Overview
This weekly report aggregates routine reviews from two knowledge vaults:
- AI Research Vault — RAG pipeline deepening, Agent architecture experiments, embedding & retrieval research
- GameDev Vault — UE5.8 engine source analysis, MegaLights / Substrate / InstanceCulling / HeterogeneousVolumes
Period: 2026-07-06 ~ 2026-07-12 (W28)
AI Research Vault
Theme
RAG 深度实验周：Embedding 基准 → 重排序混合检索 → GraphRAG → 多模态 RAG → Voyager Agent → Generative Agents
Completed Items
| Task | Theme | Quality | Notes |
|---|---|---|---|
| 向量检索与 Embedding 实验 (#02) | RAG / Embedding | A- | 完整可运行代码 + 5 模型对比表格 |
| 高级 RAG：重排序与混合检索 (#03) | RAG / Rerank | A- | HybridRetriever 类 + RRF 融合 + Cross-Encoder |
| GraphRAG 知识图谱增强实验 (#04) | Knowledge Graph | B+ | NetworkX 实现 + 6 Pipeline 理论覆盖 |
| 多模态 RAG 图文检索实验 (#05) | Multi-Modal | B+ | CLIP + BGE 双编码器 + 跨模态对齐 |
| Voyager 风格代码生成 Agent (#10) | Agent / Code-Gen | A | ~1400 行完整复现三模块架构 |
| Generative Agents 社交模拟 (#11) | Agent / Simulation | A | ~1200 行记忆流+反思+规划+涌现行为 |
Key Findings
- Finding 1: RAG 实验从 W27 的 "☐ pending" 全部升级为可运行代码 — Embedding 实验有完整 FAISS benchmark，Hybrid 检索有 production-ready 类结构。
- Finding 2: RRF (k=60) 是混合检索的 sweet spot — 不需要训练、不需要校准分数尺度，直接用排名倒数融合，对 BM25+Dense 的异构分数分布天然免疫。
- Finding 3: GraphRAG 在多跳问答上提升显著 (0.35 → 0.58)，但单跳优势不明显；图谱质量是瓶颈 — LLM 抽取实体关系的准确率约 75-80%。
- Finding 4: Voyager 复现验证了 "代码作为动作空间" 的核心洞察 — 2D 网格环境中，技能库+自动课程+迭代修复形成完整的终身学习闭环。
- Finding 5: Generative Agents 简化版用基于规则的模板替代 LLM，仍能观察到涌现社交行为（聚会邀请、计划变更、关系形成），证明架构本身（记忆流+反思+规划）是涌现的关键。
Next Week Plan (W29)
- P0: RAG 评估与 RAGAS 指标实验 (#06) — 为前 5 个实验建立统一评估框架
- P0: AgenticRAG 自主检索决策实验 (#07) — LLM 动态决定检索策略
- P1: 长上下文 RAG Chunking 策略实验 (#08) — 分块策略对比
- P1: 将 W28 RAG 实验代码整合为独立 repo，补充单元测试
GameDev Vault
Week Snapshot
4 个 UE5.8 源码分析主题 / 8 个文件 / ~138 KB 笔记 + 互动卡牌 (2026-07-06 ~ 2026-07-12)
Four Main Lines
Line A: MegaLights 随机光照
- 完整 7 步 pipeline：SetupStageOne → TileClassificationMark → SetupStageTwo → GenerateSamples → RayTrace → Resolve → Denoise
- 13 种 ETileType 正交组合（Simple/Complex/Single × 无Rect/Rect/TexturedRect + Substrate 变体）
- HW RT vs VSM 双路径分流，FMegaLightsParameters 50+ 字段跨 pass 共享
- 彩蛋：源码 typo
DonwnsampledSampleBufferSize（MegaLightsResolve.cpp:979）— 少一个 'w'
Line B: Substrate 材质系统
- 取代 legacy GBuffer slot model，用 closure 图 + 4 类 tile（Simple/Single/Complex/ComplexSpecial）
- StencilBit_Fast/Single/Complex/ComplexSpecial = 0x10/0x20/0x40/0x80，trailing bits 避免污染 shadow mask
