ai教学

高斯分佈（又稱常態分佈）是統計學和資料科學領域最基礎且廣泛應用的機率模型，其「鐘型曲線」描述了眾多自然現象與社會資料的分佈規律。本文以新聞深度報道角度，系統解析高斯分佈的基本原理、數學公式、經典應用場...

迁移学习（transfer learning）正在改变AI开发方式，新手利用迁移学习可节省数据资源、加速原型迭代，即便仅有少量样本也能优化模型效果。文章详细介绍迁移学习基础、主流方法、实操流程和工具平...

本文以新聞報導視角，聚焦AI平台與企業在模型壓縮與推理加速上的五大關鍵技巧：分別是量化（Quantization）、剪枝（Pruning）、知識蒸餾、輕量結構設計、編譯器與硬體加速。內容涵蓋主流方法原...

基於人類回饋的強化學習（RLHF）成為2025年AI領域大模型訓練與智慧升級不可或缺的核心技術。文章全面整理RLHF的基礎原理、與傳統RL的差異、關鍵訓練流程及主流應用工具，深入剖析資料瓶頸、獎勵模...