AI原理图解
Transformer注意力机制原理、MoE专家混合模型、RLHF强化学习、KV Cache工作原理、Diffusion扩散模型图解与直觉理解
共 7 篇文章
图解 KV Cache 优化：大模型推理加速的核心技术
深入理解 Transformer 推理中的 KV Cache 机制，掌握 PagedAttention、Prefix Caching 等 2026 年最新优化技术，实现 2-5 倍推理加速。实战演示 vLLM、Continuous Batching、KV 量化等核心技术。
图解思维链蒸馏（CoT Distillation）：如何让 3B 小模型学会 70B 大模型的推理能力，2026 最新结构化蒸馏与自适应课程实战
思维链蒸馏（CoT Distillation）是 2026 年大模型压缩的核心技术。本教程从零实现完整的 CoT 蒸馏流程，包括 Struct-SQL 结构化推理模板、自适应课程学习、LoRA 高效微调。实战证明：2000 条样本 + 单卡 H200 训练 30 分钟，3B 模型即可在 Text-t...
图解推测解码：如何让大模型推理速度提升 2-5 倍
使用小型草稿模型提前预测多个 token，用大型目标模型并行验证，无需牺牲输出质量即可实现 2-5 倍推理加速。本教程详解推测解码原理、Python 实现和 SSD 最新进展。
图解深度思考（System 2）：如何让大模型从直觉反应升级到慢速推理
深入理解 System 1 与 System 2 的区别，亲手实现具备自我反思、思维树搜索和过程奖励模型的深度推理系统，让 AI 从快速回答进化为深度思考，复杂问题准确率提升至 90%+
图解思维链（CoT）蒸馏：如何让小模型获得大模型的推理能力
深入解析 2026 年最新的 D-CoT 框架，通过控制标签和进化算法，让 7B 小模型实现媲美大模型的复杂推理能力，token 消耗降低 60%
图解 Mamba 状态空间模型：线性复杂度如何挑战 Transformer 的注意力机制
深入理解 SSM 架构的核心原理，亲手实现一个简化版 Mamba 模型，体验超越 Transformer 的线性复杂度优势。涵盖离散化数学推导、选择性机制实现、完整 PyTorch 代码。
图解 LoRA 低秩适配：矩阵分解如何减少 99% 训练参数
LoRA 通过低秩矩阵分解将可训练参数压缩到 0.1-1%，QLoRA 结合 4-bit 量化让单张 RTX 4090 微调 33B 模型成为可能。本文从数学原理到实战代码全面解析。