📘 195 страниц математики, чтобы понять, как устроен Generative AI

Вышла The Little Book of Generative AI Foundations: An Intuitive Mathematical Primer — компактная книга, которая объясняет математическую основу современных генеративных моделей без ухода в бесконечную теорию.

Внутри:

- PCA и probabilistic PCA;
- VAE;
- diffusion models;
- normalizing flows;
- autoregressive models;
- GAN и Wasserstein GAN;
- energy-based models.

Автор показывает, как они математически связаны между собой и откуда выводятся основные идеи.

Подойдёт тем, кто уже пользуется LLM и diffusion-моделями, но хочет разобраться глубже, чем на уровне «вот нейросеть, вот loss».

195 страниц, один цельный маршрут по фундаменту Generative AI.

PDF: https://arxiv.org/pdf/2605.29713