AI 基础科普：从神经网络、LLM 到训练与推理
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AI 基础科普：从神经网络、LLM 到训练与推理
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AI 综述
一篇面向入门者的 AI 基础科普文章，梳理了神经网络输入层、隐藏层、输出层与权重、激活函数、反向传播的关系，并解释梯度消失与梯度爆炸的成因。 文章还介绍 LLM 按 token 续写、上下文窗口与多模态编码器，区分预训练、SFT、RLHF、DPO 及 LoRA、QLoRA 微调，并说明推理阶段的 KV Cache 与投机解码。
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最新进展10月27日 10:32
AI 基础科普：从神经网络、LLM 到训练与推理报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- 博客园AI 基础科普：从神经网络、LLM 到训练与推理
一篇面向入门者的 AI 基础科普，梳理了神经网络输入层、隐藏层、输出层与权重、激活函数、反向传播的关系，并解释梯度消失与梯度爆炸的成因。文章还介绍 LLM 按 token 续写、上下文窗口与多模态编码器，区分预训练、SFT、RLHF、DPO 及 LoRA、QLoRA 微调，并说明推理阶段的 KV Cache 与投机解码。
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