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将心理测量学中的项目反应理论（IRT）应用于训练数据难度评估与动态调度，直接服务于教育场景中的分层教学与个性化学习路径设计。
首次将人工众包响应与IRT结合，实现独立于模型的全局难度评分，为教育数据构建提供可解释、可量化标准。
中等偏上难度。需理解IRT与课程学习基本概念，建议配合代码实现理解动态数据选择机制。
直接解决“训练数据获取”核心问题，提出基于语言模型的HTML解析器，显著提升网页文本提取质量，构建7.3万亿token级多语言语料。
证明高质量数据提取比过滤更重要，AICC模型在13项基准上平均提升1.08pp，为教育数据构建提供范式级工具。
中等难度。关注模型架构与数据管道设计，适合对数据工程与语料构建感兴趣的读者。
直接挑战“记忆即关联”的传统认知，提出Transformer等模型通过几何嵌入空间编码知识，为Agent的“记忆”提供了全新理论基础。
首次系统论证几何记忆的涌现性，揭示其与谱偏差的深层联系，为未来构建可解释、可编辑的记忆系统提供理论蓝图。
理论性较强。建议先读摘要与结论，重点关注图示与对比实验。
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