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什么是束搜索？AI 如何同时保留多个生成方向

束搜索 Beam Search 是什么？它如何在文本生成中同时尝试多个候选、和贪心解码及采样有何区别，以及为什么聊天模型不总用它。

AI API 限流怎么办？429 报错、重试与成本控制指南

调用大模型 API 为什么会遇到 429？讲清请求限流与 token 限流的区别、指数退避、队列、缓存与降级策略，让 AI 服务更稳定。

什么是位置编码？Transformer 如何知道词的顺序

Transformer 一次看所有 token，为什么还能分清“我喜欢你”和“你喜欢我”？位置编码是什么、有哪些做法、它和上下文长度有何关系，一文讲清。

什么是监督微调 SFT？让模型学会特定任务与格式

SFT 是什么？它如何用高质量示例调整模型行为，和预训练、RAG、RLHF 有何区别，哪些业务场景值得做监督微调，一文讲清。

什么是模型路由？让每个 AI 任务用对模型

模型路由是什么？为什么 AI 应用不该永远调用最强模型，如何按任务难度、成本、速度与风险选择模型，以及常见的路由策略。

什么是上下文工程？让 AI 在正确资料下完成任务

上下文工程是什么？它和提示词工程有何区别，如何选择、压缩和组织模型输入，以及为什么“给得更多”不一定让 AI 做得更好。

什么是 KV Cache？大模型为什么聊天越长越占显存

KV Cache 是什么？它如何让大模型避免重复计算、为何长上下文会占显存、和上下文窗口及提示词缓存有什么区别，一文讲清。

什么是推测解码？让大模型回答更快的“先猜后验”

推测解码是什么？为什么小模型先起草、大模型再验收能加速生成，它和模型蒸馏、缓存有什么区别，以及它的实际限制。

什么是 AI 记忆？聊天机器人为什么会“记得你”

AI 记忆是什么？短期上下文、长期记忆和 RAG 有何区别，为什么“记得更多”不一定更聪明，以及怎样让 AI Agent 的记忆更可靠。

什么是模型蒸馏？把大模型能力装进小模型

模型蒸馏是什么？为什么小模型能向大模型“学解题过程”、它和量化及微调有何区别、适合哪些场景，一文讲清。

什么是世界模型？AI 为什么懂语言却不懂物理

为什么 AI 视频里杯子会穿过桌子？世界模型是什么、和大模型预测下一个词有什么不同、为什么它是机器人和 AGI 绕不开的一环，一文讲清。

什么是合成数据？AI 用自己造的数据训练自己

真实数据快用完了，AI 怎么继续变强？合成数据是什么、为什么在数学和代码上特别有效、「模型崩溃」是怎么回事，一文讲清这条绕不开的路。

什么是 Scaling Law？大模型「越大越强」的底层规律

为什么各家敢砸几十亿训练模型？Scaling Law 是什么、参数量数据量算力该怎么配、为什么说它开始撞墙，以及推理时计算这条新曲线，一文讲清。

什么是大模型跑分？Benchmark 榜单该怎么看

新模型发布必晒的那些分数到底是什么？MMLU、GSM8K 这些榜单在考什么、为什么跑分高的模型未必好用、普通人该怎么看榜选模型，一文讲清。

什么是 LoRA？给大模型"外挂"一个小插件

为什么几 MB 的文件就能改变一个大模型的风格？LoRA 是什么、为什么能用极小的代价微调、和全量微调与 RAG 有什么区别，一文用大白话讲清轻量微调。

什么是参数量？7B、70B 到底是什么意思

模型名字里的 7B、70B、405B 是什么意思？参数量代表什么、是不是越大越好、为什么小模型也能很能打、本地能跑多大的模型，一文用大白话讲清。

什么是知识蒸馏？大模型"教"出小模型的秘密

为什么现在的小模型越来越能打？知识蒸馏是什么、大模型怎么把本事"教"给小模型、和量化剪枝有什么区别，一文用大白话讲清模型压缩这件事。

什么是 Function Calling？AI 从"只会说"到"能动手"

AI 本来只会生成文字，为什么现在能帮你查天气、算数、订日程？Function Calling（函数调用/工具调用）是什么、怎么工作、和 Agent、MCP 有何关系，一文讲清。

