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Agent 时代的一些术语澄清
李维 2026-2-12 16:47
GeneralAgent、SpecialAgent、App、API、Skill、Plugin到底怎么区分? Agent 时代最容易混淆的,不是技术,而是抽象层级。很多讨论在不知不觉中把不同层的东西混为一谈: Plugin(插件) 是不是 App? Special Agent 是不是新时代 App? API 和 Skill 有什么区别? General Agent 到底是工 ...
个人分类: AI 浪潮|5842 次阅读|没有评论
梁文峰团队的 mHC 研究在做什么
李维 2026-1-2 18:22
立委按:逢年过节必有新事儿。去年元旦春节那一会儿是闹腾CoT强化推理,DeepSeek开源推理模型推动了大模型后训练的范式转变。今年梁文峰他们元旦又“闹事”了,但不像CoT那样直观。这次说的是mHC,听上去就显得高深。值得拆解一下。 把残差从“单车道”扩成“立交桥” 新年第一天,DeepSeek 在 arXiv 放出一篇 ...
个人分类: AI 浪潮|5907 次阅读|没有评论
再论大模型压缩的“有损”与“无损”
李维 2025-11-24 14:30
要把这一点说清楚,我们得从一个更底层的问题开始: 什么是“真正的压缩”? 为什么说“压缩就是智能”的同时,又不得不承认大模型在训练上是“有损”的? 一、从第一性原理看“压缩”:柯氏复杂度与上帝视角程序 在信息论和计算理论的深水区,“压缩”的终极定义并不是 zip、PNG 那种工程实践,而是: 给定一段数 ...
个人分类: AI 浪潮|4831 次阅读|没有评论
自学习是思想革命,Transformer是工程火箭
李维 2025-11-8 08:27
很多人容易把“自(监督)学习”(Self-supervised Learning)和“Transformer”混为一谈。实际上,它们属于人工智能演化的两个不同层面。 自学习 是一条 算法路线 ,它回答的是:“智能能否在没有人工标注的情况下,从数据中自己学习知识?” 它的革命性在于——让AI不再依赖昂贵的监督数据,也能学会完成原本需要监督 ...
个人分类: AI 浪潮|3780 次阅读|没有评论
CNN与RNN——让机器学会看与听
李维 2025-11-8 08:26
AI现代史从神经网络革命开始。其中CNN与RNN是当时的两个主流网络。 要让计算机学会“看”,第一步是让它理解 邻近像素之间的关系 。我们人类识别物体时,并不会一眼就看透整张图片,而是聚焦在不同的局部区域:眼睛、嘴巴、轮廓。 卷积神经网络(CNN) 的原理正是模仿这一点。 CNN通过一个个“小窗口”(卷积核) ...
个人分类: AI 浪潮|3992 次阅读|没有评论
The Chain Rule: The Mathematical Guarantee Behind Backpropag
李维 2025-11-8 08:24
We know that backpropagation is the key to deep neural networks. What enables this key to unlock the door to deep learning is the chain rule . Mathematically, the chain rule for gradients guarantees that the direction of each local adjustment forms part of the overall direction ...
个人分类: AI 浪潮|3601 次阅读|没有评论
反向传播:深层神经网络的钥匙
李维 2025-11-8 08:22
【立委按:反向传播是现代AI最关键的算法,没有之一。是深度学习革命与大模型爆发的技术基础。如果你没听说过它,或者知之甚少,至少是该了解一点它,因为这是AI奇迹表现的基础。】 通过增加非线性转换的“隐藏层”,网络可以把线性不可分的低维问题(如“异或门”)映射到更高维的、可分空间中。从此,神经网络具备了表 ...
个人分类: AI 浪潮|4987 次阅读|没有评论
小科普:图灵机是怎么工作的?
李维 2025-9-19 10:13
图灵机是所有计算和AI的理论原点。它是什么,如何工作的呢? 1)开场:一支铅笔,一条纸带,一位年轻人 1936 年,一个 24 岁的年轻人叫阿兰·图灵。他没端出庞大的仪器,也没写密密麻麻的公式,只提出了一个简单到极致的主意: 给我一条不限长的纸带,一个只会前后挪动的小脑袋,我就能把所有能算清楚的事,统统算清楚。 ...
个人分类: AI 浪潮|5768 次阅读|没有评论
说说神经 codec,大模型时代的音频技术要点
李维 2025-9-12 17:25
“Codec”是 coder(编码)和 decoder(解码)的合体,指一整套“压缩—还原”的机器:编码那端把声音挤压成更省空间的表示,解码那端再把它尽可能还原出来。 在大模型时代,音频和文本一样,常被切成片段并编码成离散 token 的序列。用来量化的“音频词典”叫码本(codebook),好比厨房里的香料盒——一格格离散的小向 ...
个人分类: AI 浪潮|6117 次阅读|没有评论

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