个有缺口
阅读本篇- 图 15 · 原有正文图
- 图 1 · 未展示（摘引审慎）
剩余四幅含《Manhattan》电影帧及其技术处理局部，属于论文之外的影像来源；当前已展示作者桌面实验拼图、合成实验和定量曲线，不再将两组电影序列成套加入。论文公开下载并不能说明电影画面的再利用条件；这不是对单幅必要评论摘引的绝对禁止判断。
- 图 2 · 未展示（摘引审慎）
剩余四幅含《Manhattan》电影帧及其技术处理局部，属于论文之外的影像来源；当前已展示作者桌面实验拼图、合成实验和定量曲线，不再将两组电影序列成套加入。论文公开下载并不能说明电影画面的再利用条件；这不是对单幅必要评论摘引的绝对禁止判断。
- 图 3 · 本版已补图
- 图 4 · 未展示（摘引审慎）
剩余四幅含《Manhattan》电影帧及其技术处理局部，属于论文之外的影像来源；当前已展示作者桌面实验拼图、合成实验和定量曲线，不再将两组电影序列成套加入。论文公开下载并不能说明电影画面的再利用条件；这不是对单幅必要评论摘引的绝对禁止判断。
- 图 5 · 未展示（摘引审慎）
剩余四幅含《Manhattan》电影帧及其技术处理局部，属于论文之外的影像来源；当前已展示作者桌面实验拼图、合成实验和定量曲线，不再将两组电影序列成套加入。论文公开下载并不能说明电影画面的再利用条件；这不是对单幅必要评论摘引的绝对禁止判断。
- 图 8 · 本版已补图
- 图 9 · 本版已补图
- 图 6 · 本版已补图
- 图 7 · 本版已补图
- 图 12 · 本版已补图
- 图 14 · 本版已补图
机器人经典 · 034｜Bicchi：接触位置相同，为什么一只手抓得稳，另一只不行3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 035｜PRM：先把自由空间修成路网，再回答运动查询3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 036｜Stewart–Trinkle：不要追逐无限大的接触力，直接计算冲量4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 037｜视觉伺服：机器人究竟应该追三维位置，还是追图像误差2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 038｜DWA：先问刹不刹得住，再问走哪条路最快12 个图引用实体，12 个已展示
阅读本篇- 图 20 · 原有正文图
- 图 2 · 本版已补图
- 图 4 · 本版已补图
- 图 5 · 本版已补图
- 图 12 · 本版已补图
- 图 13 · 本版已补图
- 图 14 · 本版已补图
- 图 15 · 本版已补图
- 图 16 · 本版已补图
- 图 17 · 本版已补图
- 图 21 · 本版已补图
- 图 22 · 本版已补图
机器人经典 · 039｜CONDENSATION：暂时保留错误答案，反而能避免彻底跟丢7 个图引用实体，7 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 040｜RRT：让树朝还没探索过的地方生长3 个图引用实体，2 个已展示，1 个有缺口
阅读本篇机器人经典 · 041｜Monte Carlo Localization：让位置假设跟着证据聚拢8 个图引用实体，7 个已展示，1 个有缺口
阅读本篇- 图 8 · 原有正文图
- 图 7 · 本版已补图
对应面板：all
- 图 1 · 本版已补图
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- 图 3 · 本版已补图
- 图 4 · 本版已补图
- 图 5 · 本版已补图
- 图 6 · 本版已补图
对应面板：all
- 图 9 · 未展示（摘引审慎）
三阶段多峰定位过程及定量误差已经补齐；剩余是大型博物馆场景地图。当前评论使用运行里程、速度和时间，地图本身不能直接验证这些数字，故不继续扩展场景图像的累计展示。
机器人经典 · 042｜张正友标定：一块平板怎样提供三维相机的信息1 个图引用实体，1 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 043｜RRT-Connect：让两棵搜索树主动相遇5 个图引用实体，5 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 044｜SLAM 的收敛结构：地图为什么能越走越确定8 个图引用实体，8 个已展示
阅读本篇- 图 8 · 原有正文图
- 图 5 · 本版已补图
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- 图 7 · 本版已补图
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- 图 9 · 本版已补图
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- 图 10 · 本版已补图
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- 图 11 · 本版已补图
- 图 12 · 本版已补图
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- 图 13 · 本版已补图
