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@@ -236,6 +236,14 @@ b &= \frac{1}{20} \sum_{i=1}^{20} y_i - a \frac{1}{20} \sum_{i=1}^{20} x_i\text{
 
 当然，在实际的训练过程中，我们会用到许多优化的技巧，比如「随机梯度下降」、「Adam 优化器」等，以加速训练的过程。但是，无论怎样的优化技巧，它们的本质都是在「梯度下降」的基础上进行的。
 
-### AI 训练的本质
+### AI 是如何炼成的？
 
-在看完上面的例子之后，我们可以自然而然地进行推广，逐渐认识到 AI 训练的本质：首先，
+看完上面的内容，我们不难总结出一个 AI 模型从诞生到应用的流程：
+
+- **需求分析与模型设计**：这一步，人们根据实际的需求设计出合理的 AI 模型，确定模型的输入、输出、结构等技术细节。
+- **数据采集与预处理**：人们收集大量用于训练的数据，对数据进行清洗、标注、划分等预处理工作。
+- **模型训练**：人们将预处理好的数据输入到模型中，通过梯度下降等方法，让模型逐渐「学习」到数据的规律。这个过程需要不断重复进行，直到模型的表现达到预期。
+- **模型验证与调优**：人们将训练好的模型输入到验证集中，检验模型的表现。如果模型表现不佳，人们会对模型进行调优，然后重新训练。
+- **模型部署与应用**：当模型表现达到预期，人们会将模型部署到实际的应用中，让模型为人们提供服务。
+
+这个过程中，每一步都需要人们的不断努力和探索。从最初的「加减乘除」到现在的 AI 对话，AI 技术的发展是人们不断努力的结果。在未来，AI 技术还会继续发展，为人们的生活和工作带来更多的便利。