实验室

12 个实验，全部在你的浏览器里运行

这里的每个实验都是一段真正的算法，不是动画演示：K 近邻真的在算距离，卷积网络真的在你的电脑上做推理，分词器用的是与真实模型相同的词表。没有账号，不装软件，不上传任何数据。

每个实验都对应正文里的一章。建议先读那一章的主线，再来动手；也可以反过来，先玩，玩出疑问再去读。

机器学习入门

在画布上放几个点，看最朴素的分类器怎样用「离谁近就算谁」做判断，以及 K 取大取小会发生什么。

亲手拖动数据点，看模型怎样一步步降低损失；把多项式次数调高，亲眼看到过拟合是什么样子。

从一笔订单到一个模型：拆特征、划分数据、训练、评估、上线后发现世界变了。一条主线走完全流程。

相关不是因果、抽样有偏、标签泄漏。三个小实验，每个都能让一个准确率很高的模型在现实里翻车。

神经网络

加层、加神经元、换激活函数，看一张二维数据的决策边界怎样从一条直线长成任意形状。

在画板上写一个数字，一个在你浏览器里运行的卷积网络实时识别，并把每一层「看到」的东西摊开给你看。

语言模型

输入任何一句话，对比三代分词器怎样把它切成 token，理解为什么中文更「贵」，以及上下文窗口到底装多少字。

在一张二维投影里看词和词的距离，做一次「国王 − 男人 + 女人」的向量算术。

把一句话送进一个小型注意力层，看每个词在「看」谁；换一个词，看注意力的连线怎样重新分配。

看一个真正的小模型在每一步给出的概率分布，调温度，试贪心与采样，理解「生成」到底是什么。

经典 AI 与决策

在网格上画墙，看启发式搜索怎样在不穷举的情况下找到最短路，这是导航软件与游戏里最常用的经典 AI。

一个什么都不知道的智能体在迷宫里试错，奖励一点点把它引向出口。看 Q 值表怎样从零长成一张地图。