三分鐘讀懂AI：那些關于AI你必須知道的黑話
最近一個月，AI 正在以超乎想象的速度重塑著世界的面貌。如何擁抱AI，利用AI為工作提效，也成了打工人的必修課。
1956 年，達特茅斯會議提出 “人工智能” 這一術語 ，標志著 AI 作為一個獨立學科正式誕生。早期的 AI 研究集中在簡單的邏輯推理和問題解決上，比如用計算機程序來證明數學定理。1960-1970年代，出現了能夠和人簡單對話的AI 程序。盡管如今看來這種交互非常初級乃至笨拙，但在當時，它就像一顆種子，讓人們看到AI的無限可能。
現在，AI不僅可以和人對話，它在語言、圖像、視頻領域的強大能力，已經掀起了一股人類的“存在主義危機”。當AI以不可抵擋之勢滲透到各個行業，我們能做的，唯有去了解、學習它。
知己知彼，百戰不殆！我們整理了學習AI必備的專業術語和AI產品，希望能對你有所幫助。
常見術語解析
決策式AI和生成式AI：從理性到感性的跨越
人工智能的兩大類別。
決策式AI專注于分析情況并做出決策。通過評估多種選項和可能的結果，幫助用戶或系統選擇最佳的行動方案。比如在自動駕駛車輛時，決定何時加速、減速或變換車道。
生成式AI則學會了創作，可以根據學習到的數據，自動生成文本、圖像、音樂等內容。2007年，世界上第一部完全由人工智能創作的小說《1 The Road》誕生。2017年，微軟人工智能少女“小冰”推出了世界首部100%由人工智能創作的詩集《陽光失了玻璃窗》。生成式AI的出現打破了人們對人工智能的刻板印象，讓創作不再是人類的專屬能力。
開源/閉源：技術發展的 “兩條道路”
開源模型以共享、協作為核心理念，源代碼對外公開，任何人都可以查看、修改和分發。比如DeepSeek就是典型的開源模型。
閉源模型則完全相反，源代碼和內部實現細節不對外公開，常用于保護知識產權、商業機密和競爭優勢。
開源和閉源兩種模式各有優劣。開源可以有效控制成本、創新速度快，閉源則更加有利于保護數據安全。
多模態大模型：智能的感官
當人工智能有了“五官”，就可以突破文字的限制，同時接收和處理文本、圖像、音頻、視頻等多種類型的數據。多模態大模型就是有感官的人工智能。不同感官的組合，拓展了大模型的應用范圍。比如智能駕駛領域，通過結合圖像和文本信息，可以提高自動駕駛系統的決策能力。
云計算：AI 的算力后盾
云計算就像是一個不同大模型共享的“數字廚房”。比如阿里云，就為全國80%的科技企業和一半的大模型公司提供了算力支持。
云計算的興起讓 AI 技術的應用和部署變得更加便捷和高效。企業使用多個云計算，可以實現資源的彈性分配，按需使用計算資源，避免硬件閑置，有效降低算力成本。
GPU：AI 算力的超級發動機
如果說云計算是廚房，那么GPU就是廚師。它為AI提供了強大的算力支持，使得大規模的深度學習訓練成為可能。
目前，微軟、谷歌、Meta、亞馬遜、xAI等科技公司都在積極擴大GPU集群，以增強在AI領域的競爭力。可見GPU的重要性。xAI發布的Grok 3 就堪稱堆料狂魔，用20萬張 H100 GPU堆出超強算力。
可以說，云計算和GPU讓AI不再是實驗室里的研究項目，能夠迅速滲透到各個行業。
Scaling Law：大模型的成長配方
2020年，OpenAI在發表的論文《Scaling Laws or Neural Language Model》中正式提出Scaling Law原則，為大模型的發展奠定核心指導原則。
它描述了模型性能與參數量、數據量、算力之間的關系。比如深度神經網絡，增加神經元層數或每層神經元數量，模型參數呈指數級增加，能更精確地擬合數據模式，提升對復雜數據的處理和理解能力。更大的數據量、更多的算力，通常也能帶來更好的模型性能。比如上周發布的Grok-3，通過 20 萬張GPU實現算力翻倍。
但過猶不及的道理對AI模型同樣適用。盲目堆算力也可能導致邊際收益遞減，需要平衡數據質量與算法創新才能達到性能的最大化。
隨著模型規模的不斷擴大，如何在合理的成本范圍內實現模型性能的最優提升，是 Scaling Law 在實際應用中面臨的關鍵問題。
Transformer?：開啟大模型時代的 “萬能鑰匙”
這個在自然語言處理等領域有廣泛應用的深度學習模型，是許多大模型的基礎。谷歌翻譯就是靠這個模型，實時分析多語言數據流，做到日均處理200億字符。
2017年以來，Transformer 架構的提出為AI發展注入了新的活力，它解決了傳統神經網絡在處理長序列數據時的難題，使自然語言處理等任務有了質的飛躍。它的出現使模型訓練速度提升10倍以上，推動了GPT系列模型的爆發。如今，基于 Transformer 架構的模型不斷涌現，在機器翻譯、文本生成、智能客服等場景中發揮著重要作用。
AI幻覺：不易察覺的騙局
指AI“一本正經胡說八道”的現象。輸出的回答看似邏輯連貫、有理有據，但仔細一看錯漏百出。如果不多個心眼加以驗證，一不小心就會被帶溝里。現實中，就有律師用ChatGPT虛構的法律案例辯護，導致敗訴。AI還會告訴你“北京有埃菲爾鐵塔”。
AI幻覺的成因復雜，而且幾乎是所有大模型普遍存在的問題。研究顯示，一些聊天機器人編造事實、虛構信息的幾率高達30%。尤其在法律、醫學等專業領域的幻覺頻發。比如DeepSeek-R1模型的幻覺率達到了14.3%。
