前面我们已经做了V2的版本，已经可以实现多轮对话（比如询问有多长时间病假，就需要知道用户的国家，用户没说的话就得询问用户），同时之前也加了几个测试用例，但这些太少了不足以覆盖各个文档。

前面我们已经做了一个最简单的版本，这种就跟老外出租屋里开发出来的软件类似，你说它不完整吧，它已经有了所有必须要有的东西，你说它完整吧，没有哪家企业线上会这么部署，所以我们还需要持续优化。

通过前面粗浅的学习机器学习相关知识，我了解了概念，现在要通过真实的例子一步一步来实践学到的知识，模拟真实场景，解决实际问题。

我之前比较少用rebase，因为这个命令带来的收益并不明显，但用坏了破坏性却很大，今天特殊场景就试了下，重在体验

这篇博客主要是我学习第二章的笔记的下半部分，因为第二章比较长，所以就拆成了2部分

这篇博客主要是我学习第二章的笔记，主要是深度学习涉及到的预备知识，包括数据操作，数据处理，线性代数，微积分，自动求导，概率论与统计。

ChatGPT告诉我的学习路线就是先不要搞论文，因为那里面很多单词我都不认识，合在一起我更不认识，应该系统性的从头学，他介绍了《动手学深度学习》这本书。然后我就开始了系统性的学习。

大家现在都用大模型，那大模型到底是怎么做出来的啊？他的核心原理到底是啥？比如我自己能不能搞个demo的大模型？带着这些问题，我们这次就要一探究竟。

现在的IT开发被AI冲击的特别厉害，尤其是前端，本身就没有特别高的技术门槛，而且也没有分的特别细（越细越深入的领域的技术门槛越高），所以我这样的前端开发，除了日常的AI工具使用，非常有必要学习一下AI的基本概念，知其然知其所以然，这样用起来不敢说事半功倍，但有一小半的效率提升还是没问题的，长年累月下来，带来的效率提升非常可观。

做了这么久前端，我对水合问题理解的仍然不够深刻，今天又尝试解决一个水合问题，加深了我对水合问题的理解。