AI学习（共 33 篇）
- LoRA 与 QLoRA：让"小团队微调"变得可负担
- 全参 vs 参数高效微调（PEFT）：大多数场景其实用不上"全参"
- 预训练 vs 微调：先想清楚"要不要微调"
- 标注与合成数据：先把数据"标成 AI 学得懂的样子"
- 数据生命周期与质量：为什么"垃圾进、垃圾出"
- 多模态一览：AI 不只认识字
- 推理增强：怎么让 AI 更会"想"
- 检索与语义搜索：怎么快速找到相关知识
- 知识表示与向量：文字怎么变成"数学"
- 指令遵循与结构化输出：让 AI 按你的格式来
- 上下文与记忆：对话为什么能"接得上"
- 生成能力与采样控制：话要怎么说出来
- 边界与兜底：判断不了的时候怎么办
- 自然语言理解（NLU）：让机器"听得懂"人话
- AI 能做什么、不能做什么：建立合理预期
- 扩散模型：AI 画画是怎么做到的
- 生成模型是什么：AI 怎么"创造"新东西
- Transformer 与注意力：大模型为什么这么强
- 神经网络是什么：模仿大脑的数学结构
- 训练与评估：怎么判断 AI 学得好不好
- 机器学习是什么：从"写规则"到"学规律"
- AI 的定义、分类与发展：从"图灵测试"到 ChatGPT
- AI 领域名词大全 —— 从名词学 AI，扫清认知盲区
- 双色球验奖小工具 —— 一个零代码、零设计做出来的调彩助手
- AI 工程上手讲义 —— 从数据到上线的六大动手主题
- C 端 AI 应用品类全景图 —— 工具、玩具、还是关系
- AI+SaaS 产品品类全景图 —— 交付形态 × 覆盖广度 × 价值厚度
- 阿里云百炼使用说明 —— 产品经理全景手册
- Agent Harness 知识体系 —— 搞懂 Agent = Model + Harness
- 向量知识库知识体系 —— 面向产品经理的 RAG 选型指南
- 家庭记账系统 —— 一个纯前端的免费记账小工具
- 双色球选号助手：零代码的AI编程实践
- AI考试刷题小工具 —— 一款面向备考的轻量刷题器