过去十年，深度学习模型的规模从上百万参数的卷积网络扩展到上千亿参数的大语言模型，性能突飞猛进。然而，我们对这些模型为何有效仍缺乏系统性的理解。一个关键但常被忽视的原因在于：在神经网络中，存在大量 “不同却等价” 的参数配置 —— 它们实现相同的模型函数，却让优

神经网络 几何 函数 泛化 学习理论 2025-10-29 17:30  2

在人工智能应用日益广泛的今天，如何设计有效的提示语链（Prompt Chaining）已成为提升AI输出质量的关键技能。接上一节课，我们继续通过实际案例，为大家详细阐述让AI生成高质量的复杂内容：

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在学习机器学习前，我们引入 PAC 学习理论，该理论阐明了什么样的问题是可以被机器学习的. 而在介绍该理论之前，我们需要先搭建学习模型的基本框架，以建立机器学习与数学间的联系.

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