输入如何进入模型：词元、上下文与嵌入

先拆开看似连续的文字

纸桥故事馆保存虚构故事设定，例如纸船喜欢雨后出发。语言模型通常不会直接把整句话作为一个不可分割对象处理，而是先由分词器拆成词元，也叫Token。词元可能对应一个字、几个字、部分单词、标点或其他符号，具体取决于分词器。不同模型对同一句中文可能得到不同数量，因此不能把一千Token简单说成一千汉字，也不能根据页面字符数精确推算所有模型的输入成本。

词元编号与嵌入各做什么

每个词元先对应词表里的编号，编号只是索引，数字较大不代表意义更强。嵌入把编号映射为一组可学习的数值，供后续网络计算。可以把它理解为表示空间中的坐标，但不是人人都能直接读懂的中文释义。相近表示可能反映训练中某些用法或语义关系，不能保证事实相同，更不能把两个向量接近当作完全同义。检索用的句子嵌入与生成模型内部的词元嵌入也不必是同一种表示或同一个模型。

上下文是当前可用材料

上下文包括一次推理中实际送给模型的指令、历史消息、资料和已经生成的部分内容。上下文窗口限制可处理的长度，计算通常按词元而非汉字计量。系统可能截断、摘要或筛选历史，但这些是应用的安排，不等于模型内部永远记住了对话。参数里学到的模式、当前输入材料和应用另存的记忆是不同层次。关闭窗口后是否保存历史取决于产品设计与设置，不能从模型能引用上一句推出它拥有永久个人记忆。

同一词在不同句子里会怎样

纸桥可以是一座故事里的桥，也可以指纸制桥梁模型。起初词元嵌入提供输入表示，经过多层上下文计算后，同一词元位置的表示会受周围内容影响。位置也重要：纸船追着纸鸟与纸鸟追着纸船包含相同对象，但关系不同。嵌入让数字计算成为可能，注意力等结构则在上下文中组合信息；不要把输入嵌入本身当作完整理解，也不要把长上下文理解成模型会平均认真使用每段材料。

实际使用时如何整理材料

工坊把任务说明、故事资料与输出要求分开，删去无关重复文本，保留来源标题和版本。若资料超过窗口，应选择相关片段或分步处理，而不是不断增加输入并假设永远有效。即使没超长度，远处材料也可能被忽略或混淆，需要检查关键条件是否被正确使用。练习先在纸上估计材料结构，不需要真实分词接口。核心是知道长度限制、语义表示和保存机制各不相同，为后续理解生成与检索打好基础。