LLM 不是一个单纯的模型文件，而是一个受算力、显存、带宽、通信、调度和成本共同约束的分布式系统。

本文提出一套AI辅助学术制图的标准化流程，通过五个步骤解决科研配图难题：1）用大模型拆解论文逻辑并规划图表布局；2）核对代码确保架构准确性；3）批量生成多版本设计底图；4）将优选图片矢量化处理；5）在Canva中替换乱码、注入专业内容。该方法融合AI的创意生成与人工精准把控，既规避传统制图的繁琐，又保证学术严谨性，特别适合Nature/ICLR级别论文的配图需求。关键要诀在于利用AI处理排版基底，

本文系统梳理了Word2vec的核心原理与实现逻辑。从词向量表示的基本直觉出发，通过人格测试类比阐释了Embedding的本质。重点剖析了Skip-gram架构如何通过上下文预测任务学习词向量，并深入解析负采样技术如何将计算复杂度从百万级降至常数级，解决了传统Softmax的效率瓶颈。文章还总结了窗口大小、负样本数量等关键超参数的影响，完整呈现了Word2vec从理论到工程实践的全貌。通过清晰的逻

读的时候：粗标结构与重点不强求第一次就记住所有细节，只要在纸质书或 PDF 上标出：章节标题、关键段落、重要概念/命题。顺手用自己的语言，写几条「这段话到底在说什么」的一句话摘要。读完一小节后：整理成“输入材料”选一个小范围（比如一章/一节），用自然语言写出：本节核心问题是什么？提出了哪些关键概念？给出了哪些重要命题/论证？有没有典型案例或历史情景？这些就作为 Prompt 的「原始材料」喂给大模

多维立体表格化拆论文prompt！

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