<?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>线性代数 on AI 学习笔记</title><link>https://jason-azure.github.io/ai-blog/tags/%E7%BA%BF%E6%80%A7%E4%BB%A3%E6%95%B0/</link><description>Recent content in 线性代数 on AI 学习笔记</description><generator>Hugo -- 0.146.0</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Fri, 13 Mar 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://jason-azure.github.io/ai-blog/tags/%E7%BA%BF%E6%80%A7%E4%BB%A3%E6%95%B0/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>AI 的数学语言（一）：用数字画地图——从数轴到高维空间</title><link>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/math-for-ai-1-vectors/</link><pubDate>Sun, 22 Feb 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/math-for-ai-1-vectors/</guid><description>从温度计上的刻度到 ChatGPT 里的词向量，理解 AI 的第一步：用一串数字描述万物。零基础线性代数系列第一篇。</description></item><item><title>AI 的数学语言（二）：向量的加减法——数字世界的方向与距离</title><link>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/math-for-ai-2-dot-product/</link><pubDate>Sun, 22 Feb 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/math-for-ai-2-dot-product/</guid><description>从超市购物到 ChatGPT 的注意力机制：理解向量加减法、点积和余弦相似度。零基础线性代数系列第二篇。</description></item><item><title>AI 的数学语言（三）：矩阵——空间的变形术</title><link>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/math-for-ai-3-matrices/</link><pubDate>Sun, 22 Feb 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/math-for-ai-3-matrices/</guid><description>矩阵是向量的加工机：缩放、旋转、投影。理解 Transformer 中 Q/K/V 投影的数学本质。零基础线性代数系列第三篇。</description></item><item><title>AI 的数学语言（四）：矩阵乘法与 AI——理解 Transformer 的最后一块拼图</title><link>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/math-for-ai-4-matmul/</link><pubDate>Sun, 22 Feb 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/math-for-ai-4-matmul/</guid><description>从矩阵乘法到 Attention 完整公式：softmax(QK^T/√d)×V。把四篇数学基础组装成 Transformer 的核心引擎。零基础线性代数系列完结篇。</description></item><item><title>从矩阵乘法到 Transformer：LLM 背后的数学直觉</title><link>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/transformer-math/</link><pubDate>Mon, 02 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/transformer-math/</guid><description>不做证明，只建直觉。从矩阵乘法的三种视角出发，一步步搭建理解 Transformer 的完整数学框架：QKV 投影、多头注意力、残差连接、MLP，以及它们如何协作生成下一个 token。</description></item></channel></rss>