From 72a9484188a0b0a80419eea01109520a74420ead Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: xiaopeng <1509442308@qq.com> Date: Tue, 26 May 2026 08:54:17 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?docs(=E7=9B=AE=E5=BD=95):=20=E7=94=A8=E5=85=AD?= =?UTF-8?q?=E5=A4=A7=E6=95=B0=E6=8D=AE=E6=A8=A1=E6=80=81=E6=A1=86=E6=9E=B6?= =?UTF-8?q?=E9=87=8D=E6=96=B0=E7=BB=84=E7=BB=87=E4=B8=8A=E7=AF=87=E7=BB=93?= =?UTF-8?q?=E6=9E=84?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 第二篇和第三篇增加模态全景表，展示从感知(1D→2D→3D)到 认知(生成→行动→决策)的六大数据模态演进。章节顺序不变。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 --- officefile/00-frontmatter/目录.md | 22 ++++++++++++++++++++-- 1 file changed, 20 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/officefile/00-frontmatter/目录.md b/officefile/00-frontmatter/目录.md index ea8b0e3..ff67005 100644 --- a/officefile/00-frontmatter/目录.md +++ b/officefile/00-frontmatter/目录.md @@ -6,12 +6,30 @@ - 第1章 AI发展历程与范式演进 — 从Amazon Go到Scaling Law - 第2章 设计人工智能的理论框架 — 函数式视角、模态全景与MLP基础 -### 第二篇：感知智能——从一维到三维 +### 第二篇：感知智能——理解世界 + +> 现代AI处理的核心是**数据模态**——信息的表征形式。第3-8章围绕六大数据模态展开：从感知（1D→2D→3D）到认知（生成→行动→决策），逐步揭示AI如何从"理解世界"走向"改造世界"。 + +| 模态 | 数据维度 | 输入形式 | 模型演进（小→大） | 设计应用 | +|------|---------|---------|-------------------|---------| +| 一维：文本与序列 | 1D | Token序列 | RNN → LSTM → BERT → GPT-4 | 设计文本生成、用户评论分析、趋势预测 | +| 二维：图像与视觉 | 2D | 像素矩阵 | LeNet → ResNet → ViT → SAM | 图像分类、目标检测、风格迁移、设计评估 | +| 三维：空间与几何 | 3D | 3D坐标集 | PointNet → DGCNN → Point Transformer | 三维重建、空间分析、建筑设计、数字孪生 | + - 第3章 一维数据——序列与文本 — 从RNN到大语言模型 - 第4章 二维数据——图像与视觉 — 从CNN到大视觉模型 - 第5章 三维数据——空间与3D — 从PointNet到空间智能 -### 第三篇：创造与行动 +### 第三篇：认知智能——改造世界 + +> 感知智能让AI"看懂"世界，认知智能让AI"改变"世界。生成突破感知的局限——不仅理解，还能创造；行动序列整合所有能力——感知、规划、执行形成闭环；决策序列将感知转化为行动策略——在环境中做出最优选择。 + +| 模态 | 数据维度 | 输入形式 | 模型演进（小→大） | 设计应用 | +|------|---------|---------|-------------------|---------| +| 生成 | 创造性输出 | 噪声/条件 | VAE → GAN → Diffusion → Sora | AIGC设计、概念生成、风格迁移、设计探索 | +| 行动序列 | 多步行动 | 目标→计划→执行 | ReAct → Toolformer → AutoGPT | 智能设计助手、自动化工作流、多Agent协作 | +| 决策序列 | 时序决策 | 状态→动作映射 | Q-Learning → DQN → PPO → AlphaGo | 布局优化、参数调优、自适应设计 | + - 第6章 生成式AI——从创造到智能生成 — 从VAE/GAN到Diffusion - 第7章 AI Agent——从执行到自主 — 从规则系统到LLM Agent - 第8章 强化学习——从决策到对齐 — 从Q-Learning到RLHF