AI 背后的算法
一条可以继续验证的思路
搜索与决策
这里有 3 篇文章，从一个词走向真实工作里的选择；先读懂，再决定要不要使用。
阅读线程开放
3篇札记
阅读方式先找到你卡住的地方，再顺着证据和取舍走
每篇可以独立阅读，也可以沿着这条线程继续。
AI 背后的算法无需登录
本页解决的问题
先给结论什么是「搜索与决策」，它会影响哪些 AI 决策？
走迷宫动画看两种搜索的性格：一层层扫 vs 一条道走到黑；Coding Agent 的 grep 检索、网络爬虫都是它们的变体 本页把相关概念、常见误区和实践文章放在同一条阅读线程里。
判断标准
先判断你卡在定义、选择还是验证，再从下方 3 篇文章中选择最接近的一篇。
下一步
从「BFS 与 DFS：Agent 在代码库里找文件」开始，读完后用自己的任务复述结论。
常见误区
不要把同一主题下的所有方法当成可互换方案；输入、风险和验收标准变化时，答案也会变化。
这条问题线程
把一个词放回它真正影响的选择里。
交互
BFS 与 DFS：Agent 在代码库里找文件
走迷宫动画看两种搜索的性格：一层层扫 vs 一条道走到黑；Coding Agent 的 grep 检索、网络爬虫都是它们的变体
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交互
贪心与采样：AI 选词时的两种性格
每步都挑最大的就是贪心解码，按概率掷骰子就是采样——Temperature 背后的算法学。亲手对比两种策略生成的句子
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交互
Beam Search：往前多看几步再选
贪心一步错步步错，Beam Search 同时留几条候选路往前探。交互对比两种策略走出的句子，理解「先想再答」的直觉来源
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