机器人经典 · 045｜FastSLAM：不删除相关性，而是把它放进轨迹假设6 个图引用实体，5 个已展示，1 个有缺口
阅读本篇机器人经典 · 046｜D* Lite：地图变了，只修复受到影响的搜索结果7 个图引用实体，7 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 047｜ZMP 预瞄控制：下一步还没落地，身体就要开始准备9 个图引用实体，7 个已展示，2 个有缺口
阅读本篇- 图 11 · 原有正文图
- 图 6 · 本版已补图
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- 图 7 · 本版已补图
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- 图 8 · 本版已补图
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- 图 9 · 未展示（摘引审慎）
已展示旋转楼梯的 ZMP/质心技术投影和预瞄控制定量结果；剩余机器人照片与连续楼梯动作渲染对当前稳定性评论没有新增定量检验，暂不继续扩展演示影像集合。
- 图 10 · 本版已补图
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- 图 12 · 本版已补图
- 图 13 · 未展示（摘引审慎）
已展示旋转楼梯的 ZMP/质心技术投影和预瞄控制定量结果；剩余机器人照片与连续楼梯动作渲染对当前稳定性评论没有新增定量检验，暂不继续扩展演示影像集合。
- 图 5 · 本版已补图
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机器人经典 · 048｜SIFT：先统一局部坐标，再比较纹理9 个图引用实体，7 个已展示，2 个有缺口
阅读本篇- 图 9 · 原有正文图
- 图 3 · 本版已补图
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- 图 4 · 本版已补图
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- 图 5 · 本版已补图
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- 图 8 · 本版已补图
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- 图 10 · 本版已补图
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- 图 11 · 本版已补图
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- 图 12 · 未展示（摘引审慎）
尺度采样、筛选、描述子、距离比判断与定量对照已摘引；剩余是两组杂乱场景物体识别照片拼图。当前不将方法分析连同完整应用展示集一起复现，保留具体示例的原文入口。
- 图 13 · 未展示（摘引审慎）
尺度采样、筛选、描述子、距离比判断与定量对照已摘引；剩余是两组杂乱场景物体识别照片拼图。当前不将方法分析连同完整应用展示集一起复现，保留具体示例的原文入口。
机器人经典 · 049｜五点法：用相机标定，把两帧匹配变成运动假设16 个图引用实体，13 个已展示，3 个有缺口
阅读本篇- 图 15 · 原有正文图
- 图 1 · 本版已补图
对应面板：all
- 图 2 · 本版已补图
- 图 3 · 本版已补图
- 图 4 · 本版已补图
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- 图 5 · 本版已补图
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- 图 6 · 本版已补图
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- 图 9 · 本版已补图
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- 图 11 · 本版已补图
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- 图 12 · 本版已补图
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- 图 14 · 本版已补图
- 图 17 · 未展示（摘引审慎）
已补不同数值分解、求根方法、运动方向/幅度/深度的必要定量对照；剩余三幅为额外的重建影像序列。当前已摘引走廊重建例证，不再扩展到各场景的整套图像展示。
- 图 20 · 未展示（摘引审慎）
已补不同数值分解、求根方法、运动方向/幅度/深度的必要定量对照；剩余三幅为额外的重建影像序列。当前已摘引走廊重建例证，不再扩展到各场景的整套图像展示。
- 图 21 · 本版已补图
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- 图 22 · 未展示（摘引审慎）
已补不同数值分解、求根方法、运动方向/幅度/深度的必要定量对照；剩余三幅为额外的重建影像序列。当前已摘引走廊重建例证，不再扩展到各场景的整套图像展示。
