这个项目提供了LLM（大语言模型）推理过程中各种算子的交互式可视化演示。

包含14个核心算子的动画演示：

1. Token Embedding - 词嵌入
2. Positional Encoding - 位置编码
3. Standard Attention - 标准注意力机制
4. Multi-Head Attention - 多头注意力
5. KV Cache - 键值缓存
6. RoPE - 旋转位置编码
7. Flash Attention - Flash注意力优化
8. LayerNorm & RMSNorm - 层归一化
9. FFN & GLU - 前馈网络与门控单元
10. Softmax & Temperature - Softmax与温度控制
11. Sampling Strategies - 采样策略
12. Quantization - 量化技术
13. Speculative Decoding - 推测解码
14. Complete LLM Pipeline - 完整推理流程

每个动画都包含：

• 交互式控制（开始/暂停/重置）
• 可调参数
• 实时数据流可视化
• 详细的步骤说明

卷积神经网络的可视化演示

1. 克隆仓库：

git clone https://github.com/friendmine/aidemo.git

2. 在浏览器中打开HTML文件：

• llm_inference_operators.html - LLM推理算子演示
• demo_cnn.html - CNN演示

• 纯HTML/CSS/JavaScript实现，无需后端服务
• 响应式设计，适配不同屏幕尺寸
• 平滑的动画效果
• 教育友好，适合学习和教学

欢迎提交Issue和Pull Request！

MIT License