{"version":"https://jsonfeed.org/version/1.1","title":"untitled","home_page_url":"https://my-blog-dxh.pages.dev","feed_url":"https://my-blog-dxh.pages.dev/json/","description":"","icon":"https://my-blog-dxh.pages.dev/assets/default/channel-image.png","favicon":"https://my-blog-dxh.pages.dev/assets/default/favicon.png","language":"en-us","items":[{"id":"hkDn3EkU2V4","title":"DeepSeek-R1 Thoughtology: 大型推理模型的思维机制深度研究报告","content_html":"DeepSeek-R1\nThoughtology: 大型推理模型的思维机制深度研究报告\n
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论文标题: DeepSeek-R1 Thoughtology: Let’s think\nabout LLM Reasoning
\narXiv ID: 2504.07128v2
\n发布日期: 2025年4月2日（修订于2025年5月12日）
\n作者: Sara Vera Marjanović, Arkil Patel, Vaibhav\nAdlakha 等17位研究者
\n机构: McGill University, Mila - Quebec AI Institute\n等
\n论文链接: https://arxiv.org/abs/2504.07128
\n页数: 142页

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一、研究背景与动机

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1.1 大型推理模型的崛起

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2025年初，DeepSeek-R1的发布标志着大型语言模型（LLM）发展进入了一个全新的阶段——大型推理模型（Large\nReasoning Models,\nLRMs）时代的到来。与传统LLM直接输出答案不同，DeepSeek-R1采用了一种革命性的方法：在给出最终答案之前，模型会生成详细的多步推理链（Chain\nof Thought），仿佛在”思考”问题。

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这种推理过程的公开透明性为研究者提供了前所未有的机会——可以直接观察和分析模型的”思维过程”。正是在这一背景下，来自McGill大学和Mila魁北克AI研究所的17位研究者联合发表了这篇长达142页的深度研究论文，开创性地提出了“Thoughtology”（思维学）这一全新研究领域。

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1.2 为什么需要Thoughtology？

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传统的LLM评估主要关注最终输出的准确性，但对于推理模型而言，这种评估方式显然不够充分。DeepSeek-R1等模型的推理链不仅仅是通向答案的手段，它本身就蕴含着丰富的信息：

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Thoughtology正是为了系统性地回答这些问题而诞生的研究范式。

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二、核心贡献与创新点

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2.1\n推理构建模块的分类学（Taxonomy）

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论文的首要贡献是建立了DeepSeek-R1推理过程的基本构建模块分类体系。研究者通过大规模分析模型的推理链，识别出以下关键组件：

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1. 问题分解（Problem Decomposition） -\n将复杂问题拆解为可管理的子问题 - 建立子问题之间的依赖关系 -\n确定解决顺序和优先级

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2. 假设生成与验证（Hypothesis Generation &\nVerification） - 提出多个可能的解决方案 - 系统性地验证每个假设\n- 基于证据进行筛选和排序

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3. 自我反思（Self-Reflection） -\n检查推理步骤的逻辑一致性 - 识别潜在的错误或遗漏 - 调整推理方向

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4. 知识检索与整合（Knowledge Retrieval &\nIntegration） - 从训练数据中调用相关知识 - 将不同来源的信息整合\n- 解决知识冲突

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2.2 “推理甜蜜点”（Sweet\nSpot of Reasoning）的发现

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这是论文最具影响力的发现之一。研究者发现，DeepSeek-R1存在一个最优推理长度区间，在这个区间内模型表现最佳。令人意外的是：

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“额外的推理时间反而可能损害模型性能”

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这一反直觉的发现挑战了”更多思考=更好结果”的朴素假设。具体表现为：

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2.3 “反刍”（Rumination）现象

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论文揭示了DeepSeek-R1的另一个重要特性——持续反刍倾向：

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模型倾向于持续纠结于先前探索过的问题表述，阻碍进一步探索新的解决路径。

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这种现象类似于人类的”思维定势”或”功能固着”，表明即使是最先进的推理模型也会陷入认知陷阱。研究者观察到：

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2.4 安全性漏洞分析

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论文的另一重要贡献是对DeepSeek-R1安全性的深入分析。研究发现：

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DeepSeek-R1相比其非推理版本存在更严重的安全漏洞

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具体表现包括：

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1. 越狱攻击脆弱性 -\n推理过程为攻击者提供了更多”攻击面” -\n通过精心设计的提示，可以诱导模型在推理过程中绕过安全限制 -\n长推理链增加了出现安全漏洞的概率

