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Steve Chan

Clojure / Emacs / Python — Lisp hacker

github.com/xlisp

About

My name is Steve Chan and I'm a Clojure / Emacs / Python Lisp hacker. I currently focus on Machine Learning and Deep Learning, with special interest in Reinforcement Learning and Large Language Models.

Projects

hulunote/hulunote
A note-taking system for thinkers and hackers — capture, link, and grow your knowledge graph.
hackerlibs/code-hacker
A toolbox of hacker-grade utilities and experiments for code wranglers.
xlisp/CodeChat
Chat with your codebase — pair-program with LLMs over real source trees.

Writing

2026-06-21 从《飞翔的小鸟》到大模型：一篇讲透强化学习的来龙去脉
2026-06-21 用最小作用原理写一个 MCP：模型的那双手，该怎么造
2026-06-20 把提示词当代码写：Prompt Engineering 的第一性原理
2026-06-17 从 CoT 到 ReAct，再到"会自己思考"的模型
2026-06-17 从线性回归到非线性拟合：用代码讲透背后的数学
2026-06-15 AI 最大的缺陷不是智商，而是失忆：我们做了一个 AI 的海马体
2026-05-23 符号主义、贝叶斯网络、深度学习：三种 AI 范式的对比学习
2026-05-21 Harness 即一切：模型不是不够聪明，而是是否有足够有用的tools
2026-05-13 万能函数模拟器：大模型就是用微积分从数据里"积分"出来的函数 P
2026-05-06 从代码语义搜索到 GPT 写代码：五代范式、三次质变与一条贯穿始终的"搜索维度提升"主线
2026-05-06 GPT 是更高级的"万能谷歌搜索"：从关键词到高维空间的搜索进化史
2026-05-06 EDA、符号主义与 LLM 的交汇
2026-05-06 Why You Not Student?
2026-05-04 概率就是面积，矩阵就是映射：大模型最底层的两块拼图
2026-04-28 深度学习是可微分编程：从 y = wx + b 讲到 CodeGPT
2026-04-26 物理学的影子：量子力学与统计力学如何塑造了深度学习
2026-04-25 同一个 Transformer，吃掉一切：为什么语音、图像、自动驾驶、大模型都在用它
2026-04-25 从图像视角理解 Transformer
2026-04-20 RAG 还是 SFT：面对一堆私有数据，该怎么选？
2026-04-20 训练写权重，推理用权重 + 脚手架：SFT / RL 训完之后到底是怎么生效的
2026-04-20 合成数据：怎么把一堆垃圾代码变成高质量训练数据
2026-04-20 Transformer Debugger：把大模型从黑盒拆成白盒
2026-04-19 多次 SFT 的灾难性遗忘：SFT 的本质、MoE 的本质、以及它们各自解决什么问题
2026-04-16 混合 SFT vs MoE：同一思路吗？
2026-04-14 从单卡到多卡：分布式训练原理与 FSDP 实战
2026-04-11 GRPO on SWE-bench Train: Docker-in-the-Loop RL
2026-04-08 CodeChat RL 算法选型
2026-04-02 LLM 训练技术详解：从 SFT 到 GRPO
2026-03-12 压缩即智能：从自编码器到 GPT 的认知哲学
2026-03-12 从 RNN 到 CodeGPT：序列建模的进化史
2026-03-12 强化学习对齐与柏拉图表征：ChatGPT 成功的另外两块拼图