今天喵下班回来，兴致勃勃地在我的新电脑上演示大模型应用平台coze，功能真是强大。给我演示完毕，他又感慨了一句：哎呀，有了这些，真担心以后会失业。
事实上，担心失业虚实参半，主要还是叹服大模型演进之快。
后面的聊天中，他滔滔不绝给我讲gpu和cpu的区别，又提到了卷积模型。我来了兴趣，趁他带儿子，我回书房把这些概念都理了一遍。
尤其是卷积模型，从卷积的数学原理开始，到卷积为什么会普及，每一次迭代中卷积核是如何更新的，于是又了解了包括反向传播算法的卷积模型结构，看到“梯度”时不能理解，以为是复杂的概念，再查发现也还好，看到了几个数学公式，包括损耗函数关于输出层的梯度，输出层关于隐藏层的梯度，又进一步查了隐藏层是哪个过程，于是又看到激活函数和池化的概念。看看时间到0点了，腿脚冻的不行，又不忍放弃这昙花一现的求知若渴，于是又查了下激活函数，以为很复杂，实际上至少概念都是容易理解的。
整个过程都是在Kimi上问答的。最初问卷积的数学原理，得到的答案抽象又乏味，但是我试着让kimi说得简单生动些，结果答复堪称完美。我心想要是上大学时老师是这么教的，或者回到宿舍有这么一个学习助手，那该多好！