GPT（Generative Pre-trained Transformer）?：自然語言處理的 “魔法師”
一種基于Transformer架構的模型，具備強大的語言理解和生成能力。可處理對話、機器翻譯、摘要生成、代碼生成等復雜的自然語言任務。
GPT-4 在語言理解、邏輯推理、代碼生成等方面的表現令人驚嘆，能夠處理更復雜的任務。比如解答復雜的數學問題、生成專業領域的文本等。
AIGC（人工智能生成內容）：內容生產的新變革
利用人工智能技術生成文本、圖像、音頻、視頻等各種內容的相關技術和應用的統稱。比如ChatGPT可生成文本，DALL-E、Midjourney 能生成圖像。
1957 年，伊利諾伊大學的兩位教授用學校的超級計算機Illiac編寫了《伊利亞克組曲》，標志著AIGC的萌芽。2018年以來，隨著GPT系列模型的推動，AIGC進入爆發期，一場內容產業的“工業革命”也將到來。
另一方面，隨著 AIGC 技術的發展，版權歸屬、內容真實性等問題也逐漸浮出水面。
AGI（通用人工智能）：人工智能的 “終極夢想”
指能夠像人類一樣，具有廣泛智力，能理解、學習和處理各種不同任務和情境的人工智能。AGI是人工智能領域追求的“終極夢想”。
目前，DeepSeek、OpenAI已經表現出強大的邏輯推演能力，但對于常識和人際交往的理解能力依然不足。并且大模型還有一個致命缺陷——難以突破物理限制，比如對人類來說簡單的修水管，它就做不到。
LLM（大型語言模型）：自然語言處理的主力軍
語言模型的統稱，通過在大規模文本數據上進行訓練，學習語言的統計規律和語義表達，從而實現對自然語言的理解和生成。GPT系列、百度文心一言等都屬于LLM。特點是能夠處理和生成自然語言，在對話、寫作、知識問答等方面有廣泛應用。
深度學習：讓機器學會思考的“魔法藥水”
從“”人工智障到“人工智能”，深度學習是必須跨越的一道坎。
深度學習的歷史可追溯到人工神經網絡的開端。它使用深度神經網絡來模擬人腦的多層神經元結構，讓機器具備思考能力，可以從數據中自動提取特征。在圖像識別、語音識別、自然語言處理等眾多領域成果顯著。
神經網絡：模擬人腦的 “神奇網絡”
由大量神經元相互連接組成的網絡結構，模仿生物大腦神經元的工作方式，可處理和學習復雜的非線性關系。包括但不僅限于：
-卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）：一種專門為處理具有網格結構數據（如圖像、音頻）而設計的神經網絡，通過卷積層、池化層和全連接層等組件，自動提取數據的特征。
-循環神經網絡（Recurrent Neural Network，RNN）：具有記憶功能的神經網絡，能夠處理序列數據，如文本、語音等，在每個時間步上更新隱藏狀態，以捕捉序列中的長期依賴關系。
-生成對抗網絡（Generative Adversarial Network，GAN）：由生成器和判別器組成的對抗式架構，生成器負責生成新的數據樣本，判別器負責判斷樣本是真實數據還是生成器生成的假數據，兩者通過對抗訓練不斷提升性能。
腦機接口：大腦與機器的橋梁
打破傳統的人機交互方式（鍵盤或鼠標），通過傳感器或植入設備，直接讀取大腦神經信號，并將其轉化為計算機指令。用通俗的話說就是意念控制。
這個技術在醫療領域有廣闊的應用前景。美國斯坦福大學團隊開發的腦機接口裝置，可以插入大腦收集單個細胞的神經活動，并訓練神經網絡解碼病人想說的話。結合生成式AI，或許能實現“思維翻譯”，將人腦海中的圖像直接生成為文字或視頻。
如果這個技術的設想都成真，人和機器的界限將愈發模糊，文明的進程也將被徹底改寫。
蒸餾技術：大模型的“瘦身術”
物理層面的蒸餾常用于提純酒精、分離液體，AI蒸餾則是一種將大模型“壓縮”為小模型的技術。打個不恰當的比方，飯店大廚將做滿漢全席的秘方傳授給家庭廚師，濃縮出一桌子精華。它可以在保持性能的同時，極大地降低成本，因此是大模型落地的關鍵技術。
FOMO情緒：AI投資焦慮癥
每當有熱潮興起，總有一群人擔心趕不上趟。這種害怕錯過的焦慮，統稱為FOMO情緒。AI浪潮也不例外。
在日常生活中，FOMO情緒會導致人們無法拒絕任何邀約。只有讓自己極度忙碌，才能暫時忘記焦慮。而當這種情緒在行業中蔓延，就會出現投資人盲目投資，造成行業泡沫的現象。
最后推薦一些實用的AI工具
D-ID、Pictory ：利用 AI 技術進行視頻編輯和生成，能讓你輕松創建出獨特的視頻內容
WOXO VidGPT、Deepbrain：AI 視頻生成和編輯，提供豐富的視頻處理功能，滿足從特效添加到視頻剪輯的各種需求。
Voice Remaker、Brain.fm ：可以生成和處理音頻內容，比如制作專屬的音樂、有聲讀物等。
訊飛星火：科大訊飛的 AI 音頻工具，具備先進的語音識別技術和智能對話能力，能準確識別你的語音指令并提供幫助。
Kimi Chat：基于大語言模型技術的智能助手，專注于長文本處理和智能搜索，能夠高效處理信息，生成優質內容。
內容作者：Jasmine
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