写在前面 去年的这个时候，我还在跟团队争论“GPT-5会不会是最后一个通用大模型”——如今回看，那个问题本身就…
在机器学习的实践中，我常常遇到这样的场景：一个团队花了数周训练一个深度神经网络，在训练集上达到了 99.9% …
从“万能模型”到“精耕细作”：大模型在垂直行业的沉默革命 如果你还停留在“大模型就是ChatGPT”的认知里，…
引言：机器学习的内核从未改变 在2025年的今天，Transformer家族的变体已渗透到每一个垂直行业，Ag…
从“大语言模型”到“世界模型”：机器认知的范式转移 过去两年，我们见证了从GPT-4到Claude 4、Gem…
如果你在机器学习领域摸爬滚打过一段时间，一定听过“偏差-方差权衡”（Bias-Variance Tradeof…
前言：告别“越大越好”，迎来“用得巧” 过去两年，机器学习圈子里最明显的感受就是“卷”——参数规模从千亿冲向万…
2025年接近尾声，回顾这一年AI领域的进展，对比学习（Contrastive Learning）已经从学术界…
一、从“试错”到“因果推理”：强化学习的范式迁移 2025年下半年，我参与的一个自主泊车项目遇到了瓶颈——传统…
从经典到融合：我们为何需要重新理解训练范式 过去五年，机器学习领域的训练范式经历了从“大数据+大模型”到“分布…
