我是AI小白，没有编程基础；也没有理工基础，对硬件不了解，但是我对AI和硬件结合的内容很感兴趣。请为我调出相关内容

1.数学基础:线性代数、概率论、优化理论等2.机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等3.深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等4.自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等5.计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等6.前沿领域:大模型、多模态AI、自监督学习、小样本学习等7.科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等[heading3]偏向应用方向[content]1.编程基础:Python、C++等2.机器学习基础:监督学习、无监督学习等3.深度学习框架:TensorFlow、PyTorch等4.应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等5.数据处理:数据采集、清洗、特征工程等6.模型部署:模型优化、模型服务等7.行业实践:项目实战、案例分析等无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

2、观点——在端到端算法的时代，不应该继续使用冯诺依曼架构。3、在存算一体（在存储单元里做计算）的芯片之上，一定会诞生一种全新的算法。说明——对比人脑，我们用一碗米饭或者用一顿饭就可以支撑我们半天的工作或者大量的脑力消耗，不需要去花几千度电或者是上大量的能耗才能完成，所以使用存算一体的方式是未来AI硬件下一步的发展趋势。运行一个几百亿个参数的大模型最好的架构一定是存算一体的架构，因为它避免了所有的数据的搬运。4、现在大模型在通用知识方面很强，但对专业领域知识一无所知。怎么把领域知识结合进大模型里面去——这个是阻碍大模型更大规模应用的最关键的问题。5、把大模型和你的私域知识结合的5种方法：按对模型改造侵入性划分，可以从左到右分为：重新训练——微调——RAG——关键词工程1.重新训练（拿私域数据重新训练大模型）2.微调（拿私有数据fine-tuning大模型）3.RAG（将知识库里的知识搜索送进大模型）4.关键词工程（写好提示词）5.加长Context——当Context能无限长的时候，理论上讲可以把关于你的知识和记忆都prefill到Context里边去；好，我们今天看到了5种解法，下面就问哪一种是最有希望的？留在桌子上的只有长Context和RAG两个选项。学术界有两派人，很有意思的是，做深度学习的人，大家好像偏向于用RAG；以前做过搜索的人（了解搜索有哪些坑），大家会偏向于用Long Context~

2、观点——在端到端算法的时代，不应该继续使用冯诺依曼架构。3、在存算一体（在存储单元里做计算）的芯片之上，一定会诞生一种全新的算法。说明——对比人脑，我们用一碗米饭或者用一顿饭就可以支撑我们半天的工作或者大量的脑力消耗，不需要去花几千度电或者是上大量的能耗才能完成，所以使用存算一体的方式是未来AI硬件下一步的发展趋势。运行一个几百亿个参数的大模型最好的架构一定是存算一体的架构，因为它避免了所有的数据的搬运。4、现在大模型在通用知识方面很强，但对专业领域知识一无所知。怎么把领域知识结合进大模型里面去——这个是阻碍大模型更大规模应用的最关键的问题。5、把大模型和你的私域知识结合的5种方法：按对模型改造侵入性划分，可以从左到右分为：重新训练——微调——RAG——关键词工程1.重新训练（拿私域数据重新训练大模型）2.微调（拿私有数据fine-tuning大模型）3.RAG（将知识库里的知识搜索送进大模型）4.关键词工程（写好提示词）5.加长Context——当Context能无限长的时候，理论上讲可以把关于你的知识和记忆都prefill到Context里边去；好，我们今天看到了5种解法，下面就问哪一种是最有希望的？留在桌子上的只有长Context和RAG两个选项。学术界有两派人，很有意思的是，做深度学习的人，大家好像偏向于用RAG；以前做过搜索的人（了解搜索有哪些坑），大家会偏向于用Long Context~