Skip to main content
Link
Menu
Expand
(external link)
Document
Search
Copy
Copied
LLM 学习笔记
公式用法
Welcome
Write-Ahead Log（WAL）学习笔记
Elasticsearch 的 Write-Ahead Log（Translog）学习笔记
Lucene 学习笔记
倒查表——AI分词的基础
「计算成本」与「语义结构」
泛化能力漫谈
语义连续性(Semantic Continuity) & 高维流形（manifold）
高维流形（Manifold）
跨主题、跨领域时容易失真（流形弯曲）
高维语义空间
Embedding和Transformer
GPT-4 这样的大模型是怎么搭起来的
LLM 是如何部署的
这种工程架构是怎么想出来的？
AI 大模型时代的基础设施共识
一切神经网络，本质上都是一张计算图（Computation Graph）在运行
这些知识从哪获得
一个工程师式学习路径：
Week 1–2（第一阶段：能跑起来）
Week 3–4：LoRA/QLoRA 微调实操
公式用法
行内：$a^2+b^2=c^2$
块级： \(\nabla \cdot \vec{E} = \frac{\rho}{\varepsilon_0}\)