总结

本文是一篇面向非专业人士的人工智能和大模型基础介绍，作者通过自身的学习和理解，从抽象化思维、计算原理、神经网络的本质到模型训练和优化，详细讲解了AI相关的核心概念和运作方式，同时探讨了跨层优化的重要性和局限性。

关键点

• 作者以非计算机专业背景，分享了对AI和大模型的理解，目的是帮助非专业人士了解AI的基本原理。
• 提到知识理解需要抽象化和分层，适度的抽象是解决复杂问题的基础。
• 通过电路和信号处理的视角，解释了神经网络的基本概念，将其类比为电路网络中的信号变换系统。
• 描述了卷积操作的原理及其在信号处理中的作用，进一步引申到神经网络的工作机制。
• 分析了“变换”（Transform）在傅里叶变换与Transformer网络中的意义，说明Transformer名称可能来源于“变换”。
• 神经网络的“深度”指的是网络的层次，而非思维深度，强调不要过度解读。
• 模型训练的本质是通过数学优化过程，拟合输入输出关系，目标是最小化损失函数。
• 强化学习通过反馈机制进行训练，适用于某些特定场景，体现了心理学概念在AI中的应用。
• 跨层优化是大模型领域的重要手段，但需要合理的抽象和工程实践，不能盲目追求。