神经网络沉浮录：从万众瞩目到无人问津，再到改变世界
一个 80 年的真实故事：被一本书判了死刑，被一个算法起死回生，靠改名字重获新生——科技的命运，终究也逃不过人性。
反向传播
AI 的数学语言（六）：梯度下降——AI 怎么学习
从损失函数到反向传播：AI 训练的核心算法。理解 microgpt 和 nanoGPT 训练时 loss 为什么会下降。零基础数学系列完结篇。
看见数学（十五）：梯度下降——数学会学习
AI 的"学习"其实是一个数学过程：计算误差、求导数、沿梯度方向调整参数。梯度下降就是"在高维山谷里摸索下山"。第九篇的导数、第十一篇的向量、第十二篇的矩阵——所有工具在这里汇合。
从手写数字识别到 ChatGPT——一个最简单的神经网络能教会我们什么
用纯 Python 和 NumPy 从零搭了一个 10 个神经元的神经网络，识别手写数字，然后把它拆开——看清了模板匹配、投票矩阵和每一步计算。从这个最小的网络出发，聊聊 FNN、CNN、RNN、Transformer 的演进，以及可解释性的边界。