- OpaqueRoughRefraction 是 basepass 期间 tile-level 合成，非 post pass
- PersistentMaxBytesPerPixel vs EffectiveMaxBytesPerPixel 拆分避免 realloc 抖动
Line C: InstanceCulling GPU 裁剪
- FInstanceCullingManager 三段式：BeginDeferredCulling → AddBatch → ProcessBatched
- Bit-packing 极致紧凑：FPackedBatch (25+7 bit) + FPackedItem (25+7 / 26+6 bit)
- ThreadGroupSize=64，按 HZB 分 bin，支持多 view 并行 dispatch
- 典型 1080p 单 view buffer 总占用 < 1 MB，但解锁 CPU per-instance 遍历 → GPU 单 dispatch
Line D: HeterogeneousVolumes 体素体积
- 6 大独立 Pipeline 统一调度爆炸/云/火/烟/雾：LiveShading / VoxelGrid / SparseVoxel / HWRT / Preshading / MaterialBaking / AO
- EScalabilityMode（Low/High/Epic/Cinematic）驱动 Pipeline 选择
- BuildPreshadingGrid → MajorantRT 跨 Pass 缓存给路径追踪 delta tracking
- SparseVoxel 三阶段 allocator（Clear → Allocate → Refine）是 Nanite cluster allocation 同款范式
Day-Job 对接
| 主题 | 适合喂给 LLM 的内容 | Day-job 落地形式 |
|---|---|---|
| MegaLights | 大量光源场景的判定式渲染决策树 | RAG 检索语料：遇到 "几百盏灯" 场景时 LLM 调用 MegaLights |
| Substrate | 现代材质 vs legacy GBuffer slot 的范式对比 | 工具描述：LLM 写材质脚本时识别 Substrate-only 节点 |
| InstanceCulling | GPU-Driven 渲染管线的决策模式 | 训练数据：让 LLM 理解 LoadBalancer 位打包的并行化思想 |
| HeterogeneousVolumes | VDB → voxel → ray-march 完整链路 | 性能档案：LLM 评估体积方案时知道 7 个 pipeline 代价 |
Risk & Blind Spots
- 4 个主题源码笔记总计 ~15000 行（仅 HeterogeneousVolumes），学习曲线极陡
- MegaLights + Substrate OpaqueRoughRefraction 不兼容 — SubstrateRoughRefraction.cpp:96 有硬警告
- HeterogeneousVolumes 的 LiveShading shadow 分支 (#if 0) 由 ShadowDepthRendering 接管，代码中留有 dead path
- CVar 数量爆炸：MegaLights 50+ 个、HeterogeneousVolumes 22+ 个，调优门槛高
Next Week Plan (W29)
- Keep: Daily Routine note, Friday tech radar update, continue P1 Batch 3-6
- Improve: 同步 UE5.8 笔记进 day-job RAG 索引（确认 chunked-MD 还是 JSONL 格式）
- Add: MegaLightsViewState 完整状态机、Substrate BSDF 闭包图单独拆解
- Pause: Godot engine, Performance optimization memo
Sources
- AI Research Vault:
AIResearchVault/document/Routine/03-实验案例与代码集/W28-2026-07-06/- 02-向量检索与Embedding实验.md
- 03-高级RAG-重排序与混合检索.md
- 04-GraphRAG-知识图谱增强实验.md
- 05-多模态RAG-图文检索实验.md
- 10-Voyager风格-代码生成Agent实验.md
- 11-Generative-Agents-社交模拟实验.md
- GameDev Vault:
GameDevVault/Routine/02-引擎源码分析库/Unreal-Engine/W28/- UE5.8-MegaLights-随机光照.md
- UE5.8-Substrate-材质系统.md
- UE5.8-InstanceCulling-GPU裁剪.md
- UE5.8-HeterogeneousVolumes-体素体积.md
Generated from routine knowledge vaults. For full details, refer to the original markdown files.