Paramita

本文回顾了视觉生成模型的发展历程，从VAE、GAN、DM到DiT，见证了从概率建模、对抗生成到噪声去噪机制的演变。

本文探讨了从计算机视觉模型到现代多模态模型（如CLIP、ViLT）的演变过程，重点分析了Transformer架构在其中的关键应用。

本文深入解析了 Transformer 架构的核心组成与工作流程，重点介绍了其内部机制，包括自注意力、多头机制、位置编码、前馈网络等关键模块，并详细剖析了 Decoder 的结构与运行方式。

神经网络的原理：神经元模型、单层神经网络、多层神经网络、深层神经网络； 机器学习：损失函数、梯度下降+反向传播 LLM中的神经网络；

大语言模型的训练过程： 预训练：学习海量文本数据，掌握语言的基本结构与语义； 监督微调(SFT)：利用标注数据集使模型理解并执行特定指令； 强化学习(RLHF)：让模型懂人类偏好，输出高质量回答

了解React架构的演变过程，以及React 18并发渲染的机制和新特性，包括useTransition、useDeferredValue和Suspense等。

Koa 的源码非常简洁，其核心主要由以下4部分组成：Application、Context、Request、Response。

基于Ollama + Node + socketIO技术栈，搭建一个基于本地大模型服务的简易AI聊天应用。

前端工程质量优化： 构建优化：构建分析，解析优化、并行构建、缓存； 体积优化：体积分析，公共代码提取、TreeShaking等； 性能优化：性能分析，CDN加速，按需加载； 服务端渲染； 预编译优化；