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进入《深刻理解AI 第0讲——从"会用 AI"到"看懂 AI"》系列信息
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1
深刻理解AI 第0讲——从"会用 AI"到"看懂 AI"
2
深刻理解AI 第1讲——表示的革命：向量、嵌入与特征空间
3
深刻理解AI 第2讲——学习的四种范式：监督、无监督、自监督与强化
4
深刻理解AI 第3讲——泛化、过拟合与归纳偏置
5
深刻理解AI 第4讲——优化：损失函数、梯度下降与反向传播
6
深刻理解AI 第5讲——概率视角：AI 的本质是"建模不确定性"
7
深刻理解AI 第6讲——从感知机到深度网络：连接主义为何一度失败又复兴
8
深刻理解AI 第7讲——CNN 与“看”：卷积、局部性与层级特征
9
深刻理解AI 第8讲——RNN 与 LSTM：让模型“记住”序列
10
深刻理解AI 第9讲——注意力机制与 Transformer：一次看全序列
11
深刻理解AI 第10讲——预训练范式的诞生：BERT 与 GPT 两条路线的分野
12
深刻理解AI 第11讲——语言模型的本质：一切都是"预测下一个 token"
13
深刻理解AI 第12讲——规模定律与涌现能力
14
深刻理解AI 第13讲——上下文学习：不更新权重也能"学会"
15
深刻理解AI 第14讲——训练三阶段：预训练、监督微调与人类反馈
16
深刻理解AI 第15讲——对齐问题：我们到底在让 AI 对齐"谁的"意图
17
深刻理解AI 第16讲——幻觉的根源：为什么它一本正经地胡说
18
深刻理解AI 第17讲——提示工程原理：为什么"话术"真的有用
19
深刻理解AI 第18讲——检索增强生成：给模型外接一个"笔记本"
20
深刻理解AI 第19讲——工具调用与函数：让模型从"说"到"做"
21
深刻理解AI 第20讲——智能体：规划、记忆、反思与自主循环
22
深刻理解AI 第21讲——多模态：文本、图像、语音如何统一进一个空间
23
深刻理解AI 第22讲——决策专题：选型地图（微调 vs 提示 vs RAG vs Agent）
24
深刻理解AI 第23讲——推理优化与部署：延迟、成本、吞吐的三角
25
深刻理解AI 第24讲——评估：如何科学地衡量“AI 好不好”
26
深刻理解AI 第25讲——AI产品设计的特殊性：为不确定性而设计
27
深刻理解AI 第26讲——数据飞轮与护城河：AI 时代真正的壁垒在哪
28
深刻理解AI 第27讲——安全与治理：越狱、注入、幻觉、合规的工程应对
29
深刻理解AI 第28讲——世界模型、具身智能与通向AGI的几条路
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