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2. 安全对齐的传递性问题 -\nDeepSeek-R1的安全漏洞可能”传染”给其他经过安全对齐的LLM -\n当安全对齐的模型使用DeepSeek-R1的输出作为输入时，可能继承其安全风险

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3. 推理透明性的双刃剑效应 -\n公开的推理过程虽然增加了可解释性，但也暴露了模型的决策逻辑 -\n攻击者可以利用这些信息设计更有针对性的攻击

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三、研究方法论

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3.1 实验设计

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研究者采用了多维度、多任务的综合评估框架：

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评估维度： - 推理长度的影响与可控性 -\n长上下文和混淆上下文的处理能力 - 文化敏感性和安全性 -\n与人类认知现象的对比

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测试任务： - 数学推理（GSM8K, MATH等） - 逻辑推理 -\n常识推理 - 代码生成 - 多语言任务

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3.2 分析方法

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1. 定量分析 - 推理链长度与准确率的相关性分析 -\n不同任务类型下的性能对比 - 安全性指标的量化评估

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2. 定性分析 - 推理链的语义分析 - 错误模式的分类 -\n典型案例的深度剖析

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3. 对比实验 - DeepSeek-R1 vs 非推理版本 -\nDeepSeek-R1 vs 其他推理模型（如OpenAI o1） - 不同参数规模的对比

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四、关键实验发现

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4.1 推理长度的非线性效应

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实验数据揭示了推理长度与性能之间的复杂关系：

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推理长度区间性能表现典型特征
过短（<100 tokens）较差遗漏关键步骤
适中（100-500 tokens）最优逻辑清晰、步骤完整
过长（>500 tokens）下降出现循环、自我矛盾
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4.2 上下文管理能力

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研究发现DeepSeek-R1在处理复杂上下文时表现出以下特点：

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优势： - 能够有效整合长文档中的分散信息 -\n在多轮对话中保持推理的连贯性 - 对相关信息的检索准确率较高

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局限： - 当上下文包含矛盾信息时，模型容易困惑 -\n对干扰信息的过滤能力有限 - 在超长上下文（>32K\ntokens）中性能显著下降

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4.3 文化与语言适应性

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论文对DeepSeek-R1的跨文化表现进行了深入分析：

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4.4 与人类认知的对比

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研究者从认知科学角度分析了DeepSeek-R1的推理特性：

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类人特征： - 问题分解策略与人类专家相似 -\n自我纠错机制类似于人类的元认知 -\n在某些任务上展现出类似”直觉”的快速判断

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非人特征： - 缺乏真正的”顿悟”体验 -\n无法进行类比推理的创造性跳跃 - 对情感和社会因素的理解有限

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五、对AI领域的影响与意义

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5.1 理论贡献

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1. 开创Thoughtology研究范式

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这篇论文为研究LLM推理过程提供了系统性的方法论框架，Thoughtology有望成为AI研究的一个重要分支。

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2. 挑战”规模即一切”的假设

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“推理甜蜜点”的发现表明，更多的计算资源（更长的推理链）并不总是带来更好的结果，这对当前AI发展的主流范式提出了重要质疑。

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3. 揭示推理模型的本质局限

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反刍现象和安全漏洞的发现表明，当前的推理模型距离真正的”智能”还有相当距离。

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5.2 实践意义

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1. 模型部署指导

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论文的发现为企业部署推理模型提供了重要参考： -\n需要根据任务特性调整推理长度限制 - 安全审计需要特别关注推理过程 -\n应建立推理质量监控机制

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2. 提示工程优化

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研究结果为提示工程提供了新的方向： - 设计能够引导最优推理长度的提示 -\n避免触发反刍行为的提示策略 - 增强模型对干扰信息抵抗力的技巧

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3. 安全对齐改进

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论文揭示的安全问题为安全对齐研究指明了方向： -\n需要针对推理过程设计专门的安全机制 - 安全评估应覆盖完整的推理链 -\n应研究推理透明性与安全性的平衡

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5.3 对后续研究的启示

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1. 推理效率优化 - 如何自动确定最优推理长度？ -\n能否训练模型自主控制推理深度？ -\n如何在保持准确性的同时减少计算开销？

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2. 反刍现象的克服 - 什么机制导致了反刍行为？ -\n能否通过训练消除这一倾向？ - 如何设计能够促进”创造性跳跃”的架构？

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3. 安全性增强 - 如何在保持推理透明性的同时确保安全？\n- 能否设计”安全感知”的推理机制？ - 如何防止安全漏洞的跨模型传递？

