可视化学 AI 完整路线图:从 3Blue1Brown 到 Neuronpedia 的资源清单
techNmak · x · 2026-09-04
作者给出一条「从零开始可视化学习 AI」的完整路径：
- 数学：3Blue1Brown → Seeing Theory
- 机器学习：TensorFlow Playground → Distill
- Transformer：Jay Alammar → Transformer Explainer → Bycroft
- 现代 LLM：RoPE → GQA/MLA → MoE
- 推理：Modular
- Embedding：Embedding Atlas
- 可解释性：Neuronpedia
他强调最重要的一点：不要花几周反复看 15 个讲解基础注意力的视频——一旦经典 Transformer 搞通就往前走，现代 LLM 工程真正有趣的地方在 RoPE、GQA/MLA、MoE、KV caching、FlashAttention、batching、量化、投机解码与可解释性。
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