md格式粘贴过来可能有转义符号没消干净。格式改来改去还挺累的。 
本系列不定时更新。 
序言
首先，由于笔者本人也不怎么懂数学。所以在这个系列里我们不太可能进行数学上的探讨。 
本系列中所有关于原理的解释，都仅致力于让读者简单理解： 
①LLM中的部分原理 
②AI行业的一些术语 
③AI衍生的应用方向的实现方式（MCP、Skill、Agent、龙虾…） 
④AI安全 
所以在准确度和专业度上可能会差强人意，请各位读者谅解。 
这个系列随着AI的蓬勃发展（现已火热进行中）会不断更新。 
1 基础背景小知识
1.1 基础名词解释
LLM： Large Language Model，大语言模型，可以简单理解为文生文模型。 
Transformer： 一个架构，当前广泛应用于模型训练中。 
卷积： 在AI中，卷积是指对一个“窗口”内的数据做加权求和。当作一种数学运算就行。 
Embdding（嵌...