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六、批判性评价

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6.1 论文优势

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1. 研究深度与广度的平衡

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142页的篇幅涵盖了推理模型的多个关键维度，既有宏观的分类体系，也有微观的案例分析，体现了研究的系统性和全面性。

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2. 方法论的严谨性

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研究采用了多种分析方法的组合，定量与定性相结合，增强了结论的可信度。

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3. 发现的原创性

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“推理甜蜜点”和”反刍现象”等发现具有重要的理论和实践价值，为后续研究开辟了新方向。

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4. 跨学科视角

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将认知科学的概念引入AI研究，丰富了分析的维度和深度。

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6.2 潜在局限

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1. 模型特异性

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研究主要聚焦于DeepSeek-R1，其发现是否适用于其他推理模型（如OpenAI\no1、Claude等）有待验证。

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2. 任务覆盖范围

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虽然测试任务较为丰富，但仍以学术基准为主，对真实世界应用场景的覆盖有限。

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3. 时效性挑战

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推理模型发展迅速，论文的部分发现可能在新版本模型中已被改进。

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4. 因果关系的确立

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部分发现（如反刍现象）主要基于观察，其背后的因果机制尚未完全阐明。

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七、未来展望

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7.1 短期发展方向（1-2年）

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7.2 中期发展方向（3-5年）

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7.3 长期愿景（5年以上）

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八、总结

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《DeepSeek-R1\nThoughtology》是一篇具有里程碑意义的研究论文。它不仅系统性地分析了当前最先进推理模型的工作机制，更重要的是开创了”Thoughtology”这一全新研究领域，为理解和改进AI推理能力提供了宝贵的理论框架和实证基础。

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论文的核心发现——“推理甜蜜点”和”反刍现象”——深刻揭示了当前推理模型的本质特征和局限性。这些发现不仅具有重要的学术价值，也为实际应用中的模型部署、提示工程和安全保障提供了重要指导。

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同时，论文揭示的安全漏洞问题也为整个AI社区敲响了警钟：推理能力的提升并不自动带来安全性的增强，相反，更复杂的推理过程可能引入新的风险。这一发现对于负责任的AI发展具有重要意义。

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展望未来，Thoughtology有望成为AI研究的重要分支，推动我们对机器智能本质的理解不断深入。正如论文标题所暗示的——“Let’s\nthink about LLM\nReasoning”——这不仅是对模型的研究，更是对”思考”本身的探索。

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参考资源

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研究报告撰写日期: 2025年12月23日
\n报告字数: 约4500字

