PERSONAL RESEARCH / ENGINEERING NOTES
理解智能。
把思考写成作品。
我是 VermouthZing。这里记录我对语言模型、Agent 与世界模型的研究，以及把想法做成代码的过程。
25 篇系列文章01 个开源项目思考 / 记录 / 实践
RESEARCH SERIES · 00120 STORIES
NLP、Agent与世界模型的
20段故事
最新信号
RECENT UPDATES01 / WRITING & RESEARCH
文章与研究让复杂的问题，有清楚的来路。
语言的起点STORY 01
“研究生命起源”，怎么冒出了一个研究生？
设想你给一个文字处理程序输入了六个字：
从文字到行动 / 01阅读全文 ↗
模型的结构STORY 08
Transformer：词与词之间，怎样直接交换信息？
设想我们仍在翻译“小王把昨天借来的那本蓝色的书还给管理员”。前一篇解决了译文如何查看原文。现在先不急着翻译，只看原文内部：“书”要利用“蓝色”的信息，或者“还给”要结合人物关系，消息必须怎样走？
从文字到行动 / 08阅读全文 ↗
工程中的 AgentSTORY 16
Codex、Claude Code：从补一句代码，到修一个项目
设想一家小店规定：商品金额扣除优惠后，满100元包邮。顾客买了120元商品，用掉30元优惠，实际商品金额90元，网站却显示免运费。
从文字到行动 / 16阅读全文 ↗
02 / CODE & PRACTICE
代码与实践从一个判断，到一次真正的执行。
PUBLIC REPOSITORY / 开源
传统行业 Agent
同一个运行时，两套业务场景。从意图识别、权限校验到审批与执行回查，探索 Agent 如何完成一项具体任务。
01 / 国际物流任务02 / 内部知识与流程
虚构数据与模拟模型演示，不调用外部大模型 API。代码胶囊 / backend/app/runtime.pyPY
def _build_graph(self): graph = StateGraph(RunState) graph.add_node("classify", self._classify) graph.add_node("authorize", self._authorize) graph.add_node("collect_slots", self._collect_slots) graph.add_node("approval", self._approval) graph.add_node("execute", self._execute) graph.add_node("verify", self._verify) graph.add_node("finalize", self._finalize) graph.add_node("handoff", self._handoff)03 / BEHIND THE WORK
保持好奇，
也保持验证。
我关注 NLP、Agent 与世界模型，也关心它们走进真实工程之后会遇到什么问题。
这里既有借助 AI 写作工具整理的技术科普，也会记录研究判断、工程实践与学术思考。文章保留引用与参考资料，代码提供源码和可体验的演示，让每个想法都有继续探索的入口。
在 GitHub 看我构建的项目 ↗