⭐ kz × TAKU INOUE feat.初音ミク「クロスロード / 初音未来（pid：142223607 ）⭐

日期：2026-04-10，周五

环境：上午，阴

bgm：chinese

— 9:24 —

历史：

上午，主要活动为女神异闻录 5 的游玩记录。午饭后，看小说，4 点多，看完一篇关于 AI 的技术科普视频，是否有必要今天回看做个总结？之后构思 npc 认知行为系统。一天结束，久违的到家后，疲倦的早睡了。

— 9:24 —

竟然不知道接下来作何，那么，就回顾【90分钟！清华博士带你一口气搞懂人工智能和神经网络】。

[00:01:05] 达特茅斯会议（Dartmouth Conference）

[00:02:05] 智能定义，f(情景) = 输出

[00:05:17] functions describe the world.

[00:05:42] 图灵测试

[00:06:04] 符号主义（symbolism），专家系统

[00:09:01] 机器学习，黑箱+数据

[00:10:51] 模型结构，损失函数，训练过程

[00:11:13] 联结主义（Connectionism），模式识别，感知机 ，模型，调整参数

[00:26:01] 多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron），神经网络，卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network），残差网络（Resnet），Denset，Transformer/attention，神经网络结构设计

[00:29:46] 奖惩机制，拟合函数，损失函数，（非凸优化求解） ，梯度下降（梯度，损失曲面），反向传播算法

[00:47:14] 泛化（Generalization），对抗样本

[00:53:08] 语言模型，语素/token，计算语言学，1-Gram Model，统计语言模型，预测下一个语速，自回归生成，幻觉

[01:10:40] 扩散模型（Diffusion），维纳过程/布朗运动 ，高斯分布，中心极限定理，扩散生成模型，评分函数，流形假设，长程依赖

over，重理了一下，本质大力出奇迹，核心在于如何构造神经网络模型。

— 11:10 —

卡住了，同昨天，暂时先往乐子走。

吃饭，后，餐后嗜睡，有种上班时午休的感觉了。做了道数学题，结束了。

— 13:01 —

那么，虽然说是要找乐子的，但也不知道怎么找啊。昨天的乐子是在构史，那么今天呢，实现史？

构思了如下

还是想不通意图到决策的路径
如果按照机器学习的思路，本质还是大力出奇迹，输入数据为所有方案与结果，然后训练出智能体
教学的流程是自底而上，自底向上构建，微智能体？通识基础？魔禁的学习装置？
动态神经网络？
神经元，电势，电磁，通路打通，收束（遗忘）函数，奖惩输入

，那么架构是怎样的，
那么，定义输入，文本，定义输出，文本。
架构，

整理

定义基础细胞：$\sum_{i=1}^nw_ia_i+b$，n树突数，b细胞奖惩权重，受奖惩细胞影响，w树突遗忘权重，随时间递减。

输入细胞，（可知域）输入+（n=1）基础细胞。

输出细胞，（可行域）输出+基础细胞。

奖惩细胞，奖惩程度输入+基础细胞。

基础细胞每次激活时，连接一个随机的未连接细胞。

demo 版，还差奖惩机制没写，这个感觉还得想想。。溜了。

— 17:56 —

总结下，回顾、视频复习、思索神经网络架构。