<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Markov Chain on AI 学习笔记</title><link>https://jason-azure.github.io/ai-blog/tags/markov-chain/</link><description>Recent content in Markov Chain on AI 学习笔记</description><generator>Hugo -- 0.146.0</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Thu, 07 May 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://jason-azure.github.io/ai-blog/tags/markov-chain/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>马尔可夫的幽灵——从预测下一个词到预测下一步行动</title><link>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/markov-ghost/</link><pubDate>Thu, 07 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/markov-ghost/</guid><description>1913 年，俄国数学家马尔可夫翻开普希金的《叶甫盖尼·奥涅金》，开始数元音和辅音。他不是在做文学研究，而是在拆掉一个旧世界：下一个符号不是凭空出现的，它被前一个状态牵引。一个多世纪后，LLM 被训练去预测下一个 token，Agent 被训练去选择下一步行动。这个目标看似无聊，却把语言、知识、推理和行动都压进了一个极密的监督信号里。马尔可夫没有想到 ChatGPT，但他留下了现代 AI 最小的一条语法：状态、转移、下一步。</description></item></channel></rss>