本期播客深入探讨了人工智能领域中的关键概念,旨在帮助听众从工程角度理解 AI 的底层逻辑。首先介绍了大语言模型(LLM)的由来和工作原理,强调其本质是一个文字接龙游戏,并通过 Tokenizer 将文字转换为数字进行处理。随后,详细解释了 Context(上下文)的概念,即大模型处理任务时接收到的信息总和,以及 Context Window(上下文窗口)对模型处理能力的限制。此外,播客还讲解了 Prompt(提示词)的类型,包括 User Prompt 和 System Prompt,以及 Tool(工具)的概念,强调其为大模型提供可调用的外部能力。最后,播客还介绍了 MCP(模型上下文协议),旨在统一工具接入格式,并阐述了 Agent 和 Agent Skill 的概念及其在解决复杂问题中的应用。
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