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从零学习大模型（4）——Transformer 的 “内部齿轮”：FFN、残差连接与归一化如何让 AI 更聪明？
本文将从功能原理、技术细节到实际作用，系统解析这些 “幕后模块”：为什么 FFN 能让注意力的输出更 “有用”？残差连接如何让模型 “越 deep 越聪明”？归一化又为何能让训练 “稳如泰山”？
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从零学习大模型（3）——注意力机制：从 Self-Attention 到 KVCache，AI 如何学会 “聚焦”？
从 Transformer 的 Self-Attention 到 GPT 的 KVCache，注意力机制的每一次优化都推动着 AI 能力的跃升。本文将从基础原理出发，解析 Self-Attention、Cross-Attention 的核心逻辑，以及 MHA、GQA 等优化策略如何让 AI 在效率与性能间找到平衡。
思考：B端产品如何进行用户分析
我们常常说要做以用户为中心的设计，那么做到了解用户则是十分重要的。B端产品是这两年开始比较有话题，同时也开始被重视体验设计的一类产品。本文就对B端产品如何进行用户分析阐述一下自己的观点。
从零学习大模型（2）——从文字到数字：Tokenizer 与 Embedding 如何让 AI 读懂人类语言
从 ChatGPT 到文心一言，大模型已成产品革新的关键。但要真正理解它们的能力，产品经理必须掌握底层的语言处理机制。这篇文章将拆解 Tokenizer 与 Embedding 的核心逻辑，用产品视角解析 AI 如何“读懂”语言。
MCP和AI Agent到底是什么？产品经理必懂的AI智能体概念
AI技术日新月异，产品经理不能再停留在“AI很重要”这种模糊认知上。本文将带你厘清MCP与AI Agent的本质区别、核心架构与应用价值，帮你在AI智能体浪潮中掌握产品视角的战略主动权。
零基础入门AI智能体：详细了解什么是变量类型、JSON结构、Markdown格式
当品牌跳出固有框架，以跨界联动、场景创新叩击年轻群体的兴趣点，一场关于如何在迭代中保持鲜活的探索正在展开，既藏着破圈的巧思，也映照着与新一代对话的密码。
从零学习大模型（1）——Transformer架构：原理、演进与AI领域的颠覆性影响
在深度学习的发展历程中，2017 年谷歌团队发表的《Attention Is All You Need》论文具有里程碑意义 —— 该论文提出的 Transformer 架构，彻底改变了自然语言处理（NLP）乃至人工智能领域的技术路径。与传统循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）不同，Transformer 以 “注意力机制” 为核心，实现了并行化计算与长序列依赖建模的双重突破，成为当前所有大型语言模型（如 GPT、BERT）的基础架构。本文将从技术原理、架构设计、演进历程及应用价值四个维度，系统解析这一革命性模型。
一文看清：经营分析、商业分析、数据分析的异同
面试被“经营分析、商业分析、数据分析”绕晕？一张图分不清哪个更值钱、更卷、更吃香？陈老师用 5 分钟给你拆完：经营分析=CEO视角的利润仪表盘，商业分析=业务部门的战术军师，数据分析=底层弹药库；谁在财务部、谁在战略办，直接决定晋升快慢。看完这篇，选岗、跳槽、谈薪不再踩坑。
关于快消行业以及快消供应链的一些认知
快消行业的供应链不是仓储和配送的拼图，而是一套围绕“动销、周转、品类协同”构建的效率体系。本文将从快消行业特性出发，系统梳理供应链运作的逻辑底盘与业务结构，为你构建“看得懂、拆得清、搭得出”的快消供应链认知地图。
大模型评估：初学者入门（一）
大模型的风口已至，但评估却始终是一道“看不清又绕不过”的门槛。本篇文章将从基础概念出发，手把手引导初学者理解大模型评估的核心逻辑与方法体系，厘清技术指标背后的实际含义，为后续深入探索打下坚实的认知地基。
零基础入门AI智能体：智能体介绍
别再把 AI 当聊天工具了！2025 年，真正能替你“动脑又动手”的 AI 智能体已悄悄上岗：从帮你一键扒视频文案，到自动做海报、剪书单号，甚至 15% 的职场决策都将由它们代劳。这篇零基础入门指南，只用 5 分钟带你穿越 70 年进化史，看懂智能体到底“智”在哪；再送 6 步搭建流程＋100 个即用模板，让你零代码也能拥有自己的数字员工。
8000字讲解MCP与Function Call、Agent的关系
本文通过讲解MCP解决了什么问题，以及和以及与Function Call、Agent的关系。通过两个实际对比的案例，对MCP、Function Call、Agent在应用层的关系进行详细的介绍。以便于小伙伴们对AI专有名词有进一步的理解和学习。
