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Transformer 前馈网络 (FFN) 深度解析 1. 概述与引言 前馈网络（Feed-Forward Network, FFN），在现代深度学习架构中，特指一个由两...

GELU (Gaussian Error Linear Unit) 激活函数详解 1. 概述 GELU，全称为“高斯误差线性单元”，是一种高性能的、平滑的激活函数。与 Re...

从零实现 LayerNorm：PyTorch 自定义层归一化模块详解 🧠 一、为什么要自定义 LayerNorm？ 在深度学习模型中，归一化 (Normalization...

Transformer：多头自注意力机制详解 (PyTorch 实现) 1. 概述 多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）是 Transform...

🚀 从 GPT-1 到 GPT-4：一场关于模型架构的宏伟演进 标签： #AI架构 #Transformer #GPT #大模型进化史 🧠 一、上下文窗口（Contex...

AI的“物理学”：揭秘GPT-3背后改变一切的“缩放定律” 引言：GPT-3的“魔法”时刻 2020年，当OpenAI的GPT-3横空出世时，整个科技界都为之震撼。它展现出...

从GPT-1到GPT-2的性能飞跃及其驱动因素分析 摘要 本文档旨在对OpenAI GPT系列模型从第一代（GPT-1）到第二代（GPT-2）所实现的显著性能飞跃，进行深入...

GPT-2技术范式解析：无监督多任务学习的概率视角 摘要 本文档旨在深入解析OpenAI GPT-2模型所提出的革命性思想：如何在一个统一的、无监督的生成式预训练框架下，实...

GPT系列模型演进：从GPT-1到GPT-4o的技术突破与差异解析 自2018年OpenAI发布第一个GPT模型以来，生成式预训练Transformer（GPT）系列模型以...

🔍 从 Word2Vec 到 GPT：词向量的上下文进化史 在自然语言处理（NLP）的世界里，词向量（Word Embeddings）是最基础的构建块。它们不仅是“词语的...

GPT vs BERT：一个是预言家，一个是侦探｜深入理解语言模型的两大范式 🧩 导语：AI 的“语言觉醒” 早期的自然语言模型（比如 Word2Vec、GloVe）非常...

AI 模型的“返璞归真”：为何设计越来越简单，力量却越来越强？ 如果你一直关注人工智能的发展，从 RNN、LSTM 到如今大放异彩的 Transformer、GPT、BER...

RNN 梯度计算详细推导 (BPTT) 为了详细推导循环神经网络（RNN）中的梯度计算方法——沿时间反向传播（Backpropagation Through Time, B...

Agents 学习如何使用 OpenAI API 构建智能体 (Agents)。 原文 智能体 (Agents) 表示能够智能完成任务的系统，范围可以从执行简单的工作流到追...

Claude Code 自动提醒配置：让 AI 主动找你，不再盯屏等待 用 Claude Code 写代码时，有没有这种烦恼： Claude 在后台跑任务时，你不知道它什么...

Anthropic-构建高效的AI Agent 原文 发布日期：2024年12月19日 摘要： 我们与数十个跨行业构建LLM Agent的团队合作过。一致的发现是，最成功的...

Claude Code API 配置切换工具 (CCS) 一个用于在不同的Claude API配置之间进行切换的命令行工具。 功能 列出所有可用的API配置并提示选择 支持...

🌈 Vibe Coding - Cursor AI Code Editor 入门指南：AI编程的新范式 随着 AI 助手的不断演进，编程已不再只是人类与代码的孤独对话，而...

如何写出好用的提示词？——从原理到实操，以“减肥食谱”为例全解析 ✨ 引言：提示词是使用AI的核心能力 生成式 AI（如 ChatGPT、Claude、通义千问等）已经成为...

1. 引言 生成式 AI 的快速发展，使我们与模型交互的方式变得尤为重要。提示词工程（Prompt Engineering）是一门关于如何精准引导大模型行为的技术。从最初的...