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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

2026-07-17 Claude 的暗黑科技：把垃圾代码炼成黄金训练数据
2026-07-13 为什么AI，数学家顶尖的人才总是出现在欧美？原因出现在这！
2026-07-09 ChatGPT 会推理的秘密，藏在一款游戏身上
2026-07-09 训一条狗，和训出会"思考"的 DeepSeek，用的是同一套办法
2026-07-08 为什么大模型能堆到几十层还训得动？答案藏在一个最不起眼的动作里
2026-07-07 高中觉得最没用的"虚数 i"，其实是大模型旋转位置编码最优雅的写法
2026-07-05 高中觉得最没用的 log，其实是大模型判断"自己错得有多离谱"的唯一标尺
2026-07-05 高中觉得只是"带箭头的线段"的向量，其实是大模型把"意思"变成"方向"的地基
2026-07-05 高中背到头秃的排列组合，其实解释了大模型为什么"不可能靠背、只能靠学"
2026-07-05 高中觉得最玄乎的"极限"，其实是大模型"从犹豫到笃定"的那个旋钮
2026-07-05 高中最容易被忽略的数学归纳法，其实就是大模型"逐字生成"的骨架
2026-07-03 高中背了三年的数列，原来是 GPT 一个字一个字蹦出来的秘密
2026-07-01 大学4年没讲明白的信息论，被一段 PyTorch 代码讲透了
2026-07-01 高中背了三年的 sin 和 cos，原来是大模型记住"谁先谁后"的秘密
2026-06-28 Mythos、Fable 5 的背后，其实是一条 70 年没人讲透的 AI 主线
2026-06-27 大学4年没讲明白的概率论，被一段 PyTorch 代码讲透了
2026-06-25 高中老师说"买菜用得上求根公式吗"——可这条公式，是整个大模型的祖宗
2026-06-23 大学4年没讲明白的线性代数，被一段 PyTorch 代码讲透了
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
2026-05-21 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 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