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大语言模型LLM本质是逐词预测程序：读取已有文本，选出最可能的下一个词并循环。本文用Python示例拆解LLM如何写出代码、为何能遵循指令，以及用AI编程时提示词清晰与代码核验的重要性。
从桥栏阴影的日常观察出发，结合Breeden论文《The Simple Mathematics of Large Language Models》，用几何投影原理解释LLM的Token嵌入、注意力机制与上下文相关表示，并探讨跨语言概念解耦差异。
