序列到序列模型是一种用于解决输入与输出均为可变长度序列问题的核心方法，其通过编码器与解码器结构实现条件生成，在机器翻译、摘要和对话等任务中具有基础性地位。文章系统复述了 Seq2Seq 的思想演进、结构特点与 Python 实现路径，重点解释了训练与推理阶段差异及典型应用场景，并分析了模型局限与优化方向。总体来看，Seq2Seq 已从具体模型发展为通用建模范式，在未来序列生成任务中仍将持续发挥方法论价值。