孩子这一课究竟在学什么
语言模型把内容处理成 Token，根据当前上下文反复预测接下来合适的 Token。
Token 可以是字、词或词的一部分。模型并不是从事实仓库里复制整段答案，而是在每一步计算许多候选的可能性并继续生成。提示、前文和随机性会改变候选分布，因此同一问题可能得到不同答案；流畅只说明语言接得像，不保证事实正确。
可以联系这三个具体例子“从前有一只”后面可能接猫、龙或机器人温度等设置会影响结果的稳定与多样错误开头可能被后续内容越接越远
进阶 · 五—六年级 · 第 2 课
去孩子的课程页 →Token 接龙：模型怎样写下一步
用 Token、上下文和概率解释语言模型为什么能生成流畅文字，也为什么会跑偏。
不是记住名词，而是能做到这些
- 能完成：用 Token、上下文和概率解释语言模型为什么能生成流畅文字，也为什么会跑偏。
- 能说清：语言模型逐步生成可能的后续；像真的、说得顺，都不能代替事实核验。
- 不会误以为：下一个 Token 预测不是简单查字典。
- 不会误以为：能推理出步骤不等于拥有人的意识和经历。
课前准备
准备纸和笔，打开课程页面。活动卡片直接使用，不需要家长另外制作。
不需要准备 AI 环境
AI 环境准备
提前准备：准备纸和笔，打开课程页面；页面中的卡片直接使用，不需要另做卡片，也不需要孩子注册或登录外部 AI 产品。
现场展示：本课先把概念和判断方法练清楚，不必为了“看起来像 AI 课”而额外打开工具。完成后如想延伸，可以由家长用虚构、安全的例子做一次简短演示。
安全边界：如果做可选演示，仍由家长操作账号，并避免输入任何能识别孩子或他人的信息。
可以直接照着说
用本课问题开场
“今天我们要一起想一个问题：模型是不是先在脑中想好整篇文章，再一次写出来？ 先说说你现在怎么想，不用马上答对。然后我们通过「全班概率接龙机」找证据。”
一步一步陪着做
孩子做什么，家长为什么这样引导
每一步都对应本课目标，不再使用所有课程都一样的通用话术。
- 1孩子的任务
为一句开头摆出五个候选词并分配筹码
为什么做这一步这一步把“语言模型把内容处理成 Token，根据当前上下文反复预测接下来合适的 Token。”变成孩子可以实际操作的任务。
家长可以这样问先请孩子自己完成“为一句开头摆出五个候选词并分配筹码”，再问：“你为什么从这里开始？你准备用什么线索判断？”
孩子卡住时如果孩子卡住，只给一个本课例子作为提示：““从前有一只”后面可能接猫、龙或机器人”，不要替孩子完成选择。
- 2孩子的任务
掷骰子选择下一词并继续三轮
为什么做这一步这一步让孩子把刚才的选择与本课目标连接起来：用 Token、上下文和概率解释语言模型为什么能生成流畅文字，也为什么会跑偏。
家长可以这样问请孩子完成“掷骰子选择下一词并继续三轮”，然后追问：“你的决定依据是什么？如果换成‘温度等设置会影响结果的稳定与多样’，结果会不会不同？”
孩子卡住时不要直接纠正；可以问：“这会不会落入这个常见误解——能推理出步骤不等于拥有人的意识和经历。”
- 3孩子的任务
比较不同小组的故事为什么分叉
为什么做这一步最后一步用来确认孩子是否真正理解，而不只是照着做完。
家长可以这样问完成“比较不同小组的故事为什么分叉”后，请孩子用自己的话解释今天的结论：“语言模型逐步生成可能的后续；像真的、说得顺，都不能代替事实核验。”为什么成立？
孩子卡住时如果解释跑偏，可以提醒孩子避开这个误解：“下一个 Token 预测不是简单查字典。”
孩子卡住时
提示要回到这一课，不给通用答案
- 1回到孩子版解释
把这句话再读一次：“语言模型把内容处理成 Token，根据当前上下文反复预测接下来合适的 Token。”
- 2给一个本课例子
只提示““从前有一只”后面可能接猫、龙或机器人”，让孩子自己说它和任务有什么关系。
- 3用常见误解反问
问孩子：“下一个 Token 预测不是简单查字典。”让孩子找证据判断。
- 为一句开头摆出五个候选词并分配筹码
- 掷骰子选择下一词并继续三轮
- 比较不同小组的故事为什么分叉
- 找到具体位置
- 联系上下文解释
- 不要替孩子抽卡、选择或说出“标准答案”。
- 不要因为表达不完整就立刻纠正；先问孩子的理由。
- 下一个 Token 预测不是简单查字典。
- 能推理出步骤不等于拥有人的意识和经历。