K. 前沿实验室深读

读 paper 不止读结果，更读工程细节（怎么训、怎么部署、怎么验证）和可解释性（这个能力是从哪来的、模型内部在算什么）。

本章对三个最有「公开技术诚意」的实验室做对照深读：Anthropic / OpenAI / DeepSeek。每家从两个角度切：

• 工程深读：训练 pipeline、infra 选型、fail mode、规模化经验
• 可解释性 / 内部机制：他们是怎么知道模型在算什么的、有哪些可复用的工具与方法

跟前面 A-I 章的区别：前面整理领域级方法论（"GRPO 怎么做"、"FP8 训练怎么做"），本章整理实验室级实现（"Anthropic 是怎么把 SAE 跑到生产规模的"、"DeepSeek 的 FP8 调度细节"）。

章节

Anthropic

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• Anthropic 工程深读
• Anthropic 机制可解释性研究

OpenAI

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• OpenAI 工程深读
• OpenAI Safety + Interpretability

DeepSeek

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• DeepSeek 工程深读
• DeepSeek 推理 RL 方法论

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