<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>万能近似 on AI 学习笔记</title><link>https://jason-azure.github.io/ai-blog/tags/%E4%B8%87%E8%83%BD%E8%BF%91%E4%BC%BC/</link><description>Recent content in 万能近似 on AI 学习笔记</description><generator>Hugo -- 0.146.0</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Tue, 17 Mar 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://jason-azure.github.io/ai-blog/tags/%E4%B8%87%E8%83%BD%E8%BF%91%E4%BC%BC/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>为什么 AI 离不开线性？因为人类的大脑也离不开</title><link>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/why-linearity/</link><pubDate>Fri, 13 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/why-linearity/</guid><description>线性不是世界的本质，而是大脑的&amp;rsquo;操作系统&amp;rsquo;。从认知偏差到万能近似，从傅里叶到 Transformer 位置编码——一根直线如何撬动整个 AI。6 张动图，一篇从认知科学到工程哲学的深度探索。</description></item><item><title>函数的竞赛：人类试过的所有方法，和神经网络胜出的原因</title><link>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/function-competition/</link><pubDate>Tue, 17 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/function-competition/</guid><description>人类 400 年来发明了无数拟合函数的方法——泰勒级数、傅里叶级数、多项式、样条、核方法。每一种都精妙绝伦。但当任务变成&amp;rsquo;在万亿维空间中学习生成规律&amp;rsquo;，只有一个选手能站到终点。这不是选择题，这是淘汰赛。</description></item></channel></rss>