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Map the AI · 每日学习

每天学会一点,沿着路径前进。

每节课用一个小实验和一道题,帮你理解 AI 如何处理文字、生成回答。想了解更多,可以打开相关教程。

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AI 通识

搞懂 AI 是什么、怎么运作、会在哪里出错——一行代码都不用写。

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一次答对是开始,定期复习能帮你记得更牢。可以随时休息。

入门

机器学习基础

基础概念

提示工程

把类别表示成数字

区分类别标签与有意义的数值顺序。

学这节课前,先了解什么?

这些基础知识会帮助你理解本课。答对一道题只是开始,你可以继续阅读教程,也可以直接尝试本课。

机器学习是什么?建议先理解

模型处理数值表示。类别可以用独热向量表示,其他任务也可能用不同编码或学到的embedding。给类别分配编号,不会自动赋予编号有意义的顺序或距离。

选择一个类别,观察独热编码(one-hot):对应位置为1,其余为0。这是手工指定的编码,不是模型学到的语义向量。

猫

1

狗

0

鸟

0

猫 → [1, 0, 0]

如果改用编号1、2、3,它们也只是类别标签,不能据此推断大小、等级或语义距离。不同任务需要合适的表示方法。

给猫、狗、鸟编号1、2、3。编号3能说明鸟的等级比猫高吗?
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