《生成式 AI 基础小书：直观的数学入门》
Tianhua Chen 的这本入门书以紧凑、推导导向的方式介绍现代生成式 AI 的数学，从 PCA、概率 PCA 出发，经变分自编码器、扩散模型，讲到归一化流、自回归分解、GAN、Wasserstein GAN 与能量模型。该书 2026 年 5 月提交、9 月修订，旨在让生成建模的结构更易理解，同时不去掉所需的数学实质。为什么重要：它把主要模型家族放在一条连贯的路线里讲清楚，而不是逐个罗列架构。
报道来源
- Hacker News (AI)2026-11-03 21:40