训练
Training
学到 认得 就够：听到能明白
你可能会说
“我把几篇农经论文发给助手阅读，这样算是在训练它吗？”
训练通过数据、目标和优化算法改变模型的可学习参数，使其在某类任务上表现更好。把资料放进一次对话通常只是提供运行输入，并不表示模型参数已因此更新。
使用 AI
科研里的例子
给模型看十个访谈标签再分类，若没有参数更新，是上下文使用；运行带优化步骤的适配程序才属于训练。
一个典型训练循环包含取样本、前向计算、计算损失、反向求梯度、更新参数，再反复迭代。数据选择和目标设计决定哪些行为受到奖励，训练不只是把资料“灌进去”。它可能从零开始，也可能从已有权重继续。对研究记录而言，应写清实际更新了哪些参数、用了什么数据、怎样选择版本并评价；用户端交互记录是否另被平台用于训练，则属于另一层产品数据规则，不能与当前计算混为一谈。
判断
亲手检查一次
把一个工作流程画成数据到权重的箭头，查是否存在损失计算、反向传播与参数保存；缺少这些时不要轻称训练。
它做不到的
训练成功日志只说明计算完成，不说明标注有效或任务表现合格；对话中的“记住了”也不是参数更新证据。
增量，由你来写
读完这张，你的理解变了什么？
留言功能会在后面的版本开放。现在可以先在 X 上 @knowledgedelta 告诉我。