什么是 RLHF？AI 是怎么被"调教"得懂事的

同样是大模型，为什么 ChatGPT 会礼貌回答、拒绝坏请求，而不是胡乱接龙？RLHF 和"对齐"是什么、AI 怎么学会好好说话、又有什么副作用，一文讲清。

什么是模型量化？为什么大模型能压进你的显卡

同一个模型为什么有 Q4、Q8 好多版本？量化是什么、为什么能大幅省显存、会不会变笨、本地跑该选哪个量化档，一文用大白话讲清。

什么是扩散模型？AI 绘画和视频是怎么"画"出来的

Midjourney、Sora 这些 AI 是怎么凭一句话生成图片和视频的？扩散模型的"加噪—去噪"原理、为什么它和大模型不一样、一文用大白话讲清。

什么是 AGI？通用人工智能离我们还有多远

天天听到 AGI，它到底指什么？和现在的 ChatGPT 有什么区别、为什么说 AI 还不是 AGI、离实现还有多远，一文用大白话把这个"大问题"讲清楚。

什么是混合专家（MoE）？为什么超大模型还能跑得动

DeepSeek、Mixtral 都在用的 MoE 是什么？一个"专家会诊"的比喻讲清混合专家模型的原理、为什么它又大又省、和普通大模型有什么区别，一文看懂。

什么是 Token？大模型计费和上下文的基本单位

AI 按 Token 计费、上下文按 Token 算长度，但 Token 到底是什么？一个汉字算几个 Token、为什么 AI 数不清 strawberry 有几个 r，一文讲清。

什么是推理模型？AI「深度思考」背后的原理

为什么现在的 AI 会「思考几十秒」再回答？推理模型和普通模型有什么区别、思维链是什么、什么时候该开深度思考，一文讲清。

向量数据库是什么？RAG 的「记忆仓库」

Embedding 生成的向量存在哪、又怎么在海量数据里快速找到最相似的？一文讲清向量数据库是什么、和普通数据库的区别、以及它在 RAG 里扮演的角色。

开源大模型 vs 闭源：Llama、DeepSeek 能替代 ChatGPT 吗？

开源大模型免费又能本地跑，是不是就不用订阅 ChatGPT 了？一文讲清开源与闭源的真实差距、各自适合谁，以及本地部署那些被忽略的隐性成本。

为什么 AI 每次回答都不一样？聊聊 Temperature 与随机性

同样的问题问两遍，AI 给的答案却不同——这不是 bug。一文讲清 Temperature、Top-p 等采样参数是什么，以及什么时候该调高、什么时候该调低。

大模型是怎么工作的？看懂 Transformer 与「预测下一个词」

ChatGPT 背后到底在做什么？用最直白的方式讲清大模型的核心：它其实只是在「预测下一个词」，以及 Transformer、注意力机制、训练两阶段。

什么是 Embedding 向量？一文讲清 AI 语义搜索的核心

RAG、语义搜索、推荐系统背后都靠它——Embedding（向量）到底是什么？用最直白的方式讲清文本怎么变成向量、为什么语义相近向量就相近。

AI 幻觉是什么？为什么大模型会一本正经地胡说八道

为什么 AI 会编造不存在的事实、还说得头头是道？一文讲清「幻觉」是什么、为什么会发生、如何减少，以及作为用户该怎么防。

微调、RAG 还是提示词？给大模型「喂」知识的三种方式

想让 AI 懂你的专业领域或私有数据，该选提示词、RAG 还是微调？用最直白的方式讲清三种定制大模型的方式、各自的成本与适用场景。

多模态大模型是什么？为什么 AI 能同时看懂图文音视频

为什么现在的 AI 能看图、听声音、读文档还能生成图像？一文讲清多模态大模型是什么、它和纯文本模型的区别、能做什么以及典型应用与局限。

大模型的上下文窗口是什么？为什么它决定 AI 能记多少

为什么 AI 聊着聊着就「忘」了前面说的话？上下文窗口到底是什么、Token 怎么算、窗口越大越好吗。用最直白的方式讲清大模型的「记忆」边界。

AI Agent 是什么？一文讲清智能体的原理与能力边界

AI Agent 和普通聊天机器人有什么区别？用最直白的方式讲清智能体的核心组成、工作流程、典型应用，以及现阶段的真实局限。

RAG 检索增强生成是什么？一文讲清原理与流程

为什么大模型会「一本正经地胡说」，RAG 又是怎么解决的？用最直白的方式讲清检索增强生成的原理、完整流程和适用场景。

提示词工程入门：写好 Prompt 的 8 个实用技巧

同一个模型，会不会写提示词，结果天差地别。这篇总结 8 个立刻能用的 Prompt 技巧，帮你把 ChatGPT、Claude 的能力真正榨出来。