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原理
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用通俗的话讲清 AI 怎么工作：从人工神经元到 Transformer、预训练和推理模型。
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玻尔兹曼机玻尔兹曼机是一种用全局能量给每种网络配置打分、并用随机学习算法训练的神经网络。它由杰弗里·辛顿与特里·塞诺夫斯基提出，把能量模型带进了认知科学与机器学习。主题模型主题模型把文档表示为主题的混合，用潜在主题为文本集合提供紧凑的统计描述；2003 年的 Latent Dirichlet Allocation 论文将这一思想形式化为分层贝叶斯模型。联结时序分类（CTC）联结时序分类（CTC）是一种训练循环神经网络为未切分序列（如语音、手写）打标签的方法，不需要逐帧对齐。它于 2006 年提出，用 CTC 训练的 LSTM 因此赢得了循环网络早期的国际竞赛。深度神经网络声学建模深度神经网络声学建模用多层网络把语音映射为音素等单元。2010 年 NIPS 论文用深度信念网络与均值-协方差 RBM 提取语音特征，在 TIMIT 上取得 20.5% 音素错误率。用 GPU 训练深度学习图形处理器（GPU）能同时执行大量算术运算，很适合神经网络训练。2010年前后起，GPU被用于深度学习，使其能够在更大规模上实际运行。Xavier / Glorot 初始化Xavier（Glorot）初始化是 Glorot 与 Bengio 在 2010 年提出的权重初始化方法，按层规模设定初始权重尺度，使信号稳定传播，让深层网络收敛更快。变分自编码器变分自编码器是一种生成模型：编码器把输入映射为隐空间上的分布，解码器从采样结果重建输入，训练时最大化数据似然的下界。生成对抗网络生成对抗网络让一个生成器和一个判别器在零和博弈中相互竞争，生成器因此学会模仿训练数据的分布；2014 年由 Ian Goodfellow 等人提出，此后衍生出一系列图像生成架构。知识蒸馏知识蒸馏是把大模型或模型集成的能力迁移到小模型上的方法，在更低的算力和部署成本下保留大部分预测性能。深度伪造深度伪造（deepfake）指用人工智能生成或修改的图像、视频和音频，属于合成媒体。「深度伪造」由「深度学习」与「假」组合而成，2017 年末出现后成为这类内容的通称。混合专家（MoE）混合专家（MoE）模型包含许多子网络，却只把每个词元交给其中少数几个处理。这样总参数量可以很大，而每个词元的计算量仍远小于总量。Tensor Core（张量核心）张量核心（Tensor Core）是 NVIDIA GPU 内部的专用单元，一步完成小矩阵的乘加运算，让神经网络训练与推理背后的矩阵算术大幅加速。模型并行模型并行把单个模型的参数与计算切分到多块加速器上，让一台设备装不下的大模型也能训练。英伟达 2019 年的 Megatron-LM 论文给出了一种层内实现，只需在原生 PyTorch 中插入少量通信操作。缩放定律缩放定律是一种经验规律：语言模型的测试损失会随参数量、数据量和训练算力增加而按幂律平稳下降。它帮助实验室规划大规模训练，也解释了行业对数据中心和 GPU 的竞相投入。扩散模型扩散模型（diffusion models）学习逆转逐步加噪的过程，从噪声出发逐步去噪以生成图像。潜在扩散（latent diffusion）是 Stable Diffusion 的基础。LoRA（低秩适配）LoRA（低秩适配）是一种高效微调方法：冻结预训练模型权重，只训练新加入的低秩矩阵，从而大幅减少可训练参数与显存开销，效果接近全量微调。推测解码（Speculative decoding）推测解码是一种加速大模型文本生成的算法：小模型先提出若干候选词，大模型对这些候选并行检查，在输出完全不变的前提下更快地生成。文本水印（Watermarking）文本水印是在语言模型生成的文字里嵌入一种人看不见、但程序能从一小段词元中检测出来的信号，用来判断一段文本是否出自某个模型。计算机使用（Computer use）计算机使用（computer use）是 Anthropic 在 2024 年 10 月开放公开测试的一项能力，让模型像人一样看屏幕、移动光标、点击和打字，从而操作原本为人设计的普通软件。仿真到现实迁移仿真到现实迁移指先在仿真中训练机器人策略，再迁移到真实机器人，用合成数据补充昂贵的人工演示数据。