大模型如何生成回答：从 token 到上下文
理解 token、注意力和上下文学习，再看模型为什么能写出流畅的答案，以及流畅为什么不等于准确。
A DEVELOPER’S FIELD NOTES
认真构建，
慢慢记录。
Melody 的个人开发博客。记录大模型、RAG、Agent 与 Web 开发，把原理、实现和验证过程写清楚。
Melody 的 AI 应用与 Web 开发笔记
最近写下的THE LATEST
06 篇文章给自己的笔记加一个问答入口：RAG 的最小实现
从 Markdown 文件出发，梳理检索、上下文拼装、引用和评估。先找到正确的材料，再讨论答案写得是否漂亮。
做第一个 AI Agent：先把执行边界画清楚
从一个整理笔记的小任务开始，理解模型、工具、反馈与停止条件，避免把一次工具调用误当成任务已经完成。
用 AI 写代码：把需求和验证放在同一张清单上
用一个博客搜索功能串起需求描述、代码修改、行为检查和交付，让每一次生成都有明确的验收方式。
文章删了，旧链接却还在：一次博客内容发布检查
本站移除初始示例文章时，暴露了静态构建的残留文件问题。内容发布要同时检查列表、详情页、RSS 和真实访问入口。
这个博客怎样从 Markdown 变成一个 HTTP 网站
沿着本站的实际代码，走一遍文章解析、页面生成、静态文件服务与 systemd 部署，解释每个文件在做什么。
⌕
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记录还在继续，下次见。