AI 学习之旅

探索大语言模型、神经网络与人工智能的前沿技术。
由 其乐无穷啊 整理与分享。

大语言模型 (LLMs)

深入研究 Transformer 架构、提示工程 (Prompt Engineering) 以及模型微调技术。探索如何利用 GPT、Claude 和开源模型构建下一代智能应用。

从感知机到卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN)。理解反向传播、损失函数以及各种优化算法的底层逻辑。

讨论人工智能对社会的影响、对齐问题 (Alignment) 以及我们如何确保 AI 技术的可持续与负责任发展。

系统化学习 AI 知识，从基础数学到尖端算法。

线性代数、概率论与数理统计、微积分。AI 的基石。

精通 Python，熟练使用 PyTorch 和 TensorFlow 等主流框架进行模型训练。

学习如何将训练好的模型部署到生产环境，掌握推理加速技术。

紧跟 Arxiv 上的最新进展，深度阅读并复现 SOTA 论文。

积极参与 GitHub 项目，在 Hugging Face 共享模型与数据集。

不断挑战自我，在 AI 的海洋中其乐无穷。

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