本文系统梳理了在 Python 中训练词向量的完整过程，从词向量的基本原理、主流模型类型，到语料准备、核心参数设定、训练流程与效果评估方法，全面解释了词向量如何通过上下文预测学习语义结构。文章强调语料质量与参数理解的重要性，分析了不同规模语料下的训练策略差异，并总结了常见误区与优化实践。最后结合行业趋势指出，尽管上下文动态表示不断发展，经典词向量在轻量化与工程实践中仍具有长期价值。

本文系统回答了大模型如何嵌入位置信息：在文本序列中，通过绝对/相对位置编码、旋转位置编码（RoPE）与ALiBi等策略注入顺序与距离；在视觉、音频、结构化与3D场景中，以二维/多维位置、层级与相对偏置建模空间关系；在地理任务中，结合经纬度嵌入、网格离散（GeoHash/H3）、距离偏置与RAG/工具链，将真实世界坐标以合规、可解释方式注入推理流程。工程上，采用NTK-aware缩放、位置插值与课程学习稳健扩展长上下文，并配合检索与函数调用处理动态位置需求。未来将趋向混合式位置策略、时空-语义联合预训练与更强的隐私保护，使位置能力从序列技巧演进为跨模态与地理的一体化系统能力。