神经网络模型

从 AI 发展至今（1957 - ），神经网络的模型基本没有改变。

via https://www.ruanyifeng.com/blog/2017/07/neural-network.html

via https://www.cloudflare.com/zh-cn/learning/ai/what-is-neural-network/

via https://aws.amazon.com/cn/what-is/neural-network/

via https://www.ibm.com/cn-zh/topics/neural-networks

via https://aws.amazon.com/cn/compare/the-difference-between-deep-learning-and-neural-networks/

缸中大脑

AI -「缸中大脑」

Function/Tool Call：给 AI 搭配手脚四肢，可以脱离「缸」的约束

MCP：「书同文、车同轨、统一度量衡」，在 AI 和 Calls 之间增加中间层。

Agents：1 A2A <- 1 Task/feature <- n Queue <- 1 MCP

大模型成本

xxb 大模型如何计算

模型会标明自己的参数规模，如 671B。模型参数是通过【神经网络】的量来计算的：

模型参数 = sum[单个神经网络层参数(权重数量+偏置数量)]

如神经网络有 3 层，每层神经元数量分别是：10、20、5，则：