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從混亂的粒子到有意義的星座：看見 AI 演算法背後的物理學與詩意

你有沒有想過，如果把一句話裡的文字順序打亂，對人類來說意義天差地遠（例如「狗咬人」vs「人咬狗」），但對最原始的 AI 來說，這兩句話竟然是一模一樣的？ 在 Transformer 模型眼中，語言最初只是一鍋沒有時間、沒有順序的「字母湯」。那麼，科學家是如何從大自然的波動、行星的軌道，甚至是愛因斯坦的相對論中找到靈感，教會 AI 理解「時空」與「秩序」的？ 本集影片將帶你從數學的微觀視角，看見 AI 演算法背後的物理學之美。我們將探討： 置換不變性 (Permutation Invariance)：為什麼沒有順序，文字就只是散落的星星？ 正弦位置編碼 (Sinusoidal Positional Encoding)：如何用「波動」與「時鐘」給文字打上座標？ 旋轉位置編碼 (RoPE)：當 AI 進入「相對論」時代，如何透過旋轉向量來理解詞彙間的相對關係？ 長度外推 (Length Extrapolation)：為什麼 AI 讀太長的文章會「迷失在中間」？ 這是一趟從混沌走向秩序的旅程，讓我們一起看見程式碼中的星辰大海。 📍 章節傳送門 (Timestamps)： 00:00 前言：「狗咬人」與 AI 的盲點 01:08 混亂的宇宙：當文字變成一鍋字母湯 02:10 大自然的靈感：用「波動」與「時鐘」建立座標 03:58 數學的魔力：從絕對位置推算相對關係 04:35 愛因斯坦時刻：RoPE 旋轉位置編碼的革命 06:30 航向未知圖海：長度外推與迷失在中間 07:26 總結：AI 時空觀的演化史 📚 延伸閱讀與關鍵字： Transformer 架構：現代 LLM 的基石。 RoPE (Rotary Positional Embedding)：Llama 等現代模型主流的位置編碼技術。 相對論與 AI：物理定律如何啟發演算法設計。 👋 關於頻道： 我們致力於用最直觀、優雅的方式，解析複雜的 AI 技術與科學原理。如果你喜歡這類深度科普內容，請訂閱我們的頻道，並開啟小鈴鐺！ #AI科普 #Transformer #RoPE #人工智慧 #物理學 #演算法 #大型語言模型 #科普影片 #機器學習