手把手拆解AI核心算法！这位教授的方法让数万人直呼“开窍了“

已于 2025-03-29 22:35:13 修改
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分类专栏： 人工智能 AI 文章标签： 人工智能 算法
于 2025-03-17 11:50:53 首次发布
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手把手拆解AI核心算法！这位教授的方法让数万人直呼"开窍了"

2023年被称为AI技术爆发的元年，但有多少人能真正说清神经网络是如何"思考"的？当ChatGPT轻松写出专业论文时，普通人是否注定只能当"技术文盲"？
科罗拉多大学博尔德分校计算机系副教授Tom Yeh，用一支铅笔、一张白纸，正在掀起一场颠覆性的AI学习革命。

一、为什么"手算AI"能掀起学习革命？

在LinkedIn拥有2.3万追踪者的Tom Yeh，近期持续更新的《手算AI》系列教程引发现象级传播。不同于常规的代码教学，他要求学习者：关掉电脑，拿起草稿纸，用最原始的数学运算推导AI模型。
这种"返璞归真"的教学法直击三大痛点：

手算AI, 数学运算, AI学习

  1. 破除算法黑箱：将深度学习分解为可触摸的矩阵运算
  2. 建立空间思维：在二维纸面上构建三维参数空间
  3. 培养工程直觉：通过手写推导预判模型行为
    "就像飞行员必须理解空气动力学，AI从业者不能只当调参师。"Tom Yeh在最新推文中强调，手算训练能让开发者提前300%预判模型表现，这种能力在医疗AI、自动驾驶等关键领域尤为重要。

