为什么说神经网络几乎可以学习任何东西？

核心观点： 神经网络之所以被认为几乎能学习任何东西，其核心在于它们的通用近似能力 (Universal Approximation Capability)。这主要由通用近似定理 (Universal Approximation Theorem, UAT) 提供理论支撑。

查询扩展（Query Expansion）

在信息检索中，**查询扩展（Query Expansion）**的核心作用是通过补充或优化用户原始查询的关键词，提升系统对用户需求的理解范围和匹配精度。简单来说，它像一个“智能助手”，帮助搜索引擎或检索系统更全面地捕捉用户意图，避免因用户表达简略、模糊或词汇局限导致的漏检问题。以下是其具体作用和实现逻辑的通俗解释：

title: “Karpathy DeepDive LLM” date: 2024-01-01T00:00:00+08:00 draft: false tags: [“资源”, “链接”] categories: [“资源收集”] author: “Peng Tan” description: “Karpathy DeepDive LLM视频课程” wordCount: 4566 readingTime: 19

[1hr Talk] Intro to Large Language Models

https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g 该视频讲稿系统地介绍了大型语言模型（LLMs）。首先，它从基本概念入手，解释了LLM的构成（参数文件和运行代码），并以Llama 2为例进行了说明，强调了其开放权重的特点。接着，深入探讨了LLM的训练过程，分为预训练（海量互联网文本、高昂算力成本）和微调（高质量人工标注数据，塑造助手模型）两个阶段，并提及了可选的**通过人类反馈强化学习（RLHF）**进行性能提升。

title: “字节跳动OmniHuman-1 开源项目解读” date: “2025-02-11T20:22:48+08:00” description: “字节跳动开源的OmniHuman-1项目，并对其技术原理、功能特点、应用前景和伦理风险进行了详细解读。” tags: [“人像视频生成”, “字节跳动”, “OmniHuman-1”, “开源”, “AI”] wordCount: 865 readingTime: 4

做12张上海像素风图片，竖屏，然后用智能多帧穿起来。

把下面的上海景点做出像素图片，竖屏，然后用智能多帧穿起来。

‌东方明珠广播电视塔‌ 金茂大厦‌ 环球金融中心‌ 上海中心大厦‌ 南京路步行街 城隍庙 世博会博物馆 上海博物馆 豫园 静安寺 五角场 前滩华尔道夫酒店‌， 上海邮政总局大楼‌ ‌河滨大楼‌（虹口区） 环球港 朱家角 泰晤士小镇 申园 ‌上海大厦

title: PromptPilot 核心工作原理与方法论详解 date: “2025-09-06T22:10:00+08:00” description: PromptPilot 核心工作原理与方法论详解 tags: [“Prompt”, “PromptPilot”, “字节跳动”] categories: [“ai_tools”] draft: false wordCount: 1129 readingTime: 5

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PromptPilot 核心功能：提供 Prompt 生成、调优、评估、管理全流程智能优化，助力高效获取更优 Prompt 方案。 随模型能力提升、问题趋复杂，解决方案从单一 Prompt 调优转向多步骤、工具及 Agent 参与的 Workflow 系统性优化；PromptPilot 可依托大模型自动拆解问题、规划流程、结合工具生成多样解决方案，还能基于用户反馈持续优化，最终实现代码部署。

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