Restructured doc outline and add AI project section.

app/api/comments/route.ts

@@ -0,0 +1,76 @@
+import { NextResponse } from "next/server";
+import { auth } from "@/auth";
+import { getDb, ensureCommentsTable } from "@/lib/db";
+
+export async function GET(req: Request) {
+  const { searchParams } = new URL(req.url);
+  const docId = searchParams.get("docId");
+  if (!docId) {
+    return NextResponse.json(
+      { ok: false, error: "missing_docId" },
+      { status: 400 },
+    );
+  }
+  const db = getDb();
+  if (!db) {
+    return NextResponse.json(
+      { ok: false, error: "db_missing" },
+      { status: 503 },
+    );
+  }
+  await ensureCommentsTable();
+  const { rows } = await db.query(
+    `SELECT id, doc_id, content, user_id, user_name, user_image, parent_id, created_at
+     FROM comments WHERE doc_id = $1 ORDER BY created_at DESC LIMIT 200`,
+    [docId],
+  );
+  return NextResponse.json({ ok: true, data: rows });
+}
+
+export async function POST(req: Request) {
+  const session = await auth();
+  if (!session?.user) {
+    return NextResponse.json(
+      { ok: false, error: "unauthorized" },
+      { status: 401 },
+    );
+  }
+  const db = getDb();
+  if (!db) {
+    return NextResponse.json(
+      { ok: false, error: "db_missing" },
+      { status: 503 },
+    );
+  }
+  const body = (await req.json().catch(() => null)) as {
+    docId?: string;
+    content?: string;
+    parentId?: number | null;
+  } | null;
+  const docId = body?.docId?.trim();
+  const content = body?.content?.trim();
+  const parentId = body?.parentId ?? null;
+  if (!docId || !content) {
+    return NextResponse.json(
+      { ok: false, error: "missing_fields" },
+      { status: 400 },
+    );
+  }
+  if (content.length > 4000) {
+    return NextResponse.json(
+      { ok: false, error: "content_too_long" },
+      { status: 400 },
+    );
+  }
+  await ensureCommentsTable();
+  const userId = (session.user as any).id ?? "unknown";
+  const userName = session.user.name ?? null;
+  const userImage = session.user.image ?? null;
+  const { rows } = await db.query(
+    `INSERT INTO comments (doc_id, content, user_id, user_name, user_image, parent_id)
+     VALUES ($1, $2, $3, $4, $5, $6)
+     RETURNING id, doc_id, content, user_id, user_name, user_image, parent_id, created_at`,
+    [docId, content, String(userId), userName, userImage, parentId],
+  );
+  return NextResponse.json({ ok: true, data: rows[0] }, { status: 201 });
+}

