贝叶斯、比特与大脑：一场关于概率与信息论的智力冒险

这个网站深入探讨概率论和信息论，并解释它们如何帮助我们理解机器学习和世界。通过一系列谜题，例如预测维基百科文本的下一个字母，并与神经网络进行比较，引出对信息量、KL散度、熵、交叉熵等概念的深入探究。课程将涵盖最大似然估计、最大熵原理、Logits、Softmax、高斯函数以及损失函数的设置，最终揭示压缩算法与大型语言模型之间的关联。准备好了吗？让我们一起跳进兔子洞吧！