beatai

收录理由

这是一个持续更新的 AI 解读合集，内容从神经网络基础一路讲到现代大模型内部机制，脉络清晰。近期文章覆盖面很广：既有 DeepSeek、Grok 里常见的混合专家架构拆解，也有在笔记本上从零搭出一个能跑的 GPT 的实操记录，还有专门讲 Transformer 最后几层到底在做什么的深入分析。这种搭配让两类人都能找到适合自己的东西：学生可以把它当作一个友好的入门入口，已经在做工程、平时要交付系统的工程师则能借它补上底层原理的课。写作风格偏向第一性原理和真实代码，很少含糊带过，读完之后你能自己推理模型为什么会有这样的行为，而不只是被动接受结论。新文章更新频率稳定，而且都附有可读的完整版本链接，你可以把它当成一份结构化的学习路线，也可以在工作遇到具体问题时按主题翻查。