第三十篇：AI的“思考引擎”：神经网络、损失与优化器的核心机制【总结前面2】在前面的章节中，我们像一个个勤劳的“AI工匠”，打造了许多核心“零件”： 我们学会了Tensor这个“原子”，能将数据化为AI的语言（第10.1章）。 我们知道了损失函数是AI的“成绩单”，能衡量对错（第6章）。 我们理解了反向传播是AI的“反思录”，能追溯错误（第6章）。 我们还掌握了优化器是AI的“纠错笔”，能调整认知（第7章）。 但这些“零件”是如何协同工作，共同驱动一个AI模型进行**“学习”**的呢？它们之间隐藏着怎样的“流水线”？