机器人经典 · 050｜全身任务层级：够不到目标时，先决定什么不能牺牲4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 051｜迭代 LQG：优化一条轨迹，也优化偏离轨迹后的修正5 个图引用实体，4 个已展示，1 个有缺口
阅读本篇机器人经典 · 052｜AD*：先给有质量界的路线，再随时间和地图一起改进8 个图引用实体，7 个已展示，1 个有缺口
阅读本篇- 图 4 · 本版已补图
对应面板：all
- 图 5 · 本版已补图
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- 图 10 · 原有正文图
- 图 9 · 本版已补图
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- 图 6 · 本版已补图
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- 图 7 · 本版已补图
- 图 8 · 未展示（摘引审慎）
已补 ATRV 平台及更新路径的三面板实证；剩余是静态 Segbot 平台照片，对搜索工作量和持续改进论证不增加独立数据，当前保留来源。
- 图 11 · 本版已补图
对应面板：all
机器人经典 · 053｜GraphSLAM：让整段历史一起解释地图8 个图引用实体，4 个已展示，4 个有缺口
阅读本篇- 图 6 · 原有正文图
- 图 4 · 未展示（摘引审慎）
已展示图模型、信息矩阵、消元机制及室内外约束的地图对照；剩余采集平台/扫描演示和两组大型三维建图展示，暂不将方法图与整套场景视觉结果全部重组。原数据未取得，不能独立重建相同点云。
- 图 1 · 本版已补图
对应面板：all
- 图 2 · 本版已补图
对应面板：all
- 图 3 · 本版已补图
对应面板：all
- 图 5 · 未展示（摘引审慎）
已展示图模型、信息矩阵、消元机制及室内外约束的地图对照；剩余采集平台/扫描演示和两组大型三维建图展示，暂不将方法图与整套场景视觉结果全部重组。原数据未取得，不能独立重建相同点云。
- 图 7 · 未展示（摘引审慎）
已展示图模型、信息矩阵、消元机制及室内外约束的地图对照；剩余采集平台/扫描演示和两组大型三维建图展示，暂不将方法图与整套场景视觉结果全部重组。原数据未取得，不能独立重建相同点云。
- 图 8 · 未展示（摘引审慎）
已展示图模型、信息矩阵、消元机制及室内外约束的地图对照；剩余采集平台/扫描演示和两组大型三维建图展示，暂不将方法图与整套场景视觉结果全部重组。原数据未取得，不能独立重建相同点云。
机器人经典 · 054｜Capture Point：被推之后，脚要落在哪里才能停下来8 个图引用实体，1 个已展示，7 个有缺口
阅读本篇- 图 7 · 原有正文图
- 图 3 · 暂未取得
完整作者PDF下载超时；公开检索镜像未取得可用文件或可截取图像，未获得本图可像素核实的原图。保留原文链接，没有用教学示意或正文截图代替。本图的ResearchGate原图下载另返回403。
- 图 5 · 暂未取得
完整作者PDF下载超时；公开检索镜像未取得可用文件或可截取图像，未获得本图可像素核实的原图。保留原文链接，没有用教学示意或正文截图代替。本图的ResearchGate原图下载另返回403。
- 图 6 · 暂未取得
完整作者PDF下载超时；公开检索镜像未取得可用文件或可截取图像，未获得本图可像素核实的原图。保留原文链接，没有用教学示意或正文截图代替。本图的ResearchGate原图下载另返回403。
- 图 8 · 暂未取得
完整作者PDF下载超时；公开检索镜像未取得可用文件或可截取图像，未获得本图可像素核实的原图。保留原文链接，没有用教学示意或正文截图代替。
- 图 2 · 暂未取得
完整作者PDF下载超时；公开检索镜像未取得可用文件或可截取图像，未获得本图可像素核实的原图。保留原文链接，没有用教学示意或正文截图代替。
- 图 4 · 暂未取得
完整作者PDF下载超时；公开检索镜像未取得可用文件或可截取图像，未获得本图可像素核实的原图。保留原文链接，没有用教学示意或正文截图代替。
- 图 9 · 暂未取得
完整作者PDF下载超时；公开检索镜像未取得可用文件或可截取图像，未获得本图可像素核实的原图。保留原文链接，没有用教学示意或正文截图代替。
机器人经典 · 055｜GMapping：让粒子在有证据的地方采样5 个图引用实体，5 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 056｜PTAM：跟踪要及时，建图可以慢慢想5 个图引用实体，4 个已展示，1 个有缺口
阅读本篇机器人经典 · 057｜iSAM：保留历史，也能增量求解9 个图引用实体，9 个已展示
阅读本篇- 图 10 · 原有正文图
- 图 3 · 本版已补图
- 图 4 · 本版已补图
- 图 5 · 本版已补图
- 图 7 · 本版已补图
- 图 8 · 本版已补图
- 图 9 · 本版已补图
- 图 11 · 本版已补图
- 图 12 · 本版已补图
另列 1 个表引用
- 表 I · 原文表入口，未内嵌
Source-linked table, tracked separately; not counted as a missing Figure.
