实践方面
本周大致完成了CS336的Assignment1骨干模型部分，帮助很大，之前很多在看理论的时候不懂和混淆的部分都解决的差不多了。接下来还差写优化器，batch_loader和损失函数，之后就是实际训练了。预计下周能够完成整个Assignment1.
周六摆了一天，应该至少可以提升到28小时左右，大部分时间都是在记笔记，巩固Transformer理论知识以及读论文。见CS336 Assignment 1 同时Mojoca方面
理论方面
主要就是读论文，读了A_0，同时在飞书文档的参考文献中找了两篇文献在读，一篇是最开始读的RoboTwin 2.0以及重读pi_0
展望
国庆期间应该可以完成CS336的Assignment1，对Transformer模型有基础的认知，之后首先是多读论文，可以把群里的论文都通读一遍，然后在实践方面，有以下几个选择：
- 学习强化学习课程：CS 285
- Diffusion 和 flow model：MIT 6.S184: Generative AI with Stochastic Differential Equations
- 可能需要比较深厚的数学基础，需要较长时间
- 复现论文。但是选择困难
- 论文中的复现大多需要算力或者开源不完整
- 可能尝试有完整支持的社区模型？