今天的第27课是徐文浩老师的 "AI 大模型之美"系列讲座的收官之作，感觉来得很突然，都因心中还有期待。徐老师用短短的27讲，通过精心的安排，将 AI世界的各个触角展现在我们眼前，直接上手的实例体验更有拨云见日之功效。当我们亲手推开那一扇扇大门时，神秘变成自然。 Embedding 是一条线，它将大数据，多模态，深度学习，神经网络，机器学习，大语言模型都串了起来; 随之而来的各类算法，分类，递归，决策，都在忙着处理这些 Embedding，"跳出来"的情感分析，广告推送，"智能"聊天就是再自然不过的事了。 老师在"上手课"之后的第二节就引出了 OpenAI 的 Embedding，寥寥几行代码，其在零启动情感分析上的威力就显露无疑。 Embedding 将"万事万物"映射到高维空间，维数的增加标志着对事物描述得更细，但带来的是对算力需求的急剧增加，处理过程变慢。再经过多层迭代，反馈激励，最后连 AI 自己都说不清是怎么 Embedding的了。 既然是 Embedding, AI 就不可能做到尽善尽美，理解。人也无完人，更不要说一个"失败的触痛"极有可能成为另一个成功的"触发器"。 感谢徐文浩老师的这门课，给出了很多实例，包括对开源库的介绍，及相关重要论文的索引，同时还引发了更多的思考，再次感谢。