【AI】向量系列(一):向量不是数组,而是AI眼中的“语义GPS坐标”
在开始之前,我们先放下对“向量”这两个字的恐惧。你不需要懂高等数学,也不需要背过线性代数公式。你只需要想一个问题:当你看到“苹果”这个词的时候,你脑子里冒出来的是一堆数字吗?当然不是。你想到的是红色、是甜味、是手机品牌,或者是一张桌面上放着一个水果的画面。可计算机看不懂颜色、尝不出味道、也不理解“品牌”这种抽象概念。它只认识数字。所以,AI要做的第一件事,就是把“苹果”这个现实世界里的东西,翻译成一串计算机能算得动的数字。这串数字,就是向量。但请你注意:这不只是“翻译”。如果只是把“苹果”编个号叫001,把“香蕉”叫002,那计算机眼里001和002只是两个不同的代号,它根本不知道苹果和香蕉其实都是水果、都很甜、都可以吃。现代AI的高明之处在于,它给每个东西生成的那串数字,天然就带着“关系”——苹果的向量和香蕉的向量,在数字空间里就是挨着的;而苹果的向量和汽车的向量,天生就离得很远。这就是向量在AI里的灵魂:它不是死板的编号,而是活生生的“语义坐标”。有了这个坐标,计算机就可以像我们人一样,知道什么跟什么是一类,什么跟什么有关系,甚至能通过坐标的加减运算,推导出它从没见过的答案。下面我们就从代码入手

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