《Born》附录D：参考文献

本附录列出全书引用的技术论文、标准文档和开源项目。

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深度学习基础

1. LeCun et al. (1998). Gradient-based learning applied to document recognition. *Proc. IEEE*. — MNIST 和 LeNet-5 2. Kingma & Ba (2015). Adam: A method for stochastic optimization. *ICLR*. — Adam 优化器 3. Ioffe & Szegedy (2015). Batch normalization. *ICML*. — 批归一化

Transformer 与大语言模型

4. Vaswani et al. (2017). Attention is all you need. *NeurIPS*. — Transformer 5. Touvron et al. (2023). LLaMA: Open and efficient foundation language models. *Meta AI*. — LLaMA 架构 6. Su et al. (2021). RoFormer: Enhanced transformer with rotary position embedding. — RoPE

推理优化

7. Dao et al. (2022). FlashAttention: Fast and memory-efficient exact attention. *NeurIPS*. — Flash Attention 8. Pope et al. (2023). Efficiently scaling transformer inference. — KV-Cache 分析

模型格式

9. ONNX (2017–present). https://onnx.ai/ — 开放神经网络交换格式 10. Gerganov (2023). GGUF format specification. *llama.cpp*. — GGUF 格式

GPU 计算

11. W3C (2023). WebGPU Specification. https://www.w3.org/TR/webgpu/ — WebGPU 标准

相关框架

12. Burn (2023–present). https://burn.dev/ — Rust 深度学习框架，Born 的设计灵感 13. Gorgonia (2016–present). https://gorgonia.org/ — Go 早期深度学习尝试 14. llama.cpp (2023–present). https://github.com/ggerganov/llama.cpp — C++ LLM 推理引擎

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在线资源

📘 《Born》连载技术书，附录 D/4。

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