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📄️ AI模型与机器学习

全面介绍机器学习的基础知识体系。从AI模型的本质入手，通过通俗易懂的比喻深入浅出地解释模型参数、架构等核心概念，让读者理解模型内部的工作原理。进而介绍机器学习、深度学习、神经网络三者的关系，详细讲解机器学习按技术路线划分的传统浅层学习和深度学习，以及按学习方式划分的监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。通过实例和对比帮助读者建立完整的机器学习知识框架，为理解AI模型训练和应用奠定坚实基础。

📄️ AI模型训练技术详解

深入讲解AI模型训练的核心技术与实践方法。通过猜数字游戏等通俗易懂的例子，阐述模型训练的基本概念和核心流程，包括数据准备、前向传播、损失计算、反向传播、参数更新等关键步骤。详细介绍预训练和增量预训练两种主流训练方法的原理、流程、成本对比及应用场景，涵盖著名模型案例、技术要点和实际应用。帮助读者掌握AI模型训练的完整知识体系，为实际项目开发提供指导和参考。

📄️ AI模型微调技术详解

深入讲解AI模型微调技术的核心方法与实践应用。从传统训练的痛点出发，详细介绍微调技术的诞生背景和优势。全面解析全量微调、有监督微调、强化微调、人类偏好对齐等四种主流微调方法的原理、流程、适用场景及成本对比。包含智能客服、代码助手等实际业务案例，提供完整的微调流程、框架选择和成本估算，帮助开发者根据实际需求选择合适的微调方案。