AI知识全解析：十大博主带你从入门到精通
在AI加速赋能各行业的今天，掌握相关知识已成为核心竞争力。本文精选十位兼具专业性与实战价值的AI领域优质博主，覆盖电商、计算机视觉、NLP、伦理治理、医疗影像等方向，为不同阶段的学习者提供系统、可落地的知识路径，助力高效进阶。
Transformer中的残差连接与层归一化
残差连接与层归一化是深度学习的稳定基石：前者通过“信息高速公路”缓解梯度消失，后者以“训练稳定器”解决分布偏移。二者协同，使深层网络训练更高效，成为Transformer及大模型成功的关键。
Transformer架构深度解析：重新定义序列建模的革命
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，2017年由Google提出，彻底摒弃了RNN的循环结构，实现并行化处理序列数据。其核心通过QKV机制捕捉长距离依赖，以“圆桌会议”式交互提升效率与性能，成为大模型时代的基石。
《AI大模型》从机器学习到现代大模型
人工智能历经从机器学习到深度学习的演进，以Transformer架构为里程碑，催生BERT、GPT等大模型。技术发展涵盖CNN、RNN、自注意力机制，推动预训练、微调与推理优化，实现多模态、高效能与安全对齐，正迈向更智能、普惠的未来。