DeepSeek的豪赌！别再抱怨R2难产了！
相信大家都知道DeepSeek最新发布了3.1版本了，我上几天也发过视频去测评在推理和编码方面提升不大，但最近发现这次DeepSeek这次发布真正要突破的并不是这些方面，而是对使用国产芯片来进行训练，减少对老美依赖的尝试。看来我的格局真的小了…
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试下用最简单的例子解析前向传播和反向传播
前向传播（Forward Propagation）和反向传播（Backpropagation）是神经网络训练的两个核心过程。前向传播简单来说就是数据从输入层经过隐藏层最终到达输出层的计算过程——就像工厂流水线，原材料从入口进入，经过各道工序加工，最终产出成品。计算出结果后，将模型预测值与真实值进行比较得到误差，然后反向传播从输出层出发，逆向逐层计算每个参数对总误差的”贡献度”，并据此调整参数以减小误差。本视频用一个超级简单的实例，手把手带你理解这两个过程的具体计算步骤，让你真正明白神经网络是如何”学习”的。
