AI 背后的数据结构
一条可以继续验证的思路
大模型肚子里的数据结构
这里有 2 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
2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 背后的数据结构无需登录
本页解决的问题
先给结论什么是「大模型肚子里的数据结构」，它会影响哪些 AI 决策？
大模型原理篇见过分词，这次看底层：一棵前缀树怎么把「五花肉」整块认出来。亲手沿着 Trie 走一次分词 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 2 篇文章中选择最接近的一篇。
下一步
从「词表与 Trie：Tokenizer 的切词秘密」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