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Dirichlet 分布与证据深度学习
Dirichlet 是单纯形上的分布、多项分布的共轭先验，也是「关于概率的概率」这一二阶对象的自然载体。本文先给出它在定义、矩结构、共轭更新与分裂构造上的完整形式化，神经网络的输出重解释为证据并参数化迪利克雷分布，推导证据深度学习的对数损失等应用。
Markdown 并不适合科学写作
写作的格式工具会悄悄影响到你的行文组织方式。Markdown 与其说「不适合写科学内容」，不如说它的抽象层级主要是「轻量文档标记」，而科学写作本质上更接近「结构化知识建模」。
因果结构模型简论
为什么概率论不足以回答因果问题？本文以 Judea Pearl 的因果推断阶梯为线索，依次展开因果图、结构因果模型与结构方程这三层层层递进的形式化工具，进而讨论因果发现、中介分析、do-演算与前门准则，并对照潜在结果框架与传统结构方程模型，梳理这一体系成立所依赖的假设与适用边界。
冯 · 诺依曼小传
从 1903 年布达佩斯的银行家之子，到 1957 年华盛顿病床上的原子能委员。他留下的不是一尊天才的神像，而是一道冷峻的背影——一个快得让时代跟不上的头脑，一个把理性用到极致、也走到理性尽头的人。
高维非凸优化的「鞍点主导」
高维空间中的局部极小值极为罕见——因为一个真正的局部极小值要求所有方向都向上弯曲，也就是 Hessian 矩阵的所有特征值都必须为正。而高维空间里，随机的临界点几乎总有某个方向可以向下走，也就是鞍点。这正是为什么神经网络训练更像是「逃离鞍点」的游戏，而不是「跳出局部最优」的游戏。