明明学的是人工智能，但是上课的时候却发现上的全是数学，全是各种函数。为什么呢？原来科学家们发现动物的神经网络竟然跟数学函数很像，就是输入经过函数处理后再输出来。动物的神经网络也一样，通过眼睛输入经过神经网络处理直接输出语言或动作那些。回到人工智能函数，刚开始的是简单的线性代数，再后来发现用卷积神经网络函数CNN更好用，但是又发现卷积神经网络只是前馈的，存在不少问题。为了解决问题，又创造了新的函数，循环神经网络RNN。用着过程中又发现了新的问题，就是记忆太短，又发明了新的函数来解决问题，叫长短期记忆函数LSTM。随着要处理的问题越来越多，不断有新的问题出现，就得不断创造新的函数来解决问题。所以，大家就明白了，要把人工智能学好用好，需要数学能力非常强，要把无数的函数灵活运用好，更关键的是还得有创新，就是遇到新的没有见过的问题的时候，可能得自己去创造新的函数来解决。据说deepseek团队在训练模型的时候为了成本最低化，就创造了一些新的函数了。这也是为什么deepseek招人的时候直接要求，哪怕是清华北大的博士毕业生，如果没有拿过全国数学大奖都别去面试了。其实，这个问题，很多大学也明白情况，所以今年的清华北大招生，为了把数学成绩好的学生招进去，强基分数一降再降，就是想要数学人才。也所以，我让我小孩从小开始卷奥数，因为能不能将来在人工智能方面有所作为，数学能力就是核心。以上只是我的一点理解，毕竟我学习人工智能的时间还比较短，说的不好大家别喷我
