feat: comprehensive documentation and demo updates
- Update READMEs and docs across multiple languages - Enhance interactive demos for Agent, LLM, VLM, Audio, Image Gen, Terminal, and Web Basics - Add new appendix sections for Database and IDE intros - Update VitePress config, theme, and utility scripts - Clean up unused assets and components
This commit is contained in:
sanbuphy
@@ -30,11 +30,12 @@
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<div class="context-window">
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<div class="context-content">
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<span
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v-for="(token, index) in tokenizedContext"
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<span
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v-for="(token, index) in tokenizedContext"
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:key="index"
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class="context-token"
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>{{ token }}</span>
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>{{ token }}</span
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>
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<span class="cursor"></span>
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</div>
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</div>
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@@ -44,21 +45,23 @@
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<span>🤖 AI Prediction (Top 3 Candidates)</span>
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<span class="temperature-hint">Temperature: 0.7</span>
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</div>
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<div class="candidates-list">
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<div
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v-for="(candidate, index) in currentCandidates"
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<div
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v-for="(candidate, index) in currentCandidates"
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:key="index"
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class="candidate-item"
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@click="selectCandidate(candidate)"
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>
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<div class="candidate-info">
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<span class="candidate-text">"{{ candidate.text }}"</span>
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<span class="candidate-prob">{{ (candidate.prob * 100).toFixed(1) }}%</span>
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<span class="candidate-prob"
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>{{ (candidate.prob * 100).toFixed(1) }}%</span
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>
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</div>
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<div class="prob-bar-bg">
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<div
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<div
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class="prob-bar-fill"
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:style="{ width: `${candidate.prob * 100}%` }"
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:class="`rank-${index}`"
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></div>
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@@ -69,7 +72,9 @@
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<div class="explanation">
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<p>
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<strong>原理：</strong> LLM 并不是一次性写出整段话，而是像上面这样，基于前面的内容（Context），计算下一个最可能出现的 Token 的概率，然后选择一个（Sampling）填上去，再重复这个过程。
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||||
<strong>原理：</strong> LLM
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||||
并不是一次性写出整段话，而是像上面这样，基于前面的内容（Context），计算下一个最可能出现的
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||||
Token 的概率，然后选择一个（Sampling）填上去，再重复这个过程。
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</p>
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</div>
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</div>
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@@ -82,38 +87,44 @@ const scenes = {
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'en-fox': {
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initial: 'The quick brown',
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logic: (text) => {
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||||
if (text.endsWith('brown')) return [
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||||
{ text: ' fox', prob: 0.85 },
|
||||
{ text: ' dog', prob: 0.10 },
|
||||
{ text: ' cat', prob: 0.05 }
|
||||
]
|
||||
if (text.endsWith('fox')) return [
|
||||
{ text: ' jumps', prob: 0.92 },
|
||||
{ text: ' runs', prob: 0.05 },
|
||||
{ text: ' sleeps', prob: 0.03 }
|
||||
]
|
||||
if (text.endsWith('jumps')) return [
|
||||
{ text: ' over', prob: 0.98 },
|
||||
{ text: ' up', prob: 0.01 },
|
||||
{ text: ' down', prob: 0.01 }
|
||||
]
|
||||
if (text.endsWith('over')) return [
|
||||
{ text: ' the', prob: 0.95 },
|
||||
{ text: ' a', prob: 0.04 },
|
||||
{ text: ' my', prob: 0.01 }
|
||||
]
|
||||
if (text.endsWith('the')) return [
|
||||
{ text: ' lazy', prob: 0.88 },
|
||||
{ text: ' big', prob: 0.08 },
|
||||
