LLaMA、Qwen、Mistral、DeepSeek、Baichuan……名字一大堆，眼花缭乱。

它只控制 “取多少”，不控制 “取什么”；它不是 “两个词整体有多像”，而是 “这个词对当前词有没有用”。

先讲结论：Transformer的Embedding是模型的输入层，RAG的Embedding是一个完整的编码模型（如BERT），用于语义检索。

大家都知道Transfomer的自注意力核心是 “通过Q/K/V计算token间关联权重，融合全局上下文”。

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| ✅ 好Rule：具体可量化 「回答不超过200字」「代码必须包含注释」「数据来源必须标注」 |

普通 LLM 的知识在训练时就"固化"了，截止日期之后发生的事情它一无所知，也无法访问企业内部私有数据。

计算机只认识数字，不认识汉字或英文。所以在 AI 处理文本之前，需要把文字转换成数字——这个过程就叫 Embedding（向量化）。

蛋白序列空间中功能序列的分布对于进化理论与蛋白设计具有基础性意义，尤其是在尚未被进化探索的区域中可能隐藏着丰富的新功能。研究人员针对一个核心问题展开研究：现存蛋...

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量化交易的起点从来不是策略模型，而是数据。据统计，超过 85% 的量化策略失效，其核心原因之一是行情数据的延迟或接口不稳定。对个人开发者或小型团队而言，专业数据...