印刻君

像 ChatGPT、DeepSeek 这样的大模型, 是如何一步步生成出连贯的句子和答案的. 答案就在一篇 AI 经典论文《Attention is All You Need》中.

大模型世界里只有数字, 它是怎么知道 “狼” 和 “狗” 差异明显, “狗” 和 “犬” 意思相近的呢? 今天我们不谈复杂的句子理解, 只聚焦语言最基础的单元: 单个词.

在 AI 遍地开花的今天, Token (词元) 绝对是你绕不开的核心概念你是否曾深入思考：这些 Token 究竟是怎么从文本里 “变” 出来的

最近在学习 AI 相关知识时, 我发现向量 (Vector) 是理解这一切的基础 很多同学一看到数学公式就打退堂鼓，其实真的不用怕！我把自己从“懵圈”到“开窍”的过程整理成这篇指南

本文将用通俗易懂的语言，为你拆解大语言模型(LLM)背后的核心工作流程。大模型处理问题主要包含五个关键环节，分别是：分词 、词嵌入、位置编码、自注意力机制和自回归生成。

本文将介绍一种巧妙的思路，仅用一条辅助线，就能轻松解决移动端 tab 吸顶的两个问题，极大简化实现逻辑

应用推广商品时，商品海报已成为标配。今天和大家聊聊一个更细节、更实际的问题：在弱网环境和大图加载等极端情况下，如何确保完整绘制海报，并保障用户体验？

你为了业务稳定，给系统接入了监控告警，但接入告警后，你有了几个烦恼： 告警不准确、指标难选择、信息不实用，这些问题如何解决呢？

本文我会为你介绍小程序套小程序的三种方案，其中"分包打开另一个小程序"最复杂，也许只有大厂才会用到。