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AIReader / CONTEXT STAYS WITH YOU

读到哪里,就从哪里问。

让原文留在眼前。划选一句话,带上它所在的章节与前后文,把问题问明白,再接着读。

YOUR DOCUMENT1CONTEXT01 / HEADING PATH02 / YOUR SELECTION03 / NEARBY TEXTASK AIBACK TO THE SAME PASSAGEYOUR DOCUMENT1CONTEXT01 / HEADING PATH02 / YOUR SELECTION03 / NEARBY TEXTASK AI
01保留原文02带上上下文03回答回到原处

TRY THE READER

一篇文章,一段接得上的对话。

划选正文,点 Ask AI,再发送问题。也可以从下面的示例开始。

交互演示 · 示例文章与预设回答

AIReaderLOCAL
gradient-notes.html
本地脚本沙箱示例文档找到下降的方向

交互式阅读笔记 / OPTIMIZATION

从一个小步,理解梯度下降

想象你站在一条弯曲的山坡上。怎样只看脚下的坡度,就一步步走向低处?一个简单的二次函数,足够把这件事看清楚。

01找到下降的方向

梯度指向函数增长最快的方向。因此,想让损失变小,就应该沿着梯度的反方向移动。我们不需要先知道谷底在哪里,只需在每一步重新观察当前位置的坡度。

L(x) = x² ∇L(x) = 2x
x = 4L(x)
横轴是位置 x,纵轴是损失 L(x)。方块表示当前的位置。

02步子该迈多大

方向正确,还不意味着每一步都合适。学习率 η 决定一次迈多远:太小走得慢,太大则可能跨过谷底。拖动滑块,看看从 x = 4 出发的下一步。

下一步: 4 − 0.25 × 8 = 2.00

03把理解留在原文

一个解释只有能重新找到,才真正属于这篇文章。发送问题后,正文旁会出现讨论标记;点一下,就能回到这句话和它的问答。

01

原文,不必重新排版。

HTML 的样式、公式与交互继续工作;问答在旁边展开,阅读的线索留在原处。

02

一小段,也有来龙去脉。

问题带上选区、标题路径与必要邻文。你可以检查实际用了哪些上下文。

03

读过、问过,都能回来。

讨论通过原文标记重新打开。文档与相邻记录一起保存,方便继续阅读。

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