Karpathy神经网络02：Makemore - 语言模型入门
本文是《Karpathy神经网络零基础课程》系列文章 ← 上一篇：Karpathy神经网络01：Micrograd – 手撸一个AI大脑 | → 下一篇：Karpathy神经网络03：MLP – 多层感知机 这是一篇...
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Karpathy神经网络01：Micrograd - 手撸一个AI大脑
本文是《Karpathy神经网络零基础课程》系列文章 ← 上一篇：无 | → 下一篇：Karpathy神经网络02：Makemore – 语言模型入门 这不仅是一个视频总结，更是一堂为你量身定制的 AI 原理启蒙课。 视频的作者...
Karpathy神经网络零基础课程：从零手撸到GPT
TL;DR Andrej Karpathy（前特斯拉AI总监、OpenAI创始成员）做了个神经网络课程，从零开始手撸代码，一路搞到GPT。不讲虚的，全是实战。你要是会Python和高中数学，就能跟着学。 为什么值得看？ 先说重点：这课程跟市...
AI苍蝇智能导航迷宫：神经网络模拟实验
在这个模拟实验中，研究人员利用神经网络控制虚拟苍蝇，使其在复杂迷宫中实现自主导航。用户可调整超参数优化性能，模拟包括动态避开障碍物的挑战。这项技术展示了AI在模拟生物行为和路径规划中的应用，不仅为机器人学和自动驾驶领域提供算法灵感，还验证了...
DeepSeek发布mHC架构，提升AI训练稳定性
中国AI初创公司DeepSeek于2026年初发布技术论文，介绍流形约束超连接(mHC)深度学习架构。该架构解决了神经网络规模扩大时的训练不稳定性和可扩展性问题，由创始人梁文锋团队研发，声称提供切实的性能改进和卓越的可扩展性。业内观察人士认...
Python实战：从零复现AI经典算法
本文档《算法与机器学习导论》通过Python从零实现算法，从基础二进制、排序逐步深入到K-Means聚类、神经网络反向传播和博弈树搜索，最终复现经典AI论文Blondie24，展示如何用神经进化训练西洋跳棋AI。资源包含19.75 MB P...
开源 Gemini 去水印工具：整合 AI 与数学方法高效去除水印
作者基于论坛开源的逆向 Alpha 混合方案和 GitHub 上的 LaMa AI 修复方法，开发了一个高效的 Gemini 去水印工具。该工具结合快速数学处理和 AI 神经网络修复，纯前端运行，保护用户隐私，支持批量操作。实测显示，对于复...
谷歌创新神经记忆模块，突破大模型长序列瓶颈
谷歌研究人员推出神经长期记忆模块（titan），针对Transformer架构在长序列处理中的注意力稀释、性能下降和显存依赖问题。该模块作为深层神经网络，在运行时动态更新权重，通过“惊奇度”机制选择性记忆信息，类似人脑功能。谷歌设计了三种集...
AI幻觉解决方案：五大前沿技术解析
AI幻觉问题源于模型在长文本对话中无法完整记忆上下文，导致输出错误。本文深入探讨了五种前沿解决方案：1）超长文本LLM，如Claude和Gemini 3 Pro，通过回顾所有文本减少幻觉，但响应慢且费用高；2）循环神经网络（RNN）和状态空...
AI模型套壳鉴别：'你是谁'问题不可靠
本文深入探讨AI大模型的本质，强调大模型作为复杂神经网络，通过海量文本数据训练，并无自我认知能力。作者指出，模型回答’你是谁’问题仅是基于预训练和微调数据生成的概率性结果，而非判断是否套壳的可靠标准。例如，微调可使开...