AI界面信息图设计

目标：制作一张逼真的AI聊天界面截图，展示关于{argument name=“topic” default=“how Large Language Models （LLMs） technically work”}的技术信息图。截图应该看起来像是现代网页应用的对话，而不是一个独立的海报。

画布：768×1024竖屏，浅灰色应用背景，圆润白色内容区域，干净的无衬线字体排版，细微阴影，高分辨率但信息图文字略小，类似真实嵌入生成图像。

聊天界面布局：左上角显示一个小圆形用户头像，聊天标题“可视化LLM架构”，带有一个小下拉倒V形，右上角是一个简单的“文件”标签和图标。下面，显示一个圆润的用户消息气泡，位于顶部中央/右侧，内容为：“制作一张解释大型语言模型技术工作原理的图片”。在它下面，显示一个小状态行，上面写着“Scira 任务完成”，带有闪光/加载器图标和倒V形。主要生成的图像以一张大型圆角矩形卡片的形式呈现在下方。图片下方附有辅助说明文字：“上图是一张全面的技术信息图，详细解析了大型语言模型的内部运作方式。这里有每个组件的详细演示：“，后面是加粗标题”令牌化：从文本到数字“。底部显示一个圆润输入框，带有“询问后续......”的占位符，左侧的加号按钮，右侧的小工具/模型控件，带有下拉菜单的型号标签“Kimi K2.6”，以及一个圆形语音按钮。

聊天室内生成的信息图：设计一张蓝白相间的技术教育海报，标题为大海军蓝大帽：“大型语言模型（LLMs）如何工作”。使用白色背景、藏青色轮廓、浅蓝色高光、圆弧面板、连接步骤的箭头、微型图表、方程、表格和图标。海报应信息密集且以工程为导向。

信息图部分：使用8个标注的面板/区域：
1. “输入：分词”面板，显示一个原始文本框，句子为“快棕狐跳过懒狗”，分词器块，词汇标记框和令牌ID盒。
2. “嵌入”面板，显示将令牌ID转换为密集向量，并附有一小张数字嵌入值表。
3. “变压器架构”面板，展示一个叠加变压器块，包含加法与规范、前馈网络、多头自注意、输入嵌入、位置编码和层重复表示。
4A. “自我注意力机制（内在一个头脑内）”，左下角宽幅面板，显示输入嵌入矩阵、查询、键、值、注意力分数、软最大值、注意力权重、加权和和等矩阵。
4B. “注意：标记相互关注”面板，展示示例句子中标记的网络图，由蓝线和注意力权重条连接。
5. “输出：下一个令牌预测”面板，显示下一个候选令牌（如cat、sat、on、the、mat、roof）的概率分布条，然后高亮预测下一个令牌“THE”。
6. “训练：用下一个标记预测预训练”长条，分为5个小卡片：海量文本语料库、创建训练示例、模型预测、损失计算以及反向传播/更新。
7. 底部过程箭头写着“重复数十亿个实例，跨越多个时代直到收敛。”
8. 右下角带脑图标的结果提示，说明模型学习一般语言模式和知识。

视觉风格：清晰的矢量信息图，学术但友好，深海军蓝标题，中蓝色边框，浅蓝色填充，小表格和图表，干净的箭头，圆角卡片，间距一致。让嵌入的信息图类似AI生成的教育图表，文字密集但大多清晰易读。

约束条件：所有UI文本保持英文。不要添加水印。保留可见的聊天截图框架和大型嵌入信息图。使用上述8个信息图区域和5张小卡片。