从零理解LLM:Token到Transformer
教程2026年6月7日12 分钟阅读

LLM内部到底怎么工作的?这篇文章从tokenization到输出概率分布,完整拆解了Transformer架构的核心机制,不涉及复杂数学公式,适合想系统了解但不想被公式劝退的读者。
本文编译自 How LLMs Actually Work,版权归原作者所有。
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GitHub 官方教程演示如何将 Copilot 应用的智能体会话无缝迁移到 VS Code:通过“Open in VS Code”按钮打开同一工作树和会话上下文,在编辑器内审查 diff、手动编辑、运行本地测试,并通过原分支推送更新到已有 PR。核心是会话上下文、diff 和工作树三者随你移动,实现智能体生成与人工审查的无缝衔接。
文章介绍了定制 Copilot 工作方式的四种手段:自定义指令(custom instructions)传达代码约定,智能体技能(Agent Skills)封装可复用的操作流程,自定义智能体(custom agents)为大型任务提供专业指导,MCP 服务器连接外部工具和数据源。四种手段各有分工,组合使用效果更好。