调用大模型API，本质是按照大模型提供的“通信规则”（API文档），构造合法请求并发送，最终获取响应。"role": "user", // 角色（user=用户，assistant=助手）"model": "kimi-pro", // 模型名称（需按API文档指定）"content": "讲个笑话" // 提示词（核心指令）"content": "讲个关于程序员的笑话""用户信息": {"姓名":

大模型生成内容的逻辑类似“挤牙膏”，后面的Token（字符）会参考前面所有Token的信息，且对最终输出的影响更强。A2：可以，但需注意：1. 优先选择2024年之后更新的模型；A4：不会，明确的拒绝（如“请提供订单号后查询”）比错误的回答（如编造订单状态）更能提升用户信任，避免后续投诉。大模型的训练逻辑是“必须回答用户问题”，如果强行要求它回答未知问题，会导致“编造信息”（幻觉），引发产品风险。

随着AI能力提升，Agent模式将逐步覆盖“复杂/战略性 + 放权给AI”场景（如AI自主制定产品推广策略），但目前仍需聚焦标准化任务落地。自动生成PPT（用户输入主题→AI收集资料→设计框架→生成初稿）、短视频脚本批量创作（用户输入产品卖点→AI写脚本→推荐配乐）先梳理简单流程：如“用户需求收集→AI分类→人工筛选→生成回复”，用在线工具（如飞书多维表格+AI插件）搭建简易工作流。文案续写（写一

参数规模是指模型中可调整的参数总数，单位为“B”（1B=10亿个参数），相当于模型的“先天智商”，直接关联模型的知识储备和规律学习能力。：如果任务涉及多场景需求（如“图文结合生成宣传视频”），优先选择多模态模型，避免多个单模态模型拼接（会出现信息不对齐，导致“幻觉”）。上下文长度指模型一次能处理的“输入+输出”总TOKEN数，相当于模型的“记事本容量”，决定了模型能记住的对话/文本长度。选型的核心

经过多轮调整，最后一个Token（如“案”）的向量，已经编码了“下一个Token应该是什么”的信息——这是大模型预训练的核心目标：“看前面的文字，猜下一个字是什么”。Token 是大模型处理文字的“最小积木”—— 把完整的句子按统一规则“切碎”后，得到的一个个最小单位（可以是单个字、多个字组成的词，甚至是标点符号）。只有把文字变成数字（向量），大模型才能进行“比较”和“计算”——比如判断两个Tok