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想把生成式 AI 的数学基础补扎实，可以看看一份免费的 195 页预印本：《The Little Book of Generative AI Foundations》。 作者 Tianhua Chen 没有追着最新模型榜单跑，而是尝试把几条核心数学思路串起来：PCA、概率 PCA、VAE、扩散模型、归一化流、自回归分解、GAN、Wasserstein GAN 和能量模型。 这份资料最早在 2026 年 5 月提交到 arXiv，9 月 8 日更新的第二版增加了图解；它不是 11 月刚出版的新书。 我觉得这种资料适合有一些线性代数和概率基础、想搞懂不同生成模型为何这样设计的人。它更像一份推导导向的入门讲义，而不是零基础速成教程。 我没有逐页通读，也不把它推荐成“最好的一本”；感兴趣可以先看 arXiv 摘要和目录，判断是否适合自己的基础。

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