第 01 章：大模型解剖学：参数与 Scaling Law
核心观点：大模型本质上是对人类知识的”有损压缩”。参数量决定了压缩的”分辨率”，而 Scaling Law 揭示了算力转化为智能的物理定律。
1. 引言：智能的”分辨率”
当我们谈论 7B、70B、671B 这些数字时，我们在谈论什么？
很多人认为参数量仅仅意味着”更大的硬盘”，存了更多的死记硬背的知识。大错特错。
参数量实际上代表了模型对世界认知的分辨率。就像一张 JPG 图片，像素越高，边缘越清晰；参数越多，模型对逻辑、因果、微妙情感的”边缘”刻画就越精准。
本章我们将拆解这个黑盒，看看智能是如何从这些浮点数中涌现的。
2. 核心概念：压缩即智能
2.1 这里的”压缩”不是 WinRA
10X AI 全栈工程师的进化之路
内网文档 - 全栈手册)
👆🏻 全栈手册，是我在近期全栈化转型过程汇总梳理的较为结构化、系统性的知识库手册，希望能够对后来人有所帮助。
自我介绍：
1. 还是前端的我，目前负责 Lazada B 端前端基建，Merlion UI (UI 框架)) 作者，LAGO (页面发布平台))、Lazada Material (物料平台)) 等平台主要设计者及维护人，维护 Lazada 商家工作台 Node.js 应用(1000+ QPS)。
2. 开始转 Java 全栈的我，不到 4 个月被紧急成长完成了 Java 迭代需求 30+，主导大型重点项目 —— 智能审核（40 人日以上）交付
