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AI,個人隨筆

從零學(xué)習(xí)大模型（10）——從 SFT 到 RLHF：大模型如何學(xué)會 “符合人類期待”？

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從零學(xué)習(xí)大模型（9）——大模型監(jiān)督微調(diào)進階：從數(shù)據(jù)工程到推理強化的微調(diào)全流程

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從零學(xué)習(xí)大模型（8）——預(yù)訓(xùn)練：大模型的 “知識積累期”—— 從任務(wù)設(shè)計到數(shù)據(jù)工程

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從零學(xué)習(xí)大模型（7）——解碼策略：大模型如何 “選詞說話”？從基礎(chǔ)方法到投機解碼

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從零學(xué)習(xí)大模型（6）——Transformer 結(jié)構(gòu)家族：從 Encoder 到 Decoder，大模型為何偏愛 “單邊設(shè)計”？

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從零學(xué)習(xí)大模型（5）——位置編碼：讓 AI 讀懂 “語序” 的關(guān)鍵技術(shù)

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從零學(xué)習(xí)大模型（4）——Transformer 的 “內(nèi)部齒輪”：FFN、殘差連接與歸一化如何讓 AI 更聰明？

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從零學(xué)習(xí)大模型（3）——注意力機制：從 Self-Attention 到 KVCache，AI 如何學(xué)會 “聚焦”？

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從零學(xué)習(xí)大模型（2）——從文字到數(shù)字：Tokenizer 與 Embedding 如何讓 AI 讀懂人類語言

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從零學(xué)習(xí)大模型（1）——Transformer架構(gòu)：原理、演進與AI領(lǐng)域的顛覆性影響

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業(yè)界動態(tài)

CTRM 系統(tǒng)：從風(fēng)險管控到業(yè)務(wù)協(xié)同的數(shù)字化進化

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產(chǎn)品設(shè)計

破解 ERP 系統(tǒng) “投入陷阱”：從無效上線到價值落地的底層邏輯

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