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第一版至少包含 6 个 Demo，其中梯度下降和线性回归支持完整运行、参数调节、图表结果与实验保存。
调整学习率和初始点，观察参数如何沿着函数曲线寻找低点。
在浏览器内用 Pyodide 运行 Python，训练 y = 2x + 1 的线性模型。
观察 sigmoid 和决策边界如何把连续分数转成二分类结果。
调整簇数量，观察无监督学习如何把相似样本分组。
比较简单模型和复杂模型在训练集、测试集上的表现差异。
用热力图理解一个 token 如何关注上下文里的其他 token。