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系统方法、实战经验与行业观察
Transformer 是 2017 年提出的深度学习架构，也是 ChatGPT、Claude 等大语言模型的基础。本文用通俗方式解释它的工作原理：注意力机制、编码器-解码器结构，以及它如何支撑现代 AI。
Embedding 把文本、图像等数据映射为高维向量，让"语义相似"变成"向量距离近"。本文介绍 Embedding 的原理、生成方式、应用（搜索/聚类/推荐）与选择要点。
认识推动人工智能发展的重要人物
Geoffrey Hinton 是深度学习三巨头之一，反向传播算法的关键推动者，2018 年图灵奖与 2024 年诺贝尔物理学奖得主。本文回顾他的学术生涯、核心贡献与晚年对 AI 风险的公开警告。
李飞飞是斯坦福大学教授、ImageNet 的创建者、以人为本 AI 运动的推动者。本文回顾她从 ImageNet 到 HAI 的学术路径，以及她关于 AI 伦理与人才多元化的主张。
