文字怎样变成 Token？
观察同一句话如何分成片段并映射为编号；区分字符、词和 Token。
逐个打磨，通过验收后开放
AI PRINCIPLES, MADE VISIBLE
AI 原理，
逐步看见。
跟着一次真实的计算关系。
看它变化，亲手调整，再验证自己的理解。
TEN SMALL, COMPLETE EXPLANATIONS
从底层，到完整任务。
1 / 10 个场景已开放
编号怎样变成向量？
跟踪查表得到的向量，并比较方向、距离与其教学边界。
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一个词如何参考其他词？
从 QK 分数到因果遮罩、注意力权重与 V 的加权结果。
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一层网络怎样更新表示？
跟踪注意力、残差、归一化与前馈变换中的同一个向量。
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一个词，是怎样被选出来的？
分数经过温度、指数和归一化，怎样得到一次选择。
观看 · 调参 · 验证理解
为什么生成要一个 Token 接一个？
把选中的 Token 接回上下文，区分重算与 KV 缓存的复用。
逐个打磨，通过验收后开放
System Prompt 怎样进入上下文？
查看消息、指令与窗口容量，理解裁剪、优先级和能力边界。
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检索怎样帮助模型回答？
从文档切片、检索到带来源的上下文；区分找到、引用与答对。
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Skill、工具和 MCP 分别做什么？
用一次任务追踪操作说明、工具调用、协议与实际执行。
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Personal Agent 怎样完成一件事？
跟踪计划、行动、观察、记忆与结束条件，看到失败如何反馈。
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看过之后，能解释为什么。
每节只回答一个问题：先看动画中的因果，再暂停检查计算。改变一个参数，预测下一次会发生什么。
教学数据、简化关系与未覆盖内容都会说明。可运行的图形与自检题用于辅助理解；目前尚未开展真实学习者效果研究。
把同样的方法，带进你的 Agent ↗