如果你能看到 AI 實際的思考方式會怎樣？

不是比喻性的。不是理論上的。而是通過你可以親自動手建造的實際示範——就像 Donald Michie 在 1961 年用火柴盒教會機器玩井字遊戲，以此證明機器可以學習的方式。

魔法師之鏡揭示了在 AI 文獻中前所未見的內容：一個完整的大型語言模型，你可以通過地形圖、詞元和具體化的注意力機制來構建和操作。這不是理解 AI 的比喻。這就是 AI 本身，通過實體實現來展示。

當其他人還在努力有效使用 AI 時，本書教你像 AI 一樣思考——看到模式、理解機制，並運用這些洞察來完成前所未有的成就。

隱藏的知識

Cray Research 的成就有據可查：我們建造了世界上最快的超級電腦，改變了計算的可能性。但是我們如何做到這一點從未被記錄下來——直到現在。

本書分享了那個時代的系統思維方法和革命性思維模式，並將其應用於現代 AI。這不是歷史，而是你今天就能使用的實用方法。這些在只有第一名才能生存的環境中創造計算突破的方法，現在揭示了如何以他人無法複製的方式與 AI 合作。

對於那些認識到 Cray Research 重要性的人來說：是的，這就是那些知識。對於其他人來說：你正在學習已經證明可以實現不可能的方法。

你將發現什麼

通過動手實踐和清晰的解釋，你將學習：

詞元上下文和嵌入 - 建立一個可運作的模型，展示 AI 如何表示和處理信息，使用實體詞元和地形圖使抽象概念具體化。

注意力機制 - 通過你可以親自操作的演示來理解 AI 如何關注相關信息，揭示為什麼某些方法有效而其他方法失敗。

乒乓效應 - 超越單次提示，發展與 AI 的協作關係，使每次互動都更有效。

大規模模式識別 - 學習看到 AI 如何連接不同的信息，以及如何組織你的工作來利用這些連接。

革命性思維 - 培養能夠接受他人認為不可能挑戰的思維方式，將「這不可能做到」視為邀請而不是界限。

為什麼這本書與眾不同

大多數 AI 書籍教你寫出更好的提示或用方程式解釋轉換器架構。這本書通過實體演示向你展示機制的實際運作方式，然後教你以他人無法做到的方式應用這種理解。

你將學會以前所未有的方式使用 AI——不是通過技巧或技術，而是通過真正理解大型語言模型如何處理信息、維持上下文和生成回應。這種理解改變了你與 AI 協作的方式，開啟了他人認為需要尚不存在技術的可能性。

這本書適合誰

這本書服務於多個讀者群：

專業人士和知識工作者需要用 AI 完成複雜任務，並認識到基本提示有根本限制。

開發者和技術實踐者想要理解 LLM 內部機制而不被數學淹沒，獲得能指導更好實施決策的實用洞察。

戰略思想家和創新者需要解決前所未有的問題，並認識到革命性的結果需要革命性的方法。

任何懷疑 AI 不僅僅是當前教程和指南所展示的人，想要發展能創造真正競爭優勢的能力。

作者背景

Edward W. Barnard 在 Cray Research 工作多年，正值我們在計算領域實現前所未有成就的時代。這本書分享了那個時代的系統思維方法和革命性思維模式，現在將其應用於 AI 協作。

這些不是理論框架。這些是來自結果比資歷更重要的環境中經過實戰檢驗的方法，在那裡，不可能的挑戰通過清晰的思維和對複雜系統的革命性方法得到解決。

現代計算的密碼學起源——從 Alan Turing 到 Seymour Cray——創造了特定的思考信息、上下文和計算可能性的方式。這本書以你可以立即應用的形式教授這些方法。

對你有什麼好處

即時能力 - 學習用 AI 完成他人認為超出當前技術的任務，通過理解 LLM 實際如何處理和生成信息。

深入理解 - 親自建立一個可運作的 LLM，使抽象概念具體化，揭示為什麼某些方法成功而其他方法失敗。

可轉移的技能 - 發展適用於所有 AI 平台的系統思維方法，無論技術如何發展都保持其價值。

革命性思維 - 學習像在 Cray Research 時那樣處理不可能的挑戰：將其視為待解決的有趣問題，而不是要接受的界限。

長期掌握 - 建立持續提升 AI 協作技能的基礎，基於理解而不是記憶的技巧。

無論你是在運營複雜性中掙扎，還是在處理看似超出 AI 當前能力的項目，或者只是知道有更好的方式來使用這些工具，這本書不僅會改變你能用 AI 完成的事情，還會改變你對可能性的思考方式。

革命不是即將到來。它已經在這裡。問題是你是否會成為能看到它的人之一。