二、

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【实战篇】【搭建本地私有化知识库：用 Ollama 和 AnythingLLM 打造你的专属 AI 大脑】
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04-07 533
最近 AI 火得一塌糊涂，ChatGPT、文心一言、Claude、DeepSeek…… 这些大模型让我又爱又恨。爱的是它们确实能干不少事儿，恨的是每次用都得联网，还得担心隐私泄露，关键是我这种“技术宅”总觉得：这玩意儿我能不能自己搞一个？于是，我开始研究本地化部署 AI 的方案。直到我发现了 Ollama 和 AnythingLLM，这两个工具简直是为我这种想搞私有化知识库的人量身定制的！今天，我就来手把手教你，用这两个工具搭建一个完全属于你的本地 AI 知识库。
AI之AI by Hand：AI by Hand(手动自定义AI算法的数学逻辑)的简介、使用方法、案例应用之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
07-28 3669
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手算AI核心算法！25道题竟让全球10万+程序员疯抢，教授自曝：我也不敢保证全对
weixin_44626085的博客
03-15 699
或许正如某斯坦福教授转发时所说：「当我们忙着调参时，这份练习册在提醒我们——真正的AI不是炼金术，而是可被手算验证的科学。但谁也没想到，这份看似基础的手算教程，竟在程序员圈引发「地震级」现象：10.8万订阅者连夜下载，评论区秒变大型「找茬」现场，连教授本人都紧张搓手：「虽然检查了5遍，但错误可能还在暗处盯着你…原来教授刻意设计的近似值换算，让无数老手栽在「3的5次方」这个小学数学知识点上。当你的手机相册自动识别出「猫主子」，当翻译软件准确选中「love」而非「live」，背后都是它在操控概率战场。
突然发现Excel手搓transformer真的好清晰！
2401_85379281的博客
12-18 1310
这是一个谷歌在线表格，作者来自科罗拉多大学计算机科学系的副教授Tom Yeh，你可以用这个工具亲自动手计算，从而直观地理解整个神经网络架构是如何运作的。以transformer为例，借助计算过程，就可以展示注意力加权和前馈网络的运作原理，这让围观网友直呼：算一遍就懂，用来学习AI概念和数学基础在适合不过了，我可以分享给你。
[转] 爱情的隐式马尔可夫模型(Love in the Hidden Markov Model)
weixin_33889665的博客
05-14 167
首先感谢原英文作者Tom Yeh的精彩描述，生动地讲述了HMM模型的原理,在此我斗胆用我自己的语言用中文修改描述一次。 感兴趣的可以点击这里下载latex生成的pdf 版本。         男生和女生分别是来自不同星球的科学事实已经众所周知的了。男生们总是认为，女生们都是迷一样的生物，他们的情感状态浮动似乎是以秒单位在变化的，难以理解，更勿论预测了！ 而女生们觉得男生都是没有感觉动物，完...
突然发现Excel手搓Transformer真的好清晰..
qkh1234567的博客
02-10 1302
🔸 这是一份由科罗拉多大学计算机科学副教授Tom Yeh制作的Google在线文档。它非常独特，让你可以亲手操作计算过程，直观感受神经网络的运行机制。🔸 比如在学习Transformer时，你可以亲手完成注意力机制的计算，一步步理解权重分配的逻辑，以及前馈网络背后的原理。很多小伙伴试过后都惊呼“原来如此简单！”那些原本晦涩难懂的概念，动手实践后瞬间变得清晰明了。这种学习方式特别适合快速掌握AI的基本理念和数学知识。
深度学习算法之稀疏自编码器完整剖析
2401_85672460的博客
06-20 2161
换言之，稀疏自动编码器有助于解决“多义性”问题——通过专注于保持单一解释的稀疏激活特征，同时对应于多种解释的神经激活——换句话说，更多的是单向的。想象一下，一个作家的桌子上堆满了不同的纸张——有些是他正在写的故事的笔记，有些是定稿的副本，有些又是他充满动作的故事的插图。值得庆幸的是，作者有一个非常高效的助手——这个助手确保杂乱的桌子定期清洁，将类似的物品分组，整理并放在正确的位置。正如我们在之前的所有模型中所看到的，一个简单的权重和偏差矩阵与ReLU相结合后其功能是强大的，能够创造奇迹。
Excel里跑AI模型？这个教授用一张表格颠覆你对深度学习的认知
weixin_44626085的博客
03-19 1229
当全世界的开发者都在抢购GPU时，一位计算机教授却在Excel表格里搭建出了完整的AI模型。科罗拉多大学博尔德分校的Tom Yeh教授，用最普通的电子表格软件，完成了一场震撼业界的教学实验——。这不是简单的玩具模型，而是包含四维输入、完整离散化计算的核心算法。当业界还在争论Transformer和SSM孰优孰劣时，这位教授已经用电子表格解构了最前沿的Mamba模型。更令人震惊的是，这份能跑通AI算法的Excel文件，竟然只有322KB。
自动化工具Sikulix介绍和使用教程
04-21 5205
