1影片進階EN
The last IMO problem AI could not solve（在新分頁開啟原站）
這支 52 分鐘的影片探討了 IMO 2025 年的一道難題，該題被 AI 模型無法解出，卻展現了極高的數學發現價值。影片透過動畫解題，讓讀者理解解決此題所需的精妙構思與邏輯推導。
270 萬次觀看
※ 摘要僅根據標題與說明
3Blue1Brown
YouTube ・ 國際 ・ 英文 ・ S 級 ・ 867 萬 訂閱 ・ 14 筆內容 ・ 最近更新 2026/09/19
神經網路／Transformer 視覺化講解
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- 2影片入門EN
Large Language Models explained briefly（在新分頁開啟原站）
3Blue1Brown 用簡單比喻解釋大型語言模型的基本運作原理，讓讀者理解 AI 如何學習與思考。
780 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 3影片入門EN
Transformers, the tech behind LLMs | Deep Learning Chapter 5（在新分頁開啟原站）
3Blue1Brown 的影片用通俗方式解釋了 Transformer 架構，這是大型語言模型的核心技術。
1,100 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 4影片入門EN
But what is quantum computing? (Grover's Algorithm)（在新分頁開啟原站）
3Blue1Brown 用動畫解釋量子計算的核心概念，並透過 Grover 演算法說明如何加速搜尋。
400 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 5影片進階EN
But what is cross-entropy? | Compression is Intelligence Part 2（在新分頁開啟原站）
深入解析 LLM 訓練中的交叉熵損失函式，透過視覺化演繹其數學原理與實作意義。
82.6 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 6影片入門EN
Attention in transformers, step-by-step | Deep Learning Chapter 6（在新分頁開啟原站）
用繁體中文把標題在講什麼說清楚就好，像是替標題加一句白話的說明。絕對不要加入標題裡沒有的人名、日期、數字、課程名稱、工具名稱或內容細節，也不要寫「涵蓋」「分享了」之後接一串推測的內容。summary_en 直接用英文把標題的意思寫成一句。
460 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 7影片入門EN
But how do AI images and videos actually work? | Guest video by Welch Labs（在新分頁開啟原站）
3Blue1Brown 的影片解釋了 AI 影像與影片如何運作，透過視覺化方式說明其原理，讓讀者理解其運作機制。
210 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 8影片入門EN
Terence Tao continuing history’s cleverest cosmological measurements（在新分頁開啟原站）
Terence Tao 在 3Blue1Brown 的影片裡，透過數學模型推匯出宇宙中距離最遠的星系，並驗證了歷史上的測量結果，展現了 AI 在宇宙學中的潛力。
160 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 370 萬次觀看
※ 摘要僅根據標題與說明
- 10影片入門EN
How might LLMs store facts | Deep Learning Chapter 7（在新分頁開啟原站）
標題解釋了大型語言模型如何儲存事實，並指出這與記憶機制有關。
220 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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The last IMO problem AI could not solve（在新分頁開啟原站）
這支 52 分鐘的影片探討了 IMO 2025 年的一道難題，該題被 AI 模型無法解出，卻展現了極高的數學發現價值。影片透過動畫解題，讓讀者理解解決此題所需的精妙構思與邏輯推導。
270 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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But what is cross-entropy? | Compression is Intelligence Part 2（在新分頁開啟原站）
深入解析 LLM 訓練中的交叉熵損失函式，透過視覺化演繹其數學原理與實作意義。
82.6 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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The AI that solved IMO Geometry Problems | Guest video by @Aleph 0（在新分頁開啟原站）
介紹了由 Aleph 0 創作的 AI，它能解決國際數學奧林匹克的幾何題目。
41 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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But how do AI images and videos actually work? | Guest video by Welch Labs（在新分頁開啟原站）
3Blue1Brown 的影片解釋了 AI 影像與影片如何運作，透過視覺化方式說明其原理，讓讀者理解其運作機制。
210 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Where my explanation of Grover’s algorithm failed（在新分頁開啟原站）
3Blue1Brown 影片指出，作者對 Grover 演算法的解釋存在錯誤，並詳細說明其正確做法。
68.7 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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But what is quantum computing? (Grover's Algorithm)（在新分頁開啟原站）
3Blue1Brown 用動畫解釋量子計算的核心概念，並透過 Grover 演算法說明如何加速搜尋。
400 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Terence Tao continuing history’s cleverest cosmological measurements（在新分頁開啟原站）
Terence Tao 在 3Blue1Brown 的影片裡，透過數學模型推匯出宇宙中距離最遠的星系，並驗證了歷史上的測量結果，展現了 AI 在宇宙學中的潛力。
160 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Large Language Models explained briefly（在新分頁開啟原站）
3Blue1Brown 用簡單比喻解釋大型語言模型的基本運作原理，讓讀者理解 AI 如何學習與思考。
780 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 220 萬次觀看
※ 摘要僅根據標題與說明
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Attention in transformers, step-by-step | Deep Learning Chapter 6（在新分頁開啟原站）
用繁體中文把標題在講什麼說清楚就好，像是替標題加一句白話的說明。絕對不要加入標題裡沒有的人名、日期、數字、課程名稱、工具名稱或內容細節，也不要寫「涵蓋」「分享了」之後接一串推測的內容。summary_en 直接用英文把標題的意思寫成一句。
460 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Transformers, the tech behind LLMs | Deep Learning Chapter 5（在新分頁開啟原站）
3Blue1Brown 的影片用通俗方式解釋了 Transformer 架構，這是大型語言模型的核心技術。
1,100 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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25 Math explainers you may enjoy | SoME3 results（在新分頁開啟原站）
3Blue1Brown 的數學影片，用視覺化方式解釋數學概念，適合想理解數學本質的讀者。
64.6 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 370 萬次觀看
※ 摘要僅根據標題與說明
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2021 Summer of Math Exposition results（在新分頁開啟原站）
3Blue1Brown 於 2021 年夏季數學 Exposition 發表的影片，探討數學演算的視覺化與理解方式。
80 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
