AI核心术语速查（通俗版）

基础核心

- LLM（大语言模型）：ChatGPT、Claude这类“文字大脑”，负责理解和生成语言
- Agent（智能体）：会自己调用工具、拆任务、跑流程的“自动化AI员工”
- RAG（检索增强生成）：让AI先查资料再回答，解决AI“不知道”和“胡说”的问题
- Prompt（提示词）：你给AI的指令，决定AI怎么干活
- Hallucination（幻觉）：AI一本正经地编造不存在的信息
- Context Window（上下文窗口）：AI一次对话里能记住的内容上限

技术流程

- Inference（推理）：模型真正“运行并回答”的阶段
- Fine-tuning（微调）：给模型“补课”，让它更懂特定领域
- Embedding（向量化）：把文字转成机器能理解的坐标，用于检索
- Token：AI处理文字的最小单位，字数、价格、上下文都和它挂钩
- Open Source（开源模型）：代码和权重公开，可自由修改部署
- Closed Source（闭源模型）：只能用，看不到内部实现

常见现象

- AI Sycophancy（AI谄媚）：AI过度顺着你说，只会附和
- AI Slop（AI垃圾内容）：低质量、重复、无价值的批量生成内容
- Stochastic Parrot（随机鹦鹉）：批评AI只是高级复读机，不懂真正含义
- Context Drift（上下文漂移）：聊太久后，AI开始跑题、跑偏
- Tool Calling（工具调用）：AI自动用搜索、代码、数据库等工具
- Multimodal（多模态）：AI不只看文字，还能理解图片、音频、视频

行业底层

- Scaling Law（规模定律）：模型越大、数据越多，能力通常越强
- Alignment（对齐）：让AI更符合人类的目标和规则
 
AI技术解读 对ai的介绍 ai方法 智能AI方法 AI代码理解 AI关键词排名 AI能力分级