app/components/SiteComments.tsx

@@ -0,0 +1,153 @@
+"use client";
+
+import * as React from "react";
+
+interface SiteCommentsProps {
+  docId: string;
+  user?: { name?: string | null; image?: string | null } | null;
+}
+
+type Comment = {
+  id: number;
+  doc_id: string;
+  content: string;
+  user_id: string;
+  user_name: string | null;
+  user_image: string | null;
+  parent_id: number | null;
+  created_at: string;
+};
+
+export default function SiteComments({ docId, user }: SiteCommentsProps) {
+  const [comments, setComments] = React.useState<Comment[]>([]);
+  const [loading, setLoading] = React.useState(true);
+  const [content, setContent] = React.useState("");
+  const [submitting, setSubmitting] = React.useState(false);
+  const [error, setError] = React.useState<string | null>(null);
+
+  const fetchComments = React.useCallback(async () => {
+    setLoading(true);
+    setError(null);
+    try {
+      const res = await fetch(
+        `/api/comments?docId=${encodeURIComponent(docId)}`,
+        {
+          cache: "no-store",
+        },
+      );
+      const data = await res.json();
+      if (!data.ok) throw new Error(data.error || "加载失败");
+      setComments(data.data as Comment[]);
+    } catch (e: any) {
+      setError(e?.message || "加载失败");
+    } finally {
+      setLoading(false);
+    }
+  }, [docId]);
+
+  React.useEffect(() => {
+    fetchComments();
+  }, [fetchComments]);
+
+  async function onSubmit(e: React.FormEvent) {
+    e.preventDefault();
+    const text = content.trim();
+    if (!text) return;
+    setSubmitting(true);
+    setError(null);
+    try {
+      const res = await fetch(`/api/comments`, {
+        method: "POST",
+        headers: { "Content-Type": "application/json" },
+        body: JSON.stringify({ docId, content: text }),
+      });
+      const data = await res.json();
+      if (!res.ok || !data.ok) throw new Error(data.error || "提交失败");
+      setContent("");
+      // 直接插入到顶部
+      setComments((prev) => [data.data as Comment, ...prev]);
+    } catch (e: any) {
+      setError(e?.message || "提交失败");
+    } finally {
+      setSubmitting(false);
+    }
+  }
+
+  return (
+    <div className="space-y-4">
+      <form onSubmit={onSubmit} className="space-y-3">
+        <div className="flex items-center gap-3">
+          {user?.image ? (
+            // eslint-disable-next-line @next/next/no-img-element
+            <img
+              src={user.image}
+              alt="avatar"
+              className="h-8 w-8 rounded-full"
+            />
+          ) : (
+            <div className="h-8 w-8 rounded-full bg-muted" />
+          )}
+          <span className="text-sm text-muted-foreground">
+            {user?.name || "已登录用户"}
+          </span>
+        </div>
+        <textarea
+          className="w-full min-h-[100px] rounded-md border bg-transparent p-3"
+          placeholder="发表你的看法……"
+          value={content}
+          onChange={(e) => setContent(e.target.value)}
+          maxLength={4000}
+        />
+        <div className="flex items-center justify-between">
+          <span className="text-xs text-muted-foreground">
+            {content.trim().length}/4000
+          </span>
+          <button
+            type="submit"
+            className="inline-flex items-center rounded-md border px-3 py-2 text-sm hover:bg-accent disabled:opacity-60"
+            disabled={!content.trim() || submitting}
+          >
+            {submitting ? "提交中…" : "发表评论"}
+          </button>
+        </div>
+        {error && <div className="text-sm text-red-500">{error}</div>}
+      </form>
+
+      <div className="divide-y divide-border rounded-md border">
+        {loading ? (
+          <div className="p-4 text-sm text-muted-foreground">加载中…</div>
+        ) : comments.length === 0 ? (
+          <div className="p-4 text-sm text-muted-foreground">
+            还没有评论，来当第一个吧。
+          </div>
+        ) : (
+          comments.map((c) => (
+            <div key={c.id} className="p-4">
+              <div className="mb-2 flex items-center gap-2">
+                {c.user_image ? (
+                  // eslint-disable-next-line @next/next/no-img-element
+                  <img
+                    src={c.user_image}
+                    alt="avatar"
+                    className="h-6 w-6 rounded-full"
+                  />
+                ) : (
+                  <div className="h-6 w-6 rounded-full bg-muted" />
+                )}
+                <span className="text-sm font-medium">
+                  {c.user_name || "匿名"}
+                </span>
+                <span className="text-xs text-muted-foreground">
+                  {new Date(c.created_at).toLocaleString()}
+                </span>
+              </div>
+              <div className="whitespace-pre-wrap text-sm leading-relaxed">
+                {c.content}
+              </div>
+            </div>
+          ))
+        )}
+      </div>
+    </div>
+  );
+}

app/docs/CommunityShare/Geek/raspberry-guide.md

@@ -301,7 +301,7 @@ $ tmux ls
 | :- | :- |
 | 类型 | A |
 | 名称（必需） | rasp |
-| IPv4 地址（必需） | <VPS公网IP> |
+| IPv4 地址（必需） | &lt;VPS公网IP&gt; |
 | 代理状态 | 仅DNS |
 
 就可以通过你的域名登录了

app/docs/ai-projects/index.mdx

@@ -0,0 +1,21 @@
+---
+title: 实战项目
+description: 团队项目集合与协作入口，包含多模态、强化学习等方向的实战项目。
+date: "2025-10-17"
+tags:
+  - projects
+  - ai
+  - collaboration
+---
+
+欢迎来到项目分区（AI Projects）。这里将汇总团队正在推进或计划开展的工程化项目，聚焦“从想法到可用原型（MVP）”的落地过程与文档化沉淀。
+
+## 当前项目
+
+- 前往: [多模态强化学习项目（MVP）](./multimodal-rl/)
+
+## 使用说明
+
+- 项目文档包含：项目愿景、MVP 范围、系统架构、里程碑与分工。
+- 鼓励以小步快跑的方式推进，每个阶段产出可验证的原型与记录。
+- 欢迎贡献：问题讨论、改进建议、实现细节与复盘总结。