{ text: ' old', prob: 0.04 }
|
||||
]
|
||||
if (text.endsWith('lazy')) return [
|
||||
{ text: ' dog', prob: 0.90 },
|
||||
{ text: ' cat', prob: 0.08 },
|
||||
{ text: ' fox', prob: 0.02 }
|
||||
]
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||||
if (text.endsWith('brown'))
|
||||
return [
|
||||
{ text: ' fox', prob: 0.85 },
|
||||
{ text: ' dog', prob: 0.1 },
|
||||
{ text: ' cat', prob: 0.05 }
|
||||
]
|
||||
if (text.endsWith('fox'))
|
||||
return [
|
||||
{ text: ' jumps', prob: 0.92 },
|
||||
{ text: ' runs', prob: 0.05 },
|
||||
{ text: ' sleeps', prob: 0.03 }
|
||||
]
|
||||
if (text.endsWith('jumps'))
|
||||
return [
|
||||
{ text: ' over', prob: 0.98 },
|
||||
{ text: ' up', prob: 0.01 },
|
||||
{ text: ' down', prob: 0.01 }
|
||||
]
|
||||
if (text.endsWith('over'))
|
||||
return [
|
||||
{ text: ' the', prob: 0.95 },
|
||||
{ text: ' a', prob: 0.04 },
|
||||
{ text: ' my', prob: 0.01 }
|
||||
]
|
||||
if (text.endsWith('the'))
|
||||
return [
|
||||
{ text: ' lazy', prob: 0.88 },
|
||||
{ text: ' big', prob: 0.08 },
|
||||
{ text: ' old', prob: 0.04 }
|
||||
]
|
||||
if (text.endsWith('lazy'))
|
||||
return [
|
||||
{ text: ' dog', prob: 0.9 },
|
||||
{ text: ' cat', prob: 0.08 },
|
||||
{ text: ' fox', prob: 0.02 }
|
||||
]
|
||||
return [
|
||||
{ text: '.', prob: 0.80 },
|
||||
{ text: '.', prob: 0.8 },
|
||||
{ text: ' and', prob: 0.15 },
|
||||
{ text: '!', prob: 0.05 }
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||||
]
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@@ -122,53 +133,60 @@ const scenes = {
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||||
'zh-ai': {
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||||
initial: '人工智能',
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||||
logic: (text) => {
|
||||
if (text.endsWith('人工智能')) return [
|
||||
{ text: '是', prob: 0.75 },
|
||||
{ text: '技术', prob: 0.15 },
|
||||
{ text: '发展', prob: 0.10 }
|
||||
]
|
||||
if (text.endsWith('是')) return [
|
||||
{ text: '未来', prob: 0.40 },
|
||||
{ text: '一种', prob: 0.35 },
|
||||
{ text: '什么', prob: 0.25 }
|
||||
]
|
||||
if (text.endsWith('一种')) return [
|
||||
{ text: '技术', prob: 0.55 },
|
||||
{ text: '工具', prob: 0.30 },
|
||||
{ text: '科学', prob: 0.15 }
|
||||
]
|
||||
if (text.endsWith('未来')) return [
|
||||
{ text: '的', prob: 0.85 },
|
||||
{ text: '方向', prob: 0.10 },
|
||||
{ text: '趋势', prob: 0.05 }
|
||||
]
|
||||
if (text.endsWith('人工智能'))
|
||||
return [
|
||||
{ text: '是', prob: 0.75 },
|
||||
{ text: '技术', prob: 0.15 },
|
||||
{ text: '发展', prob: 0.1 }
|
||||
]
|
||||
if (text.endsWith('是'))
|
||||
return [
|
||||
{ text: '未来', prob: 0.4 },
|
||||
{ text: '一种', prob: 0.35 },
|
||||
{ text: '什么', prob: 0.25 }
|
||||
]
|
||||
if (text.endsWith('一种'))
|
||||
return [
|
||||
{ text: '技术', prob: 0.55 },
|
||||
{ text: '工具', prob: 0.3 },
|
||||
{ text: '科学', prob: 0.15 }
|
||||
]
|
||||
if (text.endsWith('未来'))
|
||||
return [
|
||||
{ text: '的', prob: 0.85 },
|
||||
{ text: '方向', prob: 0.1 },
|
||||
{ text: '趋势', prob: 0.05 }
|
||||
]
|
||||
return [
|
||||
{ text: '。', prob: 0.60 },
|
||||
{ text: '，', prob: 0.30 },
|
||||
{ text: '！', prob: 0.10 }
|
||||
{ text: '。', prob: 0.6 },
|
||||
{ text: '，', prob: 0.3 },
|
||||
{ text: '！', prob: 0.1 }
|
||||
]
|
||||
}
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||||
},
|
||||
'code': {
|
||||
code: {
|
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initial: 'if (x > 0) {',
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||||
logic: (text) => {
|
||||
if (text.endsWith('{')) return [
|
||||
{ text: '\n return', prob: 0.60 },
|
||||
{ text: '\n print', prob: 0.30 },
|
||||
{ text: '\n x', prob: 0.10 }
|
||||
]
|
||||
if (text.includes('return')) return [
|
||||
{ text: ' true', prob: 0.50 },
|
||||
{ text: ' x', prob: 0.30 },
|
||||
{ text: ' false', prob: 0.20 }
|
||||
]
|
||||
if (text.includes('print')) return [
|
||||
{ text: '("Hello")', prob: 0.70 },
|
||||
{ text: '(x)', prob: 0.25 },
|
||||
{ text: '()', prob: 0.05 }
|
||||
]
|
||||
if (text.endsWith('{'))
|
||||
return [
|
||||
{ text: '\n return', prob: 0.6 },
|
||||
{ text: '\n print', prob: 0.3 },
|
||||
{ text: '\n x', prob: 0.1 }
|
||||
]
|
||||
if (text.includes('return'))
|
||||
return [
|
||||
{ text: ' true', prob: 0.5 },
|
||||
{ text: ' x', prob: 0.3 },
|
||||
{ text: ' false', prob: 0.2 }
|
||||
]
|
||||
if (text.includes('print'))
|
||||
return [
|
||||
{ text: '("Hello")', prob: 0.7 },
|
||||
{ text: '(x)', prob: 0.25 },
|
||||
{ text: '()', prob: 0.05 }
|
||||
]
|
||||
return [
|
||||
{ text: ';', prob: 0.90 },
|
||||
{ text: ';', prob: 0.9 },
|
||||
{ text: ' + 1', prob: 0.08 },
|
||||
{ text: '.', prob: 0.02 }
|
||||
]
|
||||
@@ -281,8 +299,13 @@ select {
|
||||
}
|
||||
|
||||
@keyframes blink {
|
||||
0%, 100% { opacity: 1; }
|
||||
50% { opacity: 0; }
|
||||
0%,
|
||||
100% {
|
||||
opacity: 1;
|
||||
}
|
||||
50% {
|
||||
opacity: 0;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
.prediction-panel {
|
||||
@@ -344,9 +367,15 @@ select {
|
||||
transition: width 0.5s ease-out;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.rank-0 { background-color: #10b981; }
|
||||
.rank-1 { background-color: #3b82f6; }
|
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.rank-2 { background-color: #f59e0b; }
|
||||
.rank-0 {
|
||||
background-color: #10b981;
|
||||
}
|
||||
.rank-1 {
|
||||
background-color: #3b82f6;
|
||||
}
|
||||
.rank-2 {
|
||||
background-color: #f59e0b;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.explanation {
|
||||
padding: 0.75rem 1rem;
|
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