解码AI&
前Meta FAIR团队负责人田渊栋在最新研究中破解了人工智能领域一个长期困扰研究者的神秘现象——"顿悟"（Grokking）的数学机制。这项突破性发现不仅为理解大模型的学习动力学提供了理论基础，更重要的是，它揭示了如何用极少数据实现高效泛化的秘密。研究显示，
输出层
BP 神经网络：让 AI 学会 “反向纠错” 的进阶模型
BP 神经网络（反向传播神经网络）是在感知机基础上升级的 “进阶模型”—— 它解决了感知机 “只能处理线性问题” 的局限，靠 “正向传信号、反向调误差” 的核心逻辑，让 AI 能学习复杂规律，是现代深度学习的 “重要基石”，广泛用于图像识别、语音处理等场景。
【干货收藏】手搓一个Qwen3：从输入层到输出层的代码解析
2025年4月29号，阿里千问团队发表了Qwen3模型，这是 Qwen 系列大型语言模型的最新成员。他们的旗舰模型Qwen3-235B-A22B在代码、数学、通用能力等基准测试中，与 DeepSeek-R1、o1、o3-mini、Grok-3 和 Gemini
庖丁解牛——透彻理解多层感知机（MLP）的内部机制
多层感知机（MLP）——有时也称为人工神经网络（ANN）或前馈神经网络（FNN）——是深度学习中最基础、最强大的架构之一。其灵活的设计和卓越的性能使其成为解决各领域各种问题的首选算法。