机器人经典 · 059｜CHOMP：让整条轨迹一起绕开障碍4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 060｜ORB：让二进制特征既快又有区分力10 个图引用实体，8 个已展示，2 个有缺口
阅读本篇- 图 7 · 原有正文图
- 图 2 · 本版已补图
- 图 3 · 本版已补图
- 图 4 · 本版已补图
- 图 5 · 本版已补图
- 图 6 · 未展示（摘引审慎）
方向估计、去相关与匹配性能的定量证据已展示；剩余为学习所得测试对图案和摄影匹配拼图。前者依赖具体训练结果，后者是另一个视觉例证；当前不继续扩展到近完整的学习图案与示例影像集，也不以随机模式冒充学得结果。
- 图 8 · 本版已补图
- 图 9 · 未展示（摘引审慎）
方向估计、去相关与匹配性能的定量证据已展示；剩余为学习所得测试对图案和摄影匹配拼图。前者依赖具体训练结果，后者是另一个视觉例证；当前不继续扩展到近完整的学习图案与示例影像集，也不以随机模式冒充学得结果。
- 图 10 · 本版已补图
- 图 11 · 本版已补图
机器人经典 · 061｜STOMP：用平滑随机试探优化机器人轨迹3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 062｜RRT*：让随机树在找到路径后继续变好13 个图引用实体，13 个已展示
阅读本篇- 图 13 · 原有正文图
- 图 10 · 本版已补图
- 图 11 · 本版已补图
- 图 12 · 本版已补图
- 图 14 · 本版已补图
- 图 15 · 本版已补图
- 图 16 · 本版已补图
- 图 17 · 本版已补图
- 图 18 · 本版已补图
- 图 19 · 本版已补图
- 图 20 · 本版已补图
- 图 21 · 本版已补图
- 图 22 · 本版已补图
机器人经典 · 063｜g2o：把不同估计问题放进同一个稀疏优化框架3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 064｜KinectFusion：让三维地图反过来帮助相机定位6 个图引用实体，6 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 065｜Minimum Snap：把四旋翼轨迹变成可求解的平滑曲线6 个图引用实体，6 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 066｜DBoW：怎样从相似图片中找出真正的重访地点4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇- 图 4 · 原有正文图
- 图 2 · 本版已补图
- 图 3 · 本版已补图
- 图 5 · 本版已补图
另列 4 个表引用
- 表 II · 原文表入口，未内嵌
Source-linked table, tracked separately; not counted as a missing Figure.
- 表 VI · 原文表入口，未内嵌
Source-linked table, tracked separately; not counted as a missing Figure.
- 表 III · 原文表入口，未内嵌
Source-linked table, tracked separately; not counted as a missing Figure.
- 表 V · 原文表入口，未内嵌
Source-linked table, tracked separately; not counted as a missing Figure.
机器人经典 · 067｜OMPL：怎样让不同运动规划算法使用同一套问题接口4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 068｜iSAM2：把不断增长的SLAM问题变成局部树更新12 个图引用实体，12 个已展示
阅读本篇- 图 5 · 本版已补图
- 图 6 · 本版已补图
- 图 7 · 本版已补图
- 图 8 · 本版已补图
- 图 9 · 本版已补图
- 图 10 · 本版已补图
- 图 11 · 本版已补图
- 图 12 · 本版已补图
- 图 13 · 本版已补图
- 图 14 · 本版已补图
对应面板：a
- 图 15 · 本版已补图
- 图 16 · 本版已补图
另列 1 个表引用
- 表 1 · 原文表入口，未内嵌
Source-linked table, tracked separately; not counted as a missing Figure.
