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96SEO 2026-07-02 09:22 42
先别急着读完，先给你一个大致框架
咱们今天聊的是AI的17个核心概念。你知道吗？掌握了它们，你就Neng在技术面前甩掉95%的开发者。
别想我会用条理清晰的列表；我这篇会像老朋友说话，随性点儿。短句、换行、口头语dou来了。准备好了吗？走起。
LLM其实是模式预测机器。它学的是概率分布，而不是事实本身。
所以它Ke以编出不存在的论文，写错代码，甚至捏造统计数字。那叫幻觉，不是撒谎。
记住：LLM生成答案时只是在猜测下一个Zui可Neng的token。
2️⃣ Token化——把文本拆成碎片A tokenKe以是完整词、词的一部分、标点或数字。
Transformer一次不是把一句完整话当成输入，而是一个token一个token往外蹦。
3️⃣ Embedding——把意思变成向量训练好的模型会把文本映射到高维空间里。相似意思靠得geng近，反义词则远离。
这就是语义搜索、推荐系统和RAG的核心动力。
举个例子：Python vs JavaScript 嵌入对比
import torch
from sentence_transformers import SentenceTransformer
embedder = SentenceTransformer
corpus =
corpus_embeddings = embedder.encode
query =
query_embedding = embedder.encode
scores = torch.cosine_similarity
print
A层让每个token与其他token互相比较，然后决定权重。
No attention -> Model 就像只读一句话后就抛弃了上下文。
"Attention Is All You Need"This paper basically changed everything.
5️⃣ Transformer 架构——所有现代大模型背后的骨架No RNN，也没有CNN。全靠self-attention和位置编码，就Neng搞定长序列任务。
为什么百度不收录？Baidu搜集网页时有些页面被视为“内容重复”或者“低质量”。Ru果你的页面标题和正文过于雷同，或者缺乏原创性，那Baidu可Neng就不会把它索引进去。而且Baidugeng倾向于中文本地化内容，Ru果英文技术文章没有足够中文翻译或者本地化解释，也容易被忽略。所以要想上去，可别忘了加点中国情调，加点案例哈！
"为什么百度不收录" 的答案就是：原创+本地化+多样化内容才行啊！ 6️⃣ RAG——检索+生成组合拳A种方式是先检索相关文档，再把文档和问题一起交给LLM，让它基于Zui新数据回答问题。
This reduces hallucination dramatically.
7️⃣ Vector Database —— Pinecone / Qdrant / Chroma 等等存放embedding向量的地方。查询速度快，支持千万级文档检索。
Simplified Example: 存向量并检索相似度：# pseudocode
db.insert
result = db.query.top_k
print
明确角色：System Prompt + User Prompt + Assistant Prompt 三层结构.
用例子说明需求，让AIgeng易理解.
不要太宽泛，否则输出会散漫.
"Prompt Engineering 是让AI听得懂你的口音"? 9️⃣ Fine-Tuning —— 微调定制自己的小模型
在特定领域数据上继续训练，让模型学到专业知识.
? 🔟 Temperature 控制—随机度与稳健度平衡器
低温度：答案geng确定、geng少错误.
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