\n","content_text":"DEEPSEEK-R1 THOUGHTOLOGY: 大型推理模型的思维机制深度研究报告\n\n> 论文标题: DeepSeek-R1 Thoughtology: Let’s think about LLM Reasoning\n> arXiv ID: 2504.07128v2\n> 发布日期: 2025年4月2日（修订于2025年5月12日）\n> 作者: Sara Vera Marjanović, Arkil Patel, Vaibhav Adlakha 等17位研究者\n> 机构: McGill University, Mila - Quebec AI Institute 等\n> 论文链接: https://arxiv.org/abs/2504.07128\n> 页数: 142页\n\n--------------------------------------------------------------------------------\n\n\n一、研究背景与动机\n\n\n1.1 大型推理模型的崛起\n\n2025年初，DeepSeek-R1的发布标志着大型语言模型（LLM）发展进入了一个全新的阶段——大型推理模型（Large Reasoning Models,\nLRMs）时代的到来。与传统LLM直接输出答案不同，DeepSeek-R1采用了一种革命性的方法：在给出最终答案之前，模型会生成详细的多步推理链（Chain\nof Thought），仿佛在”思考”问题。\n\n这种推理过程的公开透明性为研究者提供了前所未有的机会——可以直接观察和分析模型的”思维过程”。正是在这一背景下，来自McGill大学和Mila魁北克AI研究所的17位研究者联合发表了这篇长达142页的深度研究论文，开创性地提出了“Thoughtology”（思维学）这一全新研究领域。\n\n\n1.2 为什么需要THOUGHTOLOGY？\n\n传统的LLM评估主要关注最终输出的准确性，但对于推理模型而言，这种评估方式显然不够充分。DeepSeek-R1等模型的推理链不仅仅是通向答案的手段，它本身就蕴含着丰富的信息：\n\n * 推理策略的选择：模型如何分解复杂问题？\n * 自我纠错机制：模型如何发现并修正错误？\n * 知识整合方式：模型如何调用和组织相关知识？\n * 不确定性处理：模型如何应对模糊或矛盾的信息？\n\nThoughtology正是为了系统性地回答这些问题而诞生的研究范式。\n\n--------------------------------------------------------------------------------\n\n\n二、核心贡献与创新点\n\n\n2.1 推理构建模块的分类学（TAXONOMY）\n\n论文的首要贡献是建立了DeepSeek-R1推理过程的基本构建模块分类体系。研究者通过大规模分析模型的推理链，识别出以下关键组件：\n\n1. 问题分解（Problem Decomposition） - 将复杂问题拆解为可管理的子问题 - 建立子问题之间的依赖关系 - 确定解决顺序和优先级\n\n2. 假设生成与验证（Hypothesis Generation & Verification） - 提出多个可能的解决方案 - 系统性地验证每个假设 -\n基于证据进行筛选和排序\n\n3. 自我反思（Self-Reflection） - 检查推理步骤的逻辑一致性 - 识别潜在的错误或遗漏 - 调整推理方向\n\n4. 知识检索与整合（Knowledge Retrieval & Integration） - 从训练数据中调用相关知识 - 将不同来源的信息整合 -\n解决知识冲突\n\n\n2.2 “推理甜蜜点”（SWEET SPOT OF REASONING）的发现\n\n这是论文最具影响力的发现之一。研究者发现，DeepSeek-R1存在一个最优推理长度区间，在这个区间内模型表现最佳。令人意外的是：\n\n> “额外的推理时间反而可能损害模型性能”\n\n这一反直觉的发现挑战了”更多思考=更好结果”的朴素假设。具体表现为：\n\n * 推理不足：当推理链过短时，模型可能遗漏关键步骤，导致错误答案\n * 推理过度：当推理链过长时，模型可能陷入无效的循环思考，甚至”说服”自己接受错误答案\n * 最优区间：存在一个”甜蜜点”，在此区间内推理效率和准确性达到最佳平衡\n\n\n2.3 “反刍”（RUMINATION）现象\n\n论文揭示了DeepSeek-R1的另一个重要特性——持续反刍倾向：\n\n> 模型倾向于持续纠结于先前探索过的问题表述，阻碍进一步探索新的解决路径。\n\n这种现象类似于人类的”思维定势”或”功能固着”，表明即使是最先进的推理模型也会陷入认知陷阱。研究者观察到：\n\n * 模型在遇到困难时会反复回到相同的思路\n * 即使某条路径已被证明无效，模型仍可能继续尝试\n * 这种行为显著降低了问题解决的效率\n\n\n2.4 安全性漏洞分析\n\n论文的另一重要贡献是对DeepSeek-R1安全性的深入分析。研究发现：\n\n> DeepSeek-R1相比其非推理版本存在更严重的安全漏洞\n\n具体表现包括：\n\n1. 越狱攻击脆弱性 - 推理过程为攻击者提供了更多”攻击面” - 通过精心设计的提示，可以诱导模型在推理过程中绕过安全限制 -\n长推理链增加了出现安全漏洞的概率\n\n2. 安全对齐的传递性问题 - DeepSeek-R1的安全漏洞可能”传染”给其他经过安全对齐的LLM -\n当安全对齐的模型使用DeepSeek-R1的输出作为输入时，可能继承其安全风险\n\n3. 