本文梳理了自回归模型到大语言模型（LLM）的技术演化。文章指出：传统 AR/ARIMA 通过“利用过去预测未来”奠定序列建模基础；RNN/LSTM 继承自回归思想并增强非线性表达；Transformer 则以注意力机制突破长依赖限制，并在因果 Mask 下继续采用自回归训练。最终，现代 LLM 本质上仍是自回归序列模型的规模化进化。理解自回归，是理解 LLM 的关键起点。

本文梳理了自回归模型到大语言模型（LLM）的技术演化。文章指出：传统 AR/ARIMA 通过“利用过去预测未来”奠定序列建模基础；RNN/LSTM 继承自回归思想并增强非线性表达；Transformer 则以注意力机制突破长依赖限制，并在因果 Mask 下继续采用自回归训练。最终，现代 LLM 本质上仍是自回归序列模型的规模化进化。理解自回归，是理解 LLM 的关键起点。

介绍PPML in SPU，定点数和浮点数的区别，迁移现有算法全流程讲师：周金金。

​AI，就像一位无所不知的登山向导。它可以告诉你哪条路径最平坦，哪块石头更稳固，哪条路线可以最快看到山顶的风景。它提醒你休息、避开危险，甚至帮你背起沉重的行囊。​但是，无论它多么聪明，都不能替你迈出每一步。真正的登山，是你脚踩岩石、汗水打湿衣襟、心跳加速时的旅程。那种一路攀爬、一步步接近山顶的成就感，只有亲自体验才能拥有。​AI让旅程更高效、更安全，但它无法给你“攀登的肌肉记忆”和“呼吸的节奏感”

​AI是工具，而非思考的替代品。它可以取代重复性工作，但人的独特性、创造力和精神投入愈发珍贵。信息泛滥和虚假生成提醒我们：教育、批判性思维和文化传承，比任何技术都重要。未来不在于AI本身，而在于我们如何使用它——在享受便利的同时，守住独立思考与文明厚度。​在这个快速变化的时代，我们要学会慢下来，审视生活、质疑信息、守护精神厚度。唯有如此，我们才能让文明沉淀、知识积累，并在人类历史长河中留下真正的智