小结：SikuliX 脚本 (.sikuli) 是包含实现测试用例的 Python 源文件 (.py) 以及源文件使用的所有图像文件 (.png) 的文件夹。Sikuli 脚本中使用的所有图像路径都默认是 .sikuli 包中 .png 文件的路径。默认情况下，当在使用SikuliX IDE 保存时，SikuliX 脚本文件夹/目录与脚本同名。包含的脚本文件必须与文件夹同名。2. 解压缩文件后如图1，双击文件“RunSikuli2.05.bat”即可，如图2为SikuliX IDE-2.05的界面。
突然发现Excel手搓Transformer，真的好清晰...
2401_85325726的博客
12-22 1494
强烈推荐 Tom Yeh 教授的手绘 AI 算法系列教程，这次他直接用 Excel 手搓出了 Self-Attention.自注意力作为 Transformer 的核心机制，对于初学者来说有一定理解难度，特别是其中的 QKV 三个矩阵的运算，学起来更是让人头秃，现在有了这份可交互 Excel 真的能降低理解成本。所有Excel已打包好了，😝朋友们如果有需要的话，可以V扫描下方二维码联系领取~
强化学习 A2C算法
最新发布
tony365的博客
06-13 481
更准确地说，Reinforce 是 基于策略的方法 的一个子类，称为 策略梯度方法。在基于策略的方法中，我们的目标是直接优化策略，而无需使用价值函数。更准确地说，Reinforce 是 基于策略的方法 的一个子类，称为 策略梯度方法。然而，因为我们使用蒙特卡洛采样来估计回报（我们使用整个 episode 来计算回报），所以我们在策略梯度估计中存在显着的方差。然而，因为我们使用蒙特卡洛采样来估计回报（我们使用整个 episode 来计算回报），所以我们在策略梯度估计中存在显着的方差。
大模型工作流Dify面试题及参考答案
大模型大数据攻城狮的专栏
06-12 514
设计一个基于 Dify 的智能摘要与重点提取 Agent，需结合Prompt 工程、模型能力配置和工作流优化，确保对长文本的高效解析和关键信息提炼。1. 明确任务需求与输入输出输入：长文本内容（如文章、报告、会议记录）或文本 URL输出摘要：简洁概括原文核心内容，控制在原文长度的 10%-20%重点列表：分点列出关键数据、结论、行动项等可选：关键词提取、情感倾向分析示例场景输入：一篇 5000 字的行业报告。
yolo模型精度提升策略
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结合起来，才能最大程度地提升那6种相似BGA的区分能力，从而显著提高整体mAP。持续进行基于难例分析的主动学习是突破瓶颈的可持续方法。使用自适应优化器、学习率热身与余弦退火，进行充分长周期的训练（配合早停）。持续收集模型在相似BGA上的错误样本，优先标注并加入训练集进行迭代。设计模拟BGA实际成像挑战（反光、模糊、视角变化）的增强方案。尝试引入注意力机制，将分类损失替换为。训练数据（2倍以上是合理起点）。（Focal Loss）以及。显著增加6种相似BGA的。（特别是注意力机制）、
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06-10 678
Spring AI支持来自OpenAI的各种AI语言模型，OpenAI是ChatGPT背后的公司，由于其创建了行业领先的文本生成模型和嵌入，它在激发人们对AI驱动的文本生成的兴趣方面发挥了重要作用。
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P-Tuning v2（2022） - **改进点**： - 在模型的每一层都添加软提示（类似 Prefix Tuning 的思路），而不只是输入层。 - **引入轻量级 MLP 层**：在预训练模型的输出后添加一个小型的多层感知机，增强分类能力。 - **结构特点**： ``` 输入文本 + 软提示 → 预训练LM → MLP层 → 分类输出 ``` MLP 通常由 1-2 层线性层组成，参数量远小于全量微调。
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在PyTorch中处理二维张量（矩阵）时，‌dim=1‌，也就是逐行处理每一行的所有列元素。
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以常见物品为例：内地称\"创口贴\"，香港称\"胶布\"，台湾称\"OK绷\"；汽车品牌\"奔驰\"在香港译作\"平治\"、台湾译作\"宾士\"，这类词汇差异需要额外认知成本。该工具内置智能词库系统，能自动识别并转换具有地区特色的用词表达，实现内地、香港、台湾三地语言习惯的精准转换。针对台湾地区使用的注音符号（如ㄅㄆㄇㄈ）及网络流行的火星文等特殊文字形式，提供对应的转换方案。这款工具还有许多功能，我就不一一介绍啦。
扣子开发汽车行业智能客服示例
brucexia的专栏
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在本节中，我们想要创建一个AI客服，用于介绍汽车领域的行业知识，因此需要利用知识库的能力。首先，梳理汽车行业知识，形成FAQ（常见问题解答）。然后，将其上传到知识库中。最后，将知识库配置到AI Agent智能体中，使其能够调用知识库的内容作为回复。完成以上步骤之后，当用户咨询Agent有关汽车领域知识的问题时，Agent将根据FAQ的内容进行回答。传统的机器人客服只能生硬地套用FAQ，缺乏灵活性。
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