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AI 学习助手

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同一个问题，AI 有时答案稳定，有时天马行空，往往由温度参数决定。本文讲清温度与采样的关系，以及不同学习任务该怎样取值。

机器学习不是背答案，而是从带标签的数据中找规律并调整参数让预测更准。本文介绍监督、无监督和强化三种方式，指出数据越干净越多模型越稳。

RAG 是让 AI 少编造、可溯源的关键技术。本文讲清检索增强生成的工作流程、与普通问答的区别，以及它在教材问答和校本题库中的应用。

深度学习是用很多层神经网络逐层抽取特征的机器学习方法，底层认边缘、高层认物体。本文解释它因数据和算力提升才好用，是今天 AI 跃升的主因。

AI Agent 是当下最热的概念之一。本文讲清智能体与普通聊天机器人的本质差异、它的四个核心能力，以及在学习场景中的真实用处。

AI 认图靠神经网络把图片层层处理，从线条色块组合到部件再到物体，逐步判断类别。本文说明它擅长识别却不真正理解画面，结论仍由人判断。

现在的 AI 能看懂试卷照片、听懂口语录音，靠的是多模态能力。本文讲清多模态的原理、典型应用和当前的能力边界。

智能音箱唤醒后语音识别转文字，语言模型理解意图，语音合成念答案，形成听、懂、答三步。本文提醒嘈杂环境易听错及联网录音的隐私注意点。

微调是让通用模型适配特定学科与学段的关键手段。本文讲清微调的原理、与提示词和 RAG 的区别，以及什么时候才真的需要它。