机器人经典 · 069｜TUM RGB-D基准：把“地图看起来不错”变成可检验的轨迹误差5 个图引用实体，5 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 070｜KITTI：把视觉算法放到真正行驶的街道上检验3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 071｜MuJoCo：让物理仿真成为控制优化的内循环2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 072｜手部 CIO：把何时接触、在哪里施力一起优化2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 073｜TrajOpt：用局部凸问题修复整条碰撞轨迹1 个图引用实体，1 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 074｜OctoMap：同时记住障碍、自由空间与尚未看见的地方4 个图引用实体，4 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 075｜接触隐式轨迹优化：不先规定哪只脚何时落地8 个图引用实体，8 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 076｜LSD-SLAM：让单目直接法拥有能闭环的全局地图6 个图引用实体，6 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 077｜LOAM：用两种速度处理同一片点云5 个图引用实体，5 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 078｜SVO：先用亮度找运动，再让特征做精修9 个图引用实体，9 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 079｜Informed RRT*：已有一条路之后，还值得搜索哪里6 个图引用实体，6 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 080｜质心动力学与全身运动学：怎样少算方程而不丢掉身体7 个图引用实体，7 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 081｜BIT*：让随机采样按照值得尝试的顺序进行搜索5 个图引用实体，3 个已展示，2 个有缺口
阅读本篇- 图 4 · 本版已补图
- 图 5 · 本版已补图
- 图 1 · 未展示（摘引审慎）
剩余是 HERB 双臂/单臂运动叠加照片；当前评论主要评价成功率、计算时间和搜索性质，已展示相应图表及算法过程。照片不能独立证明这些定量结论，暂保留两个平台演示入口。
- 图 3 · 本版已补图
- 图 6 · 未展示（摘引审慎）
剩余是 HERB 双臂/单臂运动叠加照片；当前评论主要评价成功率、计算时间和搜索性质，已展示相应图表及算法过程。照片不能独立证明这些定量结论，暂保留两个平台演示入口。
机器人经典 · 082｜ORB-SLAM：从持续跟踪走向能够重访和恢复的单目地图3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇另列 5 个表引用
- 表 I · 原文表入口，未内嵌
本轮逐Figure补齐范围外的表格引用；原文链接、页号和正文仍保留，未计入Figure完成率。
- 表 II · 原文表入口，未内嵌
本轮逐Figure补齐范围外的表格引用；原文链接、页号和正文仍保留，未计入Figure完成率。
- 表 III · 原文表入口，未内嵌
本轮逐Figure补齐范围外的表格引用；原文链接、页号和正文仍保留，未计入Figure完成率。
- 表 IV · 原文表入口，未内嵌
本轮逐Figure补齐范围外的表格引用；原文链接、页号和正文仍保留，未计入Figure完成率。
- 表 VI · 原文表入口，未内嵌
本轮逐Figure补齐范围外的表格引用；原文链接、页号和正文仍保留，未计入Figure完成率。
机器人经典 · 083｜IMU 预积分：把高频惯性测量压缩成可以反复优化的约束5 个图引用实体，5 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 084｜ElasticFusion：直接修正稠密地图，而不只修正相机轨迹2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 085｜DSO：用少量像素联合优化，而不是用尽所有像素8 个图引用实体，8 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 086｜EuRoC：一张定位成绩表背后，真值是怎样产生的2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 087｜GPMP2：把轨迹规划写成因子图推断2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 088｜COLMAP 的 SfM 基础：重建质量取决于整条链，而不只取决于 BA3 个图引用实体，3 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 089｜ORB-SLAM2：把单目、双目和深度观测接入同一套 SLAM 后端2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 090｜SE-Sync：不仅求一张地图，还证明目标值已经不能更低2 个图引用实体，2 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 091｜CBF-QP：把安全边界写进控制器5 个图引用实体，5 个已展示
