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Bayes' Theorem拆解（务实）最具代表性的现实例子（直观）医疗检测创业者视角的理解（更前瞻）更务实的创业公式版（你可能更爱）一、Transformer ≈ 一种特殊的贝叶斯图模型二、Attention 与条件独立（CI）1️⃣ Attention 的公式本质上是一个归一化权重2️⃣ Attention 其实隐含着“稀疏依赖 / 条件独立”三、大模型为什么自然长出“世界模型”四、RLHF：本质是对原始后验做再加权 / 改先验五、变分推断（VI）与 GPT 的关系六、语言模型到底能不能做因果推断？最后帮你收个口：如何在脑子里统一这些东西？