【AI 日报】黄仁勋辞任英伟达CEO：33年时代落幕，CFO克雷斯临时接掌
🔦 今日速览 黄仁勋辞去英伟达总裁、CEO及董事职务，执掌33年戛然而止，CFO克雷斯临时接任、首设董事长由前新思CEO哈维·琼斯出任，周五市值跌破4万亿美元。Anthropic IPO获六倍超额认购并拒绝中国大陆及香港投资者认购；SpaceX宣布740亿美元投建超级计算中心；DeepSeek晚间…
Thoughts & Notes
记录技术与生活的碎片
Latest
最新文章
中心极限定理：为什么世界是正态的
想象一个三角形钉板，顶上有一个漏斗。你把一颗弹珠从漏斗倒进去，它在下落过程中不断撞击钉子，每次撞击都随机向左或向右偏转。最终，弹珠落入底部某个槽里。 如果你只倒一颗，它会落在哪里完全随机。但如果你倒一万颗呢？ 神奇的事情发生了：底部槽中的弹珠堆出一个漂亮的钟形曲线。无论钉子间距如…
其他文章
AI 的内心独白：Anthropic 揭示语言模型如何用词语「思考」
原文标题：Verbalizable Representations Form a Global Workspace in Language Models作者：Anthropic Transformer Circuits …
【论文翻译】DSpark：基于置信度调度的半自回归推测解码
原文标题：DSpark: Confidence-Scheduled Speculative Decoding with Semi-Autoregressive Generation作者：Xin Cheng, Xingka…
服务器 CPU 供应紧张深度分析
生成日期：2026-07-03聚焦范围：服务器 CPU，包括 Intel Xeon、AMD EPYC、Arm server CPU、自研云端 CPU，以及 AI 服务器中的主控 CPU（host CPU）。不讨论 PC …
Token ID 到 Embedding 机制详解
生成日期：2026-06-26主题：token id 如何变成 embedding、embedding table 的内部机制、位置编码、训练更新，以及它在 LLM 整体流程中的作用适合读者：知道 LLM 会“分词”，但…
为什么 LLM 要使用 Q/K/V
0. 先看结论 LLM 使用 Q/K/V，不是因为三个字母神秘，而是因为 attention 本质上在做一次“可微的内容检索”： 放进 Transformer 里就是： \mathrm{Attention}(Q,K,V)…
Scaled Dot-Product Attention 详解
0. 先看结论 Scaled Dot-Product Attention 的公式是： \mathrm{Attention}(Q,K,V)=\mathrm{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d…
Softmax 的来历与 LLM 应用
0. 先看结论 Softmax 做的事很直接：把一组分数变成概率分布。它的思想可追溯到统计物理里的 Boltzmann/Gibbs 分布，后来进入选择理论、统计学习和神经网络。到了 LLM 里，最常见的是两个位置： 输出…
《LLM Deep Learning》—— 从零写代码，搭一套工业级大语言模型工程
课程仓库: https://github.com/garry-x/llm-course 本地阅读: clone 后 ./serve.sh serve 启动，默认 http://localhost:8080 状态: 持续更…
向量的几何：减法、点积与距离
向量是线性代数的基石。很多人熟悉向量加法的平行四边形法则，却对减法、点积和距离之间的深层联系感到模糊。本文用几何图解和代数公式，帮你建立从向量减法到点积相似度、再到距离度量的完整直觉。 一、从代数到几何 设平面向量 则减…