大语言模型/AI依旧是当下最为重要的技术，个人也认为在未来 10~20 年这依旧将是最为重要的技术。本页面记录自己关于 AI 相关技术的探索与学习。
问答 Agent 构建过程实践与经验
使用 MCP 帮助大模型解决24点问题
参加 GOSIM 大会的 AI 见闻
DTCC 2025 的 AI 部分观察
理解 DiskANN 的核心“RobustPrune”
Word Embedding 的可解释性探索
Stochastic Gradient Descent的梯度波动问题和Adam optimization
随机梯度下降(SGD)和Mini-batch梯度下降
浅层神经网络的超参数分析
从零构建图片识别的神经网络
99行代码构建极简的神经网络
奇异值分解–深度学习的数学基础
二元函数的偏导数、方向导数、梯度
使用计算图进行微分/求导运算
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