技术博客 | 记录学习笔记和思考

链式法则与反向传播：从直觉到结构理解

01-30

感知机与神经网络如何学习并逼近复杂函数

01-30

交叉熵损失与最大似然估计：完全理解指南

01-29

Softmax：从直觉到本质

01-28

激活函数的本质原理与作用

01-27

AI 数学精要速览

01-20

从零开始理解：点积为什么能反映向量夹角？

12-24

大模型推理的不确定性：从浮点运算到工程实现

12-17

大模型中的 Function Calling 与工具模式:机制、区别与本质

12-12

生成式AI、解码约束与多模态架构：系统化原理解析

12-08