<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>特征工程 on AI 实战派 · 从技术到赚钱</title><link>https://guijiagi.com/tags/%E7%89%B9%E5%BE%81%E5%B7%A5%E7%A8%8B/</link><description>Recent content in 特征工程 on AI 实战派 · 从技术到赚钱</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><copyright>本站内容采用 CC BY-NC-SA 4.0 国际许可协议授权</copyright><lastBuildDate>Fri, 23 Oct 2026 10:28:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://guijiagi.com/tags/%E7%89%B9%E5%BE%81%E5%B7%A5%E7%A8%8B/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>可解释性研究 2026：打开大模型黑箱的三条路径</title><link>https://guijiagi.com/posts/2026-10-23-28-interpretability-mechanistic-2026/</link><pubDate>Fri, 23 Oct 2026 10:28:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/2026-10-23-28-interpretability-mechanistic-2026/</guid><description>大模型像一个越来越聪明却闭口不谈内心活动的天才雇员：它能解题、能写作、能写代码，可你问它你为什么这么想，它给你的往往是事后编的理由，而不是真实的计算过程。</description></item></channel></rss>