AI 学习助手
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什么是流式输出 Streaming：为什么 AI 是一个字一个字往外蹦
流式输出指模型边生成边把文字分批传回，而不是等整段写完。它让等待感大幅降低，但也会给判断答案完整性带来一点麻烦。
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什么是提示注入 Prompt Injection：一段隐藏文字就能指挥 AI 吗
提示注入是把指令藏进网页、文件或图片里，诱导 AI 忽略原任务。它是 AI 应用最常见的风险之一，防护靠输入清洗、权限收窄和人工复核。
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什么是缩放法则 Scaling Law：算力、数据和模型尺寸之间那道关系
缩放法则描述模型性能随参数、数据、算力增长的可预期规律。它解释了为什么堆规模曾是主线，也提醒我们数据与质量才是持久的杠杆。
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什么是嵌入向量 Embedding：把文字变成可计算的坐标
嵌入向量是把词语和句子映射成一组数字的技术，让电脑能用距离衡量语义相近程度。
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Transformer 架构入门：现代大模型的骨架
Transformer 是一种用注意力机制并行处理序列的神经网络结构，如今多数大模型都基于它。
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注意力机制 Attention 直观解释：模型如何抓住重点
注意力机制让模型在处理每个词时，自动给相关词更高权重，从而抓住句子重点。
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函数调用 Function Calling：让 AI 用上外部工具
函数调用让大模型把用户意图转成结构化请求，从而调用搜索、计算和数据库等外部能力。
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什么是 MCP 模型上下文协议：AI 连接工具的通用接口
MCP 是一套开放协议，让不同大模型以统一方式接入文件、数据库和各种外部服务。
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模型蒸馏 Knowledge Distillation：把大模型变小的办法
模型蒸馏让小模型模仿大模型的输出，从而在更小体积下保留大部分能力。