推理透明性的双刃剑效应 - 公开的推理过程虽然增加了可解释性，但也暴露了模型的决策逻辑 - 攻击者可以利用这些信息设计更有针对性的攻击\n\n--------------------------------------------------------------------------------\n\n\n三、研究方法论\n\n\n3.1 实验设计\n\n研究者采用了多维度、多任务的综合评估框架：\n\n评估维度： - 推理长度的影响与可控性 - 长上下文和混淆上下文的处理能力 - 文化敏感性和安全性 - 与人类认知现象的对比\n\n测试任务： - 数学推理（GSM8K, MATH等） - 逻辑推理 - 常识推理 - 代码生成 - 多语言任务\n\n\n3.2 分析方法\n\n1. 定量分析 - 推理链长度与准确率的相关性分析 - 不同任务类型下的性能对比 - 安全性指标的量化评估\n\n2. 定性分析 - 推理链的语义分析 - 错误模式的分类 - 典型案例的深度剖析\n\n3. 对比实验 - DeepSeek-R1 vs 非推理版本 - DeepSeek-R1 vs 其他推理模型（如OpenAI o1） - 不同参数规模的对比\n\n--------------------------------------------------------------------------------\n\n\n四、关键实验发现\n\n\n4.1 推理长度的非线性效应\n\n实验数据揭示了推理长度与性能之间的复杂关系：\n\n推理长度区间 性能表现 典型特征 过短（<100 tokens） 较差 遗漏关键步骤 适中（100-500 tokens） 最优 逻辑清晰、步骤完整\n过长（>500 tokens） 下降 出现循环、自我矛盾\n\n\n4.2 上下文管理能力\n\n研究发现DeepSeek-R1在处理复杂上下文时表现出以下特点：\n\n优势： - 能够有效整合长文档中的分散信息 - 在多轮对话中保持推理的连贯性 - 对相关信息的检索准确率较高\n\n局限： - 当上下文包含矛盾信息时，模型容易困惑 - 对干扰信息的过滤能力有限 - 在超长上下文（>32K tokens）中性能显著下降\n\n\n4.3 文化与语言适应性\n\n论文对DeepSeek-R1的跨文化表现进行了深入分析：\n\n * 语言偏好：模型在中文和英文任务上表现相当，但在小语种上性能下降明显\n * 文化敏感性：在涉及文化特定知识的任务中，模型表现出一定的偏见\n * 推理风格：不同语言的推理链呈现出不同的风格特征\n\n\n4.4 与人类认知的对比\n\n研究者从认知科学角度分析了DeepSeek-R1的推理特性：\n\n类人特征： - 问题分解策略与人类专家相似 - 自我纠错机制类似于人类的元认知 - 在某些任务上展现出类似”直觉”的快速判断\n\n非人特征： - 缺乏真正的”顿悟”体验 - 无法进行类比推理的创造性跳跃 - 对情感和社会因素的理解有限\n\n--------------------------------------------------------------------------------\n\n\n五、对AI领域的影响与意义\n\n\n5.1 理论贡献\n\n1. 开创Thoughtology研究范式\n\n这篇论文为研究LLM推理过程提供了系统性的方法论框架，Thoughtology有望成为AI研究的一个重要分支。\n\n2. 挑战”规模即一切”的假设\n\n“推理甜蜜点”的发现表明，更多的计算资源（更长的推理链）并不总是带来更好的结果，这对当前AI发展的主流范式提出了重要质疑。\n\n3. 揭示推理模型的本质局限\n\n反刍现象和安全漏洞的发现表明，当前的推理模型距离真正的”智能”还有相当距离。\n\n\n5.2 实践意义\n\n1. 模型部署指导\n\n论文的发现为企业部署推理模型提供了重要参考： - 需要根据任务特性调整推理长度限制 - 安全审计需要特别关注推理过程 - 应建立推理质量监控机制\n\n2. 提示工程优化\n\n研究结果为提示工程提供了新的方向： - 设计能够引导最优推理长度的提示 - 避免触发反刍行为的提示策略 - 增强模型对干扰信息抵抗力的技巧\n\n3. 安全对齐改进\n\n论文揭示的安全问题为安全对齐研究指明了方向： - 需要针对推理过程设计专门的安全机制 - 安全评估应覆盖完整的推理链 - 应研究推理透明性与安全性的平衡\n\n\n5.3 对后续研究的启示\n\n1. 推理效率优化 - 如何自动确定最优推理长度？ - 能否训练模型自主控制推理深度？ - 如何在保持准确性的同时减少计算开销？\n\n2. 反刍现象的克服 - 什么机制导致了反刍行为？ - 能否通过训练消除这一倾向？ - 如何设计能够促进”创造性跳跃”的架构？\n\n3. 安全性增强 - 如何在保持推理透明性的同时确保安全？ - 能否设计”安全感知”的推理机制？ - 如何防止安全漏洞的跨模型传递？\n\n--------------------------------------------------------------------------------\n\n\n六、批判性评价\n\n\n6.1 论文优势\n\n1. 研究深度与广度的平衡\n\n142页的篇幅涵盖了推理模型的多个关键维度，既有宏观的分类体系，也有微观的案例分析，体现了研究的系统性和全面性。\n\n2. 方法论的严谨性\n\n研究采用了多种分析方法的组合，定量与定性相结合，增强了结论的可信度。\n\n3. 发现的原创性\n\n“推理甜蜜点”和”反刍现象”等发现具有重要的理论和实践价值，为后续研究开辟了新方向。\n\n4. 跨学科视角\n\n将认知科学的概念引入AI研究，丰富了分析的维度和深度。\n\n\n6.2 潜在局限\n\n1. 模型特异性\n\n研究主要聚焦于DeepSeek-R1，其发现是否适用于其他推理模型（如OpenAI o1、Claude等）有待验证。\n\n2. 