画出一次模型调用的完整链路
把输入编码、上下文组装、概率生成、输出还原与外部校验画成一条可讲清的链路。
项目课把本章方法合到一个真实任务中，需要留下过程与结果，才能判断是否真正会用。
建议先完成本章主要练习；不会的部分可以按先修链接回补，不做硬性锁课。
- 按项目说明准备真实材料
- 保留输入、过程、结果与核验记录
本章项目不要求画神经网络内部全部数学细节，而是把最容易混淆的边界画清，训练与调用不同，输入与参数不同，概率生成与事实核验也不同。
能用自己的话完成一张一次模型调用图，并用真实例子解释每个节点的输入、输出和限制。
核心概念
先把关键判断说清楚
调用前先组装输入
系统规则、用户任务、可见历史与多模态资料先被选择和编码，形成有限上下文。
参数参与计算但不被本次提示改写
训练形成的参数用于计算当前候选分布；普通推理调用不会因为一句新提示就永久更新模型。
生成是重复选择
模型计算下一步候选，解码策略选择一个结果并放回上下文，循环直到停止。
输出后仍需系统工作
解码、结构校验、证据核对、安全检查和用户确认发生在模型生成之外，共同决定结果能否使用。
每条箭头写数据变化
图中的连线要说明传递的是原始文件、Token、内部表示、候选概率还是最终字段，避免只画神秘方框。
案例拆解
把一次发票抽取调用拆成八个节点
学习者最初画成“上传发票→AI 思考→返回金额”，无法解释 OCR 错误、上下文超限或金额为何需要校验。
- 01
输入层编号发票图像、任务规则与输出 schema
- 02
编码并组装有限上下文，标出参数只参与推理
- 03
逐步生成结构化候选，解码后用金额关系和原图区域校验
新图能定位错误发生在输入质量、上下文选择、概率生成还是外部校验，而不是全部归因于“AI 不聪明”。
提交前练习
现在轮到你
选择一个真实任务，画出一次模型调用并提交配套讲解。
完成本课需要：完成以下内容用于本课收口。
查看参考答案与评分标准
参考答案
任务为发票抽取，系统规则、图片I1和JSON schema进入输入包；图片编码为视觉表示，文字变为Token，按预算组装上下文；模型参数计算下一字段候选，低随机选择并回填，生成结束标记后停止；解析JSON并核对总额、税额及I1区域。另一人误以为提示会更新参数，因此在图中把“训练更新参数”和“推理读取参数”分成两条不同路径。
评分标准
- 图中至少包含输入、编码、上下文、参数计算、生成循环和校验
- 明确训练不属于本次调用
- 每种关键信息能沿箭头追踪
- 根据他人复述完成一次实际修订
本课收口 · 学习证据
留下完整学习证据
读完内容、完成练习、通过理解检查并留下 12 字以上总结，才记为已验证。
资料来源
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