ARIS-in-AI-Offer
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- License — License: MIT
- Description — Repository has a description
- Active repo — Last push 0 days ago
- Low visibility — Only 5 GitHub stars
Code Gecti
- Code scan — Scanned 8 files during light audit, no dangerous patterns found
Permissions Gecti
- Permissions — No dangerous permissions requested
Bu listing icin henuz AI raporu yok.
希望大家秋招的时候轻松一点 · Chinese ML/LLM/multimodal/generative-model interview cheat sheets · HTML 排版手机/iPad/电脑随处可读 · auto-generated by ARIS /render-html workflow
ARIS in 秋招
希望大家秋招的时候轻松一点 🌱
📖 English version: README_EN.md
中文 ML / LLM / 多模态 / 生成式面试 cheat sheet 合集，由 ARIS — Auto Research in Sleep 的 /render-html workflow 自动生成。
每篇都是一份长文 + 公式 + 从零开始的 PyTorch 代码 + 25 高频面试题（L1 必会 · L2 进阶 · L3 顶级 lab）。
📱 HTML 格式哪里都能读，清清楚楚
地铁上掏手机、咖啡馆开 iPad、图书馆开笔记本——同一个 HTML 链接打开都能读：
- 🧮 MathJax 渲染所有 LaTeX 公式（不是截图，可缩放、可复制、可选中）
- 💻 highlight.js 给 PyTorch 代码高亮上色
- 📐 响应式排版 自动适配窗口宽度，不糊不溢出
- 📑 Sticky TOC 长文里随时跳转章节
- 💾 单文件 HTML，下载就能离线读，不依赖任何后端
🌟 ARIS 是什么 — 顺便安利一下
ARIS — Auto Research in Sleep 是 2025-2026 年最受关注的 AI 科研 agent skill 平台之一。这个仓库生成所用的 /interview-cheatsheet + /render-html 是 ARIS 74+ 个 skill 中的两个。
- ⭐ ~10k GitHub stars — top trending AI agent repo
- 🥇 HuggingFace Daily Papers #1 — top of the day, paper arXiv:2605.03042
- 🏆 AI Digital Crew · Project of the Day (2026.03.14)
- 📰 Featured on PaperWeekly + VoltAgent/awesome-agent-skills
- 🛠️ 74+ research skills — 从找 idea → 跑实验 → 写论文 → rebuttal → 做 talk slides 的全流程
- 🌐 7+ 平台支持 — Claude Code · Codex CLI · Cursor · Trae · Antigravity · GitHub Copilot CLI · OpenClaw
- 🔧 ARIS-Code 独立 CLI — 不想绑定 Claude Code 也行，自带 multi-provider runtime
核心方法论：跨模型对抗审查——executor 和 reviewer 必须不同模型家族（Claude × GPT-5.5 xhigh × Gemini），不让 LLM 自己审自己。这套协议复用到面试 cheat sheet 生成上，就保证了每篇里的公式 / 代码 / 引用都过了一遍独立审查（详见每篇旁边的 .review.json 审计 trail）。
👉 ARIS 主仓库：https://github.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
📚 教程清单
🧠 General / 基础
| Topic | HTML（推荐阅读） | Source MD |
|---|---|---|
| Attention 面试 Cheat Sheet | 📄 HTML | MD |
🎯 Post-Training & Reasoning
| Topic | HTML | MD |
|---|---|---|
| RLHF / DPO / GRPO / PPO | 🚧 | — |
| Reasoning Models (o1 / R1 / Test-Time Compute / PRM) | 🚧 | — |
🏛️ LLM Architecture & Systems
| Topic | HTML | MD |
|---|---|---|
| MoE (DeepSeek-V3 / Mixtral / Llama 4) | 🚧 | — |
| Long Context (RoPE / YaRN / NTK / MLA / StreamingLLM) | 📄 HTML | MD |
| KV Cache + Speculative Decoding (Medusa / EAGLE / MLA) | 📄 HTML | MD |
| Quantization (GPTQ / AWQ / FP8 / NVFP4 / SmoothQuant) | 🚧 | — |
| Distributed Training (DDP / FSDP2 / ZeRO / TP / PP / EP / SP) | 📄 HTML | MD |
🌊 Generative Models — 理论 & Tokenizers
| Topic | HTML | MD |
|---|---|---|
| Flow Matching Quick Reference | 📄 HTML | MD |
| Diffusion Foundations (DDPM / Score / DDIM / EDM / CFG) | 📄 HTML | MD |
| VAE / VQ-VAE / VQ-GAN / FSQ | 🚧 | — |
🎨 Generation Systems — 图像 / 视频 / 3D
| Topic | HTML | MD |
|---|---|---|
| Image Gen Systems (LDM / SD / SDXL / SD3 / FLUX / ControlNet) | 🚧 | — |
| Video Gen (Sora / Hunyuan-Video / Kling / Wan / Movie Gen) | 📄 HTML | MD |
| 3D Gen (NeRF / Instant-NGP / 3DGS / SDS / Trellis) | 🚧 | — |
👁️ Multimodal
| Topic | HTML | MD |
|---|---|---|
| VLM (CLIP / LLaVA / Qwen-VL / DeepSeek-VL) | 📄 HTML | MD |
🚧 表示正在跑（剩 7 篇 background agent 进行中：RLHF · Reasoning · MoE · Quantization · VAE/VQ · Image Gen · 3D Gen，跑完会逐个填入）。
🤖 这些教程是怎么生成的
每篇都用了 ARIS 的 /interview-cheatsheet skill：
- Plan — 12-14 节（TL;DR · 直觉 · 公式 · 代码 · 变体 · 复杂度 · 25 高频题）
- Draft — ~600-1000 行中文 + 真能跑的 PyTorch
- Cross-model review — 跨模型 codex GPT-5.5 xhigh 审 10 项（公式正确性 / 代码可运行 / 引用真实 / 表格 pipe 转义 / callout 风格 / 个人信息泄漏…）
- Fix 循环（trajectory-based，FAIL 集在收敛就继续，同一问题反复出现或 ~6 轮没收敛就停）
/render-html渲染 + 13 项渲染审查（信息保真 / TOC / 公式 / 代码高亮 / 安全 / 隐私…）.review.json完整审计 trail
跨模型对抗审查（executor != reviewer 家族）是 ARIS 的核心不变量——LLM 自己审自己等于没审。
License
MIT — 用、改、传、二开都行。希望对正在准备秋招的你有帮助。加油 💪
如果你写了新的 cheat sheet 想合并进来，欢迎 PR。
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