学习笔记
读论文、看文档、听课后自己整理的概念笔记，尽量写成"下次不用再查"的样子。
共 4 篇
AI 辅助写作的透明度：我自己的一套做法
为什么我在每篇文章末尾写一行"AI 参与情况"，以及这行字具体怎么写才有信息量。
长上下文不等于看得懂：窗口、注意力和"中间遗忘"
128K、256K 这些数字到底承诺了什么，又没承诺什么。以及我在长文档任务上反复付过的学费。
Embedding 与相似度：机器眼里的"意思相近"是什么
把"语义向量"这个词背后的几何、训练方式和一堆容易翻车的工程细节讲清楚。
大模型到底在算什么：从"预测下一个词"讲起
把"概率分布""采样""KV 缓存"这几个词一次性说清楚，顺带解释为什么它说得那么顺，却仍然会一本正经地胡说。