Easy AI 是一个专注于 AI 教育的现代化 Web 应用平台，旨在通过简洁直观的方式帮助用户理解复杂的人工智能概念。平台集成了多个学习模块，提供从基础概念到实践应用的全方位 AI 知识体系。
| 分类 | 主题内容 | 状态 |
|---|---|---|
| 模型基础 | 轻松理解 NLP - 人工智能中处理自然语言的分支 | ✅ |
| 模型基础 | 轻松理解 Transformer - 自注意力架构，高效处理长文本 | ✅ |
| 模型基础 | 轻松理解 LLM - 革命性的人工智能技术，重新定义机器理解能力 | ✅ |
| 模型基础 | 轻松理解 模型蒸馏 - 将复杂大模型知识压缩到轻量小模型的技术 | ✅ |
| 模型基础 | 轻松理解 模型量化 - 将模型权重转换为较低精度表示的技术 | ✅ |
| 模型基础 | 轻松理解 模型幻觉 - 模型在生成文本时出现的不真实、不合理的现象 | ✅ |
| 模型基础 | 轻松理解 Token - 模型在生成文本时的最小单位，每个 Token 代表一个词或词的一部分 | ✅ |
| 模型基础 | 轻松理解 BERT - 基于 Encoder-Only 架构的预训练语言模型 | ✅ |
| 模型基础 | 轻松理解 T5 - 基于 Encoder-Decoder 架构的预训练语言模型 | ✅ |
| 模型基础 | 轻松理解 GPT - 基于 Decoder-Only PLM 架构的预训练语言模型 | ✅ |
| 模型基础 | 轻松理解 LLaMA - 基于 Decoder-Only 架构的预训练语言模型 | ✅ |
| 模型基础 | 轻松理解 GGUF - 实现更高效模型存储、加载和部署的格式 | ✅ |
| 模型基础 | 轻松理解 MoE - 即将到来 | 👷 |
| 模型部署 | 轻松理解 模型部署 - 对比 Ollama 和 VLLM 两大主流本地部署方案 | ✅ |
| 模型训练 | 轻松理解 预训练 - 大语言模型训练的第一阶段 | ✅ |
| 模型微调 | 轻松理解 为什么要微调 - 长文本、知识库、微调的对比分析 | ✅ |
| 模型微调 | 轻松理解 模型微调方法 - 全参数微调、LoRA微调、冻结微调对比 | ✅ |
| 模型微调 | 轻松理解 SFT - 将预训练模型转化为实用AI助手的关键步骤 | ✅ |
| 模型微调 | 轻松理解 LoRA - 当前最受欢迎的大模型高效微调方法之一 | ✅ |
| 模型微调 | 轻松理解 RLHF - 通过强化学习将人类的主观偏好转化为模型的客观优化目标 | ✅ |
| 模型微调 | 轻松理解 微调参数：学习率 - 决定模型参数调整幅度的关键参数 | ✅ |
| 模型微调 | 轻松理解 微调参数：训练轮数 - 模型完整遍历训练数据集的次数 | ✅ |
| 模型微调 | 轻松理解 微调参数：批量大小 - 每次更新模型参数时的样本数量 | ✅ |
| 模型微调 | 轻松理解 微调参数：Lora秩 - 决定模型微调时表达能力的关键参数 | ✅ |
| 模型微调 | 轻松理解 DeepSpeed - 深度学习优化库，可以简化分布式训练与推理过程 | ✅ |
| 模型微调 | 轻松理解 Loss - 模型在训练过程中用于衡量预测值与真实值之间差异的指标 | ✅ |
| 模型评测 | 轻松理解 模型评测 - 即将到来 | 👷 |
| 数据增强 | 轻松理解 MGA - 通过轻量级框架将现有语料系统重构为多样化变体 | ✅ |
| 提示词 | 轻松理解 提示词工程 - 即将到来 | 👷 |
| Agent | 轻松理解 Agent - 让 AI 不只是答题机器，而是会做事的智能体 | ✅ |
| Agent | 轻松理解 MCP - 开放标准协议，解决 AI 模型与外部数据源交互难题 | ✅ |
| RAG | 轻松理解 RAG - 检索增强生成技术，解决大语言模型事实性问题 | ✅ |
| RAG | 轻松理解 向量嵌入 - 即将到来 | 👷 |
| RAG | 轻松理解 知识图谱 - 即将到来 | 👷 |
💡 持续更新中 ...
| 分类 | 主题内容 | 状态 |
|---|---|---|
| 模型部署 | 教你搭建一个纯本地、可联网、带本地知识库的私人 DeepSeek | ✅ |
| 模型微调 | 如何把你的 DeePseek-R1 微调为某个领域的专家？（理论篇） | ✅ |
| 模型微调 | 如何把你的 DeePseek-R1 微调为某个领域的专家？（实战篇） | ✅ |
| 模型微调 | LLaMA Factory 微调教程（二）：入门和安装使用 | ✅ |
| 模型微调 | LLaMA Factory 微调教程（二）：如何构建高质量数据集 | ✅ |
| 模型微调 | LLaMA Factory 微调教程（三）：如何调整微调参数及显存消耗 | ✅ |
| 模型微调 | LLaMA Factory 微调教程（四）：如何观测微调过程及模型导出 | ✅ |
| 模型微调 | LLaMA Factory 微调教程（完整版）：从零微调一个专属领域大模型 | ✅ |
| 模型评测 | 如何对模型微调后的效果进行评估？ | 👷 |
| 数据集 | 想微调特定领域的模型，数据集究竟要怎么搞？ | ✅ |
| 数据集 | 如何把领域文献批量转换为可供模型微调的数据集？ | ✅ |
| 数据集 | 使用 Easy Dataset 构造数据集实践教程 | ✅ |
| Agent | MCP + 数据库，一种提高结构化数据检索精度的新方式 | ✅ |
| Agent | 全网最细，看完你就能理解 MCP 的核心原理！ | ✅ |
| Agent | MCP 比传统应用面临着更大的安全威胁！ | ✅ |
| RAG | 如何有效提升 RAG 的检索精度 | 👷 |
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