专题: AI 基础知识
按专题持续组织的技术文章，适合成体系阅读和追踪。
LLM 工作原理（一）：从预测下一个字开始
它没有在查答案，它只是在猜下一个字，而智能从这场猜谜里涌现出来。
AILLM深度学习发布于更新于LLM 工作原理（二）：Transformer 与自注意力机制
注意力就是一切，剩下的只是让每个词自己去找同伴。
AILLMTransformer发布于更新于LLM 工作原理（三）：推理与采样策略——AI 如何选择下一个词
模型只给出概率，严谨还是天马行空，是采样那一刻替它决定的。
AILLM深度学习发布于更新于LLM 工作原理（四）：延迟、成本与幻觉——工程落地三大挑战
能跑通的 Demo 和能上线的系统之间，隔着延迟、账单和一本正经的胡说。
AILLM深度学习发布于更新于Prompt Engineering 入门：与 AI 高效协作的第一课
模型答得含糊，多半是因为提问的人自己还没想清楚。
AIPrompt EngineeringLLM发布于零样本与少样本提示：AI 提示的两大基础技巧
解释半天不如打个样，范例本身就是最短的规范说明书。
AIPrompt EngineeringLLM发布于Prompt 实用技巧与趣味实践：分隔符、条件检查与分步指令
分隔符划的是任务边界，不是安全边界，两者千万别混为一谈。
AIPrompt EngineeringLLM发布于更新于思维链（CoT）：让 AI 学会一步步思考
写出来的步骤是给人看的说明，不是模型内部真实的思考轨迹。
AIPrompt EngineeringLLM发布于更新于思维树（ToT）：从线性推理到多分支探索
一条路走到底最省钱，代价是永远不知道岔路口另一边有什么。
AIPrompt EngineeringLLM发布于更新于复杂任务拆解：像项目经理一样驾驭 AI
你的角色从执行者换成了指挥者，返工的代价也从整个项目缩到一步。
AIPrompt EngineeringLLM发布于更新于