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徐辰一边看，一边在心里默默总结。
在他眼中，那些复杂的网络结构图，瞬间被还原成了最本质的数学公式。
……
然而，当他试图深入了解最新的大语言模型（llm）时，却发现了一个尷尬的问题。
书，不够看了。
ai领域的发展速度，实在是太快了。
传统的学术界，知识的沉淀和出版，往往需要几年的时间。
一本教材从编写到出版，可能里面的技术就已经过时了。
而ai，尤其是大模型，几乎是以“周”
为单位在叠代。
这种“工业界倒逼学术界”
的现象，在ai领域尤为明显。
很多最前沿的技术，根本来不及写进书里，甚至来不及发表正式的论文，就已经被openai、google、meta这些科技巨头，直接应用到了產品中，或者以技术博客、开原始码的形式，扔到了github和huggingface上。
“看来，光看书是不行了。”
徐辰果断调整了策略。
他打开了coursera、udemy，以及b站，找到了几门由史丹福大学、吴恩达、李飞飞等顶级大佬开设的最新网课。
《cs224n：自然语言处理与深度学习》
《cs231n：卷积神经网络与视觉识別》
《生成式ai导论》
他开启了倍速播放，一边看，一边在脑海中构建著知识图谱。
徐辰学得飞快。
这得益於他那恐怖的数学底子。
……
在ai领域，有一条不成文的鄙视链：搞算法的看不起搞调参的，搞理论的看不起搞应用的。
而站在鄙视链顶端的，永远是那些数学功底深厚的人。
普通的ai工程师，可能只会调用pytorch或tensorflow的api，像搭积木一样搭建模型，然后对著一堆超参数进行“玄学”
调优。
他们知道“怎么做”
，但往往不知道“为什么”
。
而数学家，看到的则是更本质的东西。
他们看到的是流形上的概率分布，是高维空间中的几何结构，是优化算法的收敛性证明。
“ai人员的数学好，通常是指他们擅长线性代数、概率论和微积分，能看懂公式，能推导梯度。”
“但数学家的数学好，是指他们能洞察这些公式背后的『结构与『本质。”
……
五天后。
当徐辰关掉最后一节关於“transformer架构源码解析”
的网课视频时，他长长地舒了一口气。
海量的知识，从最底层的感知机，到最前沿的大语言模型，在他的脑海中，构建起了一座宏伟的知识大厦。
【叮！
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