app/docs/ai-projects/multimodal-rl/index.mdx

@@ -0,0 +1,81 @@
+---
+title: 多模态强化学习项目（MVP 目标）
+description: 构建轻量化的多模态理解与生成系统，实现从视觉感知到语言表达的闭环，并引入强化学习与答案可视化生成。
+date: "2025-10-17"
+tags:
+  - projects
+  - multimodal
+  - reinforcement-learning
+  - RLHF
+---
+
+# Multimodal Group – MVP 目标说明文档
+
+**项目版本：** v0.1  
+**仓库：** [involutionhell.github.io](https://github.com/InvolutionHell/involutionhell.github.io)
+
+---
+
+## 一、项目愿景
+
+构建一个轻量化的多模态理解与生成系统，让模型能够看懂图片、检索相关信息，并生成逻辑清晰的文字内容。  
+目标是实现从视觉感知到语言表达的完整闭环，并进一步具备以图解释答案的能力。
+
+## 二、MVP 阶段目标
+
+### 阶段 1：基础多模态闭环
+
+- 图像内容识别（物体、场景、语义标签）。
+- 语义检索（图→文 / 文→图）。
+- 生成式理解与文本输出。
+- 模型参考：CLIP / SigLIP / BLIP-2 / LLaVA / Qwen-VL。
+
+### 阶段 2：多模态强化学习（Multimodal RL）
+
+- 引入用户反馈和奖励信号，优化模型生成与检索表现。
+- 主要方向：
+  1. RLHF / DPO 微调，学习用户偏好。
+  2. 基于行为数据的检索策略优化。
+  3. 生成质量控制与一致性提升。
+
+- 目标：让系统具备自我学习与偏好适应能力。
+
+### 阶段 2.5：答案可视化生成（Answer-to-Image）
+
+- 根据模型生成的答案内容自动生成配图，辅助理解。
+- 实现方式：使用 Stable Diffusion / SDXL，将回答文本转为图像提示词。
+- 应用示例：
+  - 回答“黑洞形成过程”→ 生成结构示意图。
+  - 解释小说场景 → 生成概念画面。
+
+- 目标：让系统不仅能理解图片并回答，还能用图像解释答案。
+
+## 三、系统架构
+
+```
+[Frontend] → 上传图片 / 展示结果
+      ↓
+[Backend API] → FastAPI + LangChain + Vector Search
+      ↓
+[Multimodal Models] → CLIP / BLIP / LLaVA / Qwen-VL
+      ↓
+[RL Module + Answer-to-Image] (阶段 2 与 2.5)
+```
+
+## 四、里程碑
+
+| 阶段      | 目标             | 产出                     |
+| --------- | ---------------- | ------------------------ |
+| Phase 1   | 多模态识别与生成 | 图像识别、检索、文本生成 |
+| Phase 2   | 强化学习优化     | RLHF / DPO、检索策略优化 |
+| Phase 2.5 | 答案可视化生成   | 自动生成配图             |
+| Phase 3   | 扩展与部署       | Web 展示与 API 接口      |
+
+## 五、组员分工
+
+| 模块                 | 负责人 |
+| -------------------- | ------ |
+| 图像识别与编码       | 组员 A |
+| 语义检索与数据处理   | 组员 B |
+| 生成模块与模型集成   | 组员 C |
+| 强化学习与可视化输出 | 组员 D |

app/docs/ai/MoE/moe-update.md

@@ -70,8 +70,8 @@ $$
 > **目标**：在第 $t$ 轮，专家 $m_t$ 要拟合任务数据集 $(X_t, y_t)$  
 > $$ \min\_{w}\ \|X_t^\top w - y_t\|\_2^2 $$
 >
-> **问题**：过参数化 ($s_t < d$) 时解不唯一，直接算最小二乘解会丢掉历史信息。  
-> 所以论文改成 **约束优化**：
+> **问题**：过参数化 ($s_t &lt; d$) 时解不唯一，直接算最小二乘解会丢掉历史信息。  
+> &gt; 所以论文改成 **约束优化**：
 >
 > $$
 > \min_w \ \|w - w_{t-1}^{(m_t)}\|_2^2 \quad
@@ -203,23 +203,24 @@ $$
     - 在前章节使用的方法
     - 保证同一专家在相邻任务上的参数差异不要太大。
 
-
-- **表示相似性 (Representation Locality)**
-      - 可以直接对专家输出的表示（hidden states）施加约束。
+- **表示相似性 (Representation Locality)** - 可以直接对专家输出的表示（hidden states）施加约束。
 
       - 比如：
+
   $$
   L^{loc}_{repr} = \sum_{m \in [M]} \pi_m(X_t,\Theta_t)\,\|f_m(X_t) - f_m(X_{t-1})\|_2
   $$
+
       - 让相似输入在同一专家上输出保持稳定。
 
-- **路由概率连续性 (Routing Locality)**
-      - 约束 router 的分配概率不要随任务跳跃太大。
+- **路由概率连续性 (Routing Locality)** - 约束 router 的分配概率不要随任务跳跃太大。
 
       - 形式类似：
+
   $$
   L^{loc}_{route} = \sum_{m \in [M]} \|\pi_m(X_t,\Theta_t) - \pi_m(X_{t-1},\Theta_{t-1})\|_2
   $$
+
 - **语义/任务嵌入的相似性 (Task Embedding Locality)**
   - 如果能为任务构建一个 task embedding（比如通过元学习或对比学习），可以定义：
     - 相似任务 → 路由到同一专家

app/docs/computer-science/cpp_backend/easy_compile/2_base_gcc.md

@@ -50,7 +50,7 @@ sudo dnf groupinstall "Development Tools" -y
 
 将这几个头文件放入MinGW的include下。
 
-1. 代码中引入头文件将include 改为include <mingw.thread.h> （这个点在上述仓库中的ReadMe里有写）
+1. 代码中引入头文件将include 改为include &lt;mingw.thread.h&gt; （这个点在上述仓库中的ReadMe里有写）
 2. 如果是命令行编译，加上-D_WIN32_WINNT=0x0501这个参数，让编译器知道你正在针对 **Windows XP**（或更高版本）进行编译。（不知道是不是我的版本是win32的原因，也许mingw-win64版本不需要）
 
 这是我踩坑的版本