近期博客(115篇)
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Transformer 与注意力机制——为什么这个架构改变了一切？
深入理解 Transformer 核心创新：Attention 机制如何让模型同时看到所有词，解决长距离依赖和并行计算问题，成为所有主流大模型的基础。
AI 大模型基础原理（下）：幻觉——AI 为什么会一本正经地说错？
理解大模型的幻觉现象根源，为什么模型会生成错误内容，以及如何应对。
AI 大模型基础原理（中）：涌现与训练——大模型是怎么学会的？
深入理解涌现现象和大模型的训练过程，为什么能力随规模出现质变。
AI 大模型基础原理（上）：神经网络——AI 的底层是怎么运作的？
从神经元到神经网络，理解大模型底层的工作原理和逻辑是如何训练出来的。
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