ReAct范式是构建AI智能体的核心模式，通过"推理+行动"的循环机制提升问题解决能力。该范式采用三步循环：思考-行动-观察，使AI能动态获取信息并逐步推导答案。相比传统方法，ReAct具有三大优势：减少幻觉（基于真实数据反馈）、提升实时性（可调用工具获取最新信息）、增强可解释性（完整记录推理过程）。典型案例中，AI通过多步搜索准确回答"钢铁侠扮演者的妻子是谁"这类复杂问题。ReAct已成为主流A

共享的向量空间是多模态 AI 能够“看图说话”的根本数学基石。它构建了一个宇宙通用的概念层，将文字、图片、声音等不同形式的数据统一放入同一个坐标系。在这个空间里，核心规则是“含义相同，坐标必近”，不再区分数据形式。这一过程通常通过“对齐”（如 CLIP 模型的训练）实现，让图像特征与文字特征一一对应。正是有了这个 AI 世界的“巴别塔”，才实现了以文搜图、跨语言迁移和 AI 绘画等“魔法”，打破了

上下文工程(Context Engineering)是随着大模型上下文窗口扩大而兴起的信息处理技术，旨在为AI提供最相关、结构化的数据。与提示工程(Prompt Engineering)关注指令不同，它专注于优化输入内容。核心技术包括：检索筛选关键信息、优化关键信息位置、信息压缩处理。随着上下文窗口扩大（从4k到100万+Token），如何高效利用窗口资源变得尤为重要。该技术特别适用于企业级AI应

本文介绍了一个基于大模型原理设计的"结构化思维链(StructuredCoT)框架"Prompt模板，包含角色设定、背景信息、核心任务、约束条件、思维链和输出格式6个模块。该模板通过激活特定参数、利用注意力机制、强制逻辑推理和规范输出格式，显著提升AI回答质量。文章还通过写周报的案例对比了普通Prompt和超级Prompt的效果差异，展示了该模板在提升AI表现方面的优势。

结构化提示词通过逻辑框架将自然语言转化为类代码格式，显著提升AI响应质量。其核心原理是利用Markdown语法和模块化思维引导AI注意力机制，包含角色设定、背景信息等标准框架要素，并配合分隔符优化指令结构。这种工程化方法将模糊的自然语言交互转变为精确的"伪代码指令"，使AI输出更可控可靠，是提示工程从经验走向科学的关键转变。

凡是要落地到合同、代码、医疗、金融，都让模型先答，再用规则脚本或人工跑一遍“关键字+数值”校验，出事率降到千分之一以下。把大模型当“语速极快、记忆力爆棚、但偶尔嘴瓢”的高级助理，给它模板、给它例子、给它边界，它就能替你跑完 80% 的粗活，你把关最后 20% 就行。

TTS（文本转语音）技术是AI的"嘴巴"，能将文字转换为自然语音。该技术经历了从机械拼接合成到神经网络生成的进化，现代TTS已能实现真人般的自然发音，具备情感表达和声音克隆能力。TTS与ASR（语音识别）、LLM（大语言模型）共同构成AI语音交互闭环，使AI助手能听、会想、可说。当前顶级TTS已可通过图灵测试，但声音克隆技术也带来潜在滥用风险。这项技术让AI实现了从文字输出到语音交互的跨越，是智能

大语言模型推理(LLM Inference)是模型应用阶段的核心过程。与训练阶段不同，推理时模型参数固定，仅通过前向传播计算输出。其本质是将输入文本转换为Token后，通过神经网络预测最可能的输出序列。当前AI行业面临推理成本高的挑战，因为每次用户请求都需要消耗计算资源。发展趋势是将推理从云端迁移到终端设备（如手机），以提升隐私性、响应速度和降低网络依赖。训练赋予AI能力，推理则实现其实际应用价值

一句话：它是个“超级文字接龙机器”，根据你前面说的话，预测下一个最可能的词。

SFT（监督微调）是大语言模型训练的关键阶段，将预训练获得的"知识储备"转化为实用对话能力。通过人工标注的高质量问答数据，SFT教会模型遵循指令回答问题，而不是简单续写文本。相比预训练的海量低质数据，SFT使用少量但精准的问答对，把"续写机器"改造成"对话助手"。SFT后的模型虽能交流但仍需RLHF进一步优化。整个过程如同将"书呆子"培养成"实干者"，是AI从知识学习到实际应用的重要桥梁。