AI科普 第2页
「AI 怎么把一句话切成小块？聊聊分词这件基本功」
分词就是让机器先把你打的一长串字切成一个个有意义的块，再拿这些块去查意思、做判断。米岸AI 这篇用大白话讲清它为何是中文 AI 的第一道工序，英文靠空格、中文靠算法，以及切错了会闹出多少笑话，普通读者…
「机器写的能查出来吗？聊聊 AI 水印这招」
「AI 水印是给机器生成内容悄悄埋下的指纹，要么改生成概率要么藏图像信号，让人和检测器能识别出处。米岸AI 这篇讲清它怎么埋、靠不靠谱，以及它最大的软肋，被人改几个字就可能洗掉，顺带聊聊它为啥还没成铁…
「大模型为啥非得抱紧显卡？聊聊 GPU 和算力」
「大模型训练本质是海量矩阵乘法，GPU 天生擅长并行搬这个数，CPU 干这活又慢又贵。米岸AI 这篇用搬砖的比方讲清 GPU 算力为啥是 AI 的命门，顺带说说显存和 FLOPS 这几个绕不开的词，让…
「搜索为啥懂意思了？聊聊语义搜索这回事」
「语义搜索不再死磕关键词字面匹配，而是先把句子变成一串能比意思远近的数，再按含义找答案。米岸AI 这篇用大白话讲清它和老式搜索差在哪儿、靠向量和重排序怎么实现，以及普通人能怎么蹭上这波红利，顺手拆掉几…
「数据一边倒咋办？聊聊类别不平衡这个坑」
「类别不平衡说的是训练数据里一类特别多、另一类特别少，模型学会偷懒，闭眼猜多的那类也能拿高分。米岸AI 这篇讲清它为何坑人，以及重采样、加权这些常用的补法，顺带说说准确率为啥在这时会骗人，新手最容易栽…
「Softmax 是啥？AI 怎么把心里没底变成百分比」
「Softmax 是大模型做选择题时用的一个老办法：它把模型心里那串没谱的分数，统一整理成加起来正好百分之百的概率。米岸AI 这篇用大白话讲清它到底干了啥、为啥非得靠指数，以及普通人看见 AI 给的百…
主题模型是啥？AI 怎么给一堆文章自动贴上“在讲啥”
主题模型，就是让 AI 面对成百上千篇看不过来的文章时，自动琢磨出“这批文字大概都在聊哪几件事”，再给每篇标上它更偏向哪个话题。本文用大白话讲清它的套路、能干啥、又有啥局限，以及它和大模型比还值不值得…
时间序列预测是啥？AI 怎么猜明天的天气和订单量
时间序列预测，就是拿过去一串按时间排好的数（比如每天销售额、每小时温度），去猜接下来会咋走。本文用大白话讲清它的套路、难啃的地方、以及普通人能拿它干点啥，咱不堆公式，把门道说清。（注：本文只讲方法原理…
具身智能是啥？让 AI 长出身体去干活到底靠不靠谱
具身智能，简单说就是给 AI 装上“身体”——不再只隔着屏幕动动嘴聊天，而是能看、能走、能动手，在真实世界里真刀真枪地干活。本文用大白话讲清它为啥被炒得这么热、到底难在哪儿、又离咱们普通人还有多远，咱…
因果推断是啥？AI 怎么分清“有关”和“因为所以”
因果推断要解决的，是 AI 世界里最容易被忽悠的一个坑——把“相关”错当成了“因果”。本文用大白话讲清它为啥重要、经典套路有哪些、又为啥比单纯“看关联”难得多，顺带说说普通人怎么少被假因果骗，咱不堆公…