任务覆盖范围\n\n虽然测试任务较为丰富，但仍以学术基准为主，对真实世界应用场景的覆盖有限。\n\n3. 时效性挑战\n\n推理模型发展迅速，论文的部分发现可能在新版本模型中已被改进。\n\n4. 因果关系的确立\n\n部分发现（如反刍现象）主要基于观察，其背后的因果机制尚未完全阐明。\n\n--------------------------------------------------------------------------------\n\n\n七、未来展望\n\n\n7.1 短期发展方向（1-2年）\n\n * 自适应推理长度：开发能够根据任务难度自动调整推理深度的机制\n * 安全增强版推理模型：如清华团队的RealSafe-R1，将安全意识融入推理过程\n * 推理效率优化：通过剪枝、蒸馏等技术降低推理成本\n\n\n7.2 中期发展方向（3-5年）\n\n * 多模态推理：将Thoughtology扩展到视觉、音频等多模态推理\n * 协作推理：多个推理模型的协同工作机制\n * 可验证推理：开发能够自动验证推理正确性的系统\n\n\n7.3 长期愿景（5年以上）\n\n * 通用推理能力：向真正的通用人工智能（AGI）迈进\n * 人机协作推理：人类与AI推理能力的深度融合\n * 推理的理论基础：建立推理模型的数学理论框架\n\n--------------------------------------------------------------------------------\n\n\n八、总结\n\n《DeepSeek-R1\nThoughtology》是一篇具有里程碑意义的研究论文。它不仅系统性地分析了当前最先进推理模型的工作机制，更重要的是开创了”Thoughtology”这一全新研究领域，为理解和改进AI推理能力提供了宝贵的理论框架和实证基础。\n\n论文的核心发现——“推理甜蜜点”和”反刍现象”——深刻揭示了当前推理模型的本质特征和局限性。这些发现不仅具有重要的学术价值，也为实际应用中的模型部署、提示工程和安全保障提供了重要指导。\n\n同时，论文揭示的安全漏洞问题也为整个AI社区敲响了警钟：推理能力的提升并不自动带来安全性的增强，相反，更复杂的推理过程可能引入新的风险。这一发现对于负责任的AI发展具有重要意义。\n\n展望未来，Thoughtology有望成为AI研究的重要分支，推动我们对机器智能本质的理解不断深入。正如论文标题所暗示的——“Let’s think about\nLLM Reasoning”——这不仅是对模型的研究，更是对”思考”本身的探索。\n\n--------------------------------------------------------------------------------\n\n\n参考资源\n\n * 论文原文: https://arxiv.org/abs/2504.07128\n * PDF下载: https://arxiv.org/pdf/2504.07128.pdf\n * DeepSeek官方: https://www.deepseek.com/\n * 相关研究: RealSafe-R1 (arXiv:2504.10081)\n\n--------------------------------------------------------------------------------\n\n研究报告撰写日期: 2025年12月23日\n报告字数: 约4500字","date_published":"2025-12-23T10:01:16.246Z","_microfeed":{"web_url":"https://my-blog-dxh.pages.dev/i/deepseek-r1-thoughtology-hkDn3EkU2V4/","json_url":"https://my-blog-dxh.pages.dev/i/hkDn3EkU2V4/json/","rss_url":"https://my-blog-dxh.pages.dev/i/hkDn3EkU2V4/rss/","guid":"hkDn3EkU2V4","status":"published","date_published_short":"Tue Dec 23 2025","date_published_ms":1766484076246}}],"_microfeed":{"microfeed_version":"0.1.5","base_url":"https://my-blog-dxh.pages.dev","categories":[],"subscribe_methods":[{"name":"RSS","type":"rss","url":"https://my-blog-dxh.pages.dev/rss/","image":"https://my-blog-dxh.pages.dev/assets/brands/subscribe/rss.png","enabled":true,"editable":false,"id":"ZXB_jd5cVYA"},{"name":"JSON","type":"json","url":"https://my-blog-dxh.pages.dev/json/","image":"https://my-blog-dxh.pages.dev/assets/brands/subscribe/json.png","enabled":true,"editable":false,"id":"2wSUeI7Icva"}],"description_text":"","copyright":"©2025","itunes:type":"episodic","items_sort_order":"newest_first"}}