这些词大多是从论文里跑出来的，一直没人把它们翻成人话。认识其中六个，就能把一个「莫名其妙不对劲」的聊天，变成一个你定位得到的问题。
最该先学的两个是上下文窗口和持久记忆，因为几乎所有以「角色忘了」开头的抱怨，归根到底都是把这两个搞混了。
角色本身
人设 Persona——角色的身份层：名字、说话的声口、态度、来历、小动作。这是模型在每一条回复里都被要求去扮演的东西。
系统提示词 System prompt——模型在生成任何内容之前收到的那段隐藏指令。在这里，它装着人设、当前生效的场景规则，以及给这位读者专属的那一小段记忆。
角色卡 Character card——一个可携带的包，装着人设、开场白、默认模型和采样参数。社区里有好几种通用格式，角色就是靠它们在平台之间搬家的。
记忆，以及被大家认错成记忆的那个东西
上下文窗口 Context window——模型为了生成一条回复，最多能同时装在脑子里的文本量。窗口越大，能照顾到的近期对话越多，每次调用也越贵。它是一个上限，不是一个仓库：对话超出去之后，最早的那部分就直接掉出去了。
持久记忆 Persistent memory——角色跨会话保存下来的、关于你的那些事实。这是完全不同的另一套机制：经过挑选、可以编辑，并且在每一条回复里被塞回上下文。在这里它按角色、按话题、按读者分开，而且对你完全可见。
把大多数抱怨解开的，就是这个区分。角色忘了一小时前的事，是上下文窗口的效应。角色忘了你妹妹的名字，是记忆条目的问题——而如果那件事从来没被写下来，哪个模型都不会正好想对。
token——模型读写时的最小单位，大约相当于四个英文字符。上下文窗口是按 token 计的，所以一个听上去大得吓人的上限，装满的速度往往比你想的快。
把对话导起来
分岔 Branch / fork——一个分开的点。从一条回复分岔出去，会长出一条和原来那条并行的替代线，两条都留着。正因为这样，试另一个方向才是免费的，而不是破坏性的。
重新生成 Regenerate——要最后那条回复的另一个版本，别的什么都不动。上下文照旧，答案是新的。
那些旋钮
temperature——回复有多好猜。低一点更稳，高一点更意外。一个读起来很平的角色，往往是 temperature 的问题，不是模型的问题。
top_p、top_k、min_p——约束模型压根会考虑哪些候选下一个词。调语气很好用：谨慎、外放、简短、啰嗦。
重复惩罚 Repetition penalty——压住反复用同一句话的倾向。一个每隔四条回复就把口头禅搬出来的角色，靠它治。
底下的管道
模型路由 Model router——从一个池子里为某个场景挑模型、并在其中一个状态变差时悄悄切走的那套基础设施。
故障切换与熔断 Failover / circuit breaker——路由在一条状态变差的线路把超时和拒答带进对话之前，把它掐掉，改发给健康的那一条。这东西起作用的时候你根本不会察觉，而这正是它的意义。
边角上的词
Telegram Stars——Telegram 自带的小额支付单位，在 Telegram 里买，用来付升级。充值本身不需要银行卡。
分享链接 Share link——一条带归属追踪的网址，打开它就直接进入和某位作者角色的对话。从这条链接进来的人花掉的 Stars，作者能分到一份。
话题 Topic——Telegram 里的一条独立论坛线程，用来给每个角色一个自己的房间，有自己的历史和置顶条。
年龄确认 Age gate——开启成人向角色扮演之前，在机器人内完成的验证步骤。公开网站是全年龄的；成人模式要过了这一关之后自己去开，而硬性红线不管怎样都在。
RTL——从右往左的书写方式，阿拉伯语、希伯来语和波斯语用它。界面元素是整个镜像过来的，而不是把左对齐的文字塞进一个右对齐的语言里。