阅读本篇- 图 1 · 本版已补图
- 图 2 · 本版已补图
- 图 4 · 本版已补图
- 图 5 · 本版已补图
- 图 6 · 原有正文图
另列 1 个表引用
- 表 I · 原文表入口，未内嵌
本轮逐Figure补齐范围外的表格引用；原文链接、页号和正文仍保留，未计入Figure完成率。
机器人经典 · 092｜VINS-Mono：让单目视觉与 IMU 组成可以长期运行的定位系统10 个图引用实体，9 个已展示，1 个有缺口
阅读本篇- 图 17 · 原有正文图
- 图 11 · 本版已补图
- 图 12 · 本版已补图
- 图 13 · 本版已补图
- 图 14 · 本版已补图
- 图 18 · 未展示（摘引审慎）
剩余轨迹图叠加 Google 地图背景。官方 Geo Guidelines 允许特定教育/研究展示，但要求真实 Google 及数据提供商署名；当前原图未能核清完整提供商署名，不能自行猜造，因此保留入口并明确记录这一可核验性缺口。
- 图 19 · 本版已补图
- 图 22 · 本版已补图
- 图 23 · 本版已补图
- 图 25 · 本版已补图
另列 1 个表引用
- 表 I · 原文表入口，未内嵌
本轮逐Figure补齐范围外的表格引用；原文链接、页号和正文仍保留，未计入Figure完成率。
机器人经典 · 093｜TOPP-RA：先算哪里还能刹住，再决定哪里可以加速5 个图引用实体，5 个已展示
阅读本篇机器人经典 · 094｜Cheetah 凸 MPC：用简化模型提前安排四足机器人的支撑力7 个图引用实体，0 个已展示，7 个有缺口
阅读本篇- 图 2 · 暂未取得
MIT DSpace正式作者稿下载10:49 UTC单次复查仍HTTP429，未取得与条目MD5匹配的原图文件；未绕过限流。已有原创教学图不替代原图。 独立检索又找到Patrick Wensing的ResearchGate公开作者上传页，但实际PDF下载403，未取得匹配文件，未绕过访问限制。
- 图 4 · 暂未取得
MIT DSpace正式作者稿下载10:49 UTC单次复查仍HTTP429，未取得与条目MD5匹配的原图文件；未绕过限流。已有原创教学图不替代原图。 独立检索又找到Patrick Wensing的ResearchGate公开作者上传页，但实际PDF下载403，未取得匹配文件，未绕过访问限制。
- 图 5 · 暂未取得
MIT DSpace正式作者稿下载10:49 UTC单次复查仍HTTP429，未取得与条目MD5匹配的原图文件；未绕过限流。已有原创教学图不替代原图。 独立检索又找到Patrick Wensing的ResearchGate公开作者上传页，但实际PDF下载403，未取得匹配文件，未绕过访问限制。
- 图 7 · 暂未取得
MIT DSpace正式作者稿下载10:49 UTC单次复查仍HTTP429，未取得与条目MD5匹配的原图文件；未绕过限流。已有原创教学图不替代原图。 独立检索又找到Patrick Wensing的ResearchGate公开作者上传页，但实际PDF下载403，未取得匹配文件，未绕过访问限制。
- 图 8 · 暂未取得
MIT DSpace正式作者稿下载10:49 UTC单次复查仍HTTP429，未取得与条目MD5匹配的原图文件；未绕过限流。已有原创教学图不替代原图。 独立检索又找到Patrick Wensing的ResearchGate公开作者上传页，但实际PDF下载403，未取得匹配文件，未绕过访问限制。
- 图 9 · 暂未取得
MIT DSpace正式作者稿下载10:49 UTC单次复查仍HTTP429，未取得与条目MD5匹配的原图文件；未绕过限流。已有原创教学图不替代原图。 独立检索又找到Patrick Wensing的ResearchGate公开作者上传页，但实际PDF下载403，未取得匹配文件，未绕过访问限制。
- 图 10 · 暂未取得
MIT DSpace正式作者稿下载10:49 UTC单次复查仍HTTP429，未取得与条目MD5匹配的原图文件；未绕过限流。已有原创教学图不替代原图。 独立检索又找到Patrick Wensing的ResearchGate公开作者上传页，但实际PDF下载403，未取得匹配文件，未绕过访问限制。
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- 表 II · 原文表入口，未内嵌
本轮逐Figure补齐范围外的表格引用；原文链接、页号和正文仍保留，未计入Figure完成率。
机器人经典 · 097｜LIO-SAM：让激光、惯性、GPS 与回环共同解释运动5 个图引用实体，3 个已展示，2 个有缺口
阅读本篇- 图 4 · 原有正文图
- 图 2 · 未展示（摘引审慎）
平台组合照片对当前因子图与误差评论不是必要数据；另一个复合图含校园轨迹及 Google Earth 底图叠加，后者未核清完整 Google/数据提供商署名。只展示轨迹面板不能算整幅图已完成，故保留完整图入口。
- 图 3 · 本版已补图
- 图 5 · 未展示（摘引审慎）
平台组合照片对当前因子图与误差评论不是必要数据；另一个复合图含校园轨迹及 Google Earth 底图叠加，后者未核清完整 Google/数据提供商署名。只展示轨迹面板不能算整幅图已完成，故保留完整图入口。
- 图 6 · 本版已补图