<?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>理解 on AI 学习笔记</title><link>https://jason-azure.github.io/ai-blog/tags/%E7%90%86%E8%A7%A3/</link><description>Recent content in 理解 on AI 学习笔记</description><generator>Hugo -- 0.146.0</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Sun, 12 Apr 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://jason-azure.github.io/ai-blog/tags/%E7%90%86%E8%A7%A3/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>万物皆向量——当 AI 选择用数学理解世界</title><link>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/vectors-language-of-understanding/</link><pubDate>Sun, 12 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/vectors-language-of-understanding/</guid><description>多模态 AI 揭示了一个深刻的事实：文字、图片、声音——看似截然不同的信息形式，最终都被转化成了同一种东西——向量。然后由同一个 Transformer 用同一套 Attention 机制处理。这引出一个更根本的问题：理解这个世界，最终都要变成语言吗？还是说，有一种比语言更底层的&amp;rsquo;表示&amp;rsquo;在承载真正的理解？</description></item></channel></rss>