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一篇技术随笔，探讨来自 TigerBeetle 的 Tiger Style 和 matklad 博客中的「把 if 上推、把 for 下推」编程惯用法，将其扩展到 SQL 查询优化领域（提前投影、延迟连接），并将其与函数式编程和范畴论联系起来，同时讨论它的适用边界。
本文倡导使用范畴论和环境群胚来结构化部分可观测环境中的强化学习，利用对称性以提高样本效率和泛化能力。
一条推文讨论了AI模型中神经元的哲学意义，引用了Wittgenstein和Yoneda，一条回复强调了神经元连接性。
本文通过使用从Q网络中导出的范畴对主观体验进行建模，开发了一种面向人工意识的现象学优先方法，强调了计算系统的具身和嵌入维度。
本文引入了一个范畴框架来形式化 NVIDIA 的 CUTLASS 库中的布局代数，定义了范畴和态射以表征张量布局，并提供了一个 Python 实现以及兼容性证明。
本文解释了范畴论中的Tambara模块，它们与幺半群函子和profunctor光学的关系，并使用Haskell代码说明这些概念，内容基于Mateusz Stroiński近期的一篇论文。
一篇解释范畴论中Actegories概念及其在编程光学（如lenses和prisms）中作用的文章，并包含Haskell实现。
本文从范畴论视角深入探讨迁移学习，提出深度流形理论，认为神经网络通过无属性数值计算学习关系结构，从而实现跨领域迁移，并解释了分类的内在逻辑。
本文利用多项式函子和接线图，在基因调控网络与智能体软件系统之间建立了类型化接口对应关系，将五种生物模体映射为可组合的软件设计模式，以解决自主AI智能体在可靠性和安全性方面的挑战。
A tweet shares a personal anecdote about explaining object-oriented programming to a humanities student, who insightfully summarized it as 'classification', leading the author to discover applied category theory and a related course.
由John Baez教授的应用范畴论在线课程，基于《Seven Sketches in Compositionality》一书，通过一系列讲义涵盖了有序集、资源理论和数据库。
本文介绍了一个使用Kan扩展的迁移学习范畴论框架，定义了一个迁移差异度，将目标不变量与由预定任务变换强制得到的不变量进行比较。它证明了链复形和持久模的有限余核公式，并在神经潜在点云上验证了该方法。
本文介绍了一个范畴论框架，用于区分自我改进的AI智能体中的真正科学发现与单纯的检索或搜索，利用范畴论来形式化状态转变。作者通过一个蛋白质力学示例展示了该框架：智能体在解决更难的问题时准确率下降，但其理论压缩了更多数据，表明真正的发现。
一份介绍性的 literate Haskell 文档，探讨余代数和自动机之间的关系，展示如何利用范畴论中的 fold 和 unfold 操作来建模状态机。
The Cognitive Categorical Transformer (CCT) 使用范畴理论组件增强GPT-2 Small，在匹配训练条件下在WikiText-103上实现了12%的相对困惑度降低，其中单纯消息传递贡献了84%的改进。
本文提出了一种基于迭代状态变换和语义等价的认知过程建模的结构动力学框架，融合了动力系统、范畴论和反馈机制，将认知建模为朝着稳定解释演化的过程。
深入探讨Church编码的理论基础，并将其与System F和多态lambda演算背景下的参数化及Yoneda引理联系起来。
这篇博客文章提供了一个用Haskell实现的Profunctor装备的玩具实现，包括自然变换和组合，旨在让范畴论概念对程序员来说更易于理解。
这篇文章宣布了一份工作草稿书籍《Category Theory for Tiny ML in Rust》以及一个公开工作坊，介绍一个使用Rust和范畴论的微型机器学习流水线，旨在通过类型化转换使机器学习结构变得明确。