2025年您需要了解的30个AI术语
目录
AI革命正在加速，定义它的语言也在加速发展。要在塑造我们未来的对话中保持领先，掌握这些基本术语是必须的。这个扩展指南涵盖了当今主导AI领域的最具影响力的流行词，按其当前相关性排名。
深入了解并成为AI内行！
1. 生成式AI（GenAI）
仍然位居榜首，生成式AI完全关于创造。这些模型产生全新的内容，如文本、图像、代码或音频，而不仅仅是分析现有数据。它是推动当前AI创意繁荣的技术。
2. 大语言模型（LLMs）
作为GenAI的强大动力，LLMs是在大量文本数据上训练的AI模型。它们的主要功能是理解、生成和处理人类语言，使它们成为对话AI和复杂写作工具背后的大脑。
3. GPT（生成式预训练变换器）
GPT是OpenAI开发的大语言模型家族。这些模型在大规模数据集上进行预训练，并使用Transformer架构来理解和生成类人文本。GPT模型，如GPT-3和GPT-4，在自然语言处理方面设立了新标准，为聊天机器人、内容创作工具等提供动力。
4. AI智能体
超越简单命令，AI智能体是一个AI系统，旨在感知其环境、做出决策并自主采取行动以实现特定目标。将它们视为AI世界中的独立问题解决者。
5. 提示工程
这是有效与AI对话的艺术。提示工程是为AI模型（特别是LLMs）制作完美输入（“提示”）的技能，以指导其输出并获得您想要的确切结果。这对于释放AI的全部潜力至关重要。
6. 幻觉（在AI中）
当AI”产生幻觉”时，它生成听起来完全合理但实际上是错误、无意义或编造的信息。这是一个重大挑战，特别是对LLMs，也是改善AI可靠性的主要焦点。
7. 检索增强生成（RAG）
为了对抗AI幻觉，RAG将LLM与检索系统结合。在生成响应之前，AI从特定知识库中提取相关的事实信息，使其答案更准确和可验证。
8. 多模态AI
这种强大的AI可以同时理解和处理来自多种数据类型的信息——如文本、图像、音频和视频。多模态AI允许更丰富、更类人的交互并支持多样化的应用。
9. 微调
想要为特定工作定制AI模型吗？微调让您可以采用预训练的AI模型（如通用LLM）并在较小的专业数据集上进一步训练它。这使模型适应您的特定任务或领域，使其高度有效。
10. 负责任的AI
随着AI越来越融入我们的生活，确保其道德发展和使用至关重要。负责任的AI是一个涵盖公平性、透明度、问责制和AI系统整体有益部署的总称。
11. AI安全
这个领域专注于防止先进AI系统可能带来的灾难性后果。AI安全研究解决关键问题，如意外后果、误用和保持对高能力AI的控制。
12. AI治理
谁为AI制定规则？AI治理指的是制定的框架、政策和法规，以指导AI的开发和使用，使其符合社会价值观和法律要求。
13. 可解释AI（XAI）
曾经想知道AI为什么做出某个决定吗？**可解释AI（XAI）**涉及使AI系统的输出和推理对人类可理解和可解释的技术。这是建立信任和确保问责制的关键。
14. 通用人工智能（AGI）
AI的圣杯：AGI指的是一种假设的AI类型，它在广泛的任务中拥有人类水平的认知能力，不像我们今天拥有的专业化AI。这是一个引发关于AI终极潜力大量讨论的概念。
15. 扩散模型
这些是许多令人惊叹的AI生成图像背后的魔法师。扩散模型通过从随机噪声开始并逐渐”去噪”直到出现清晰、高质量的图像或其他输出来创建数据。
16. AI副驾驶
将AI副驾驶视为您的智能助手。它是一个AI系统，旨在与人类一起工作，增强他们的能力，自动化日常任务，建议解决方案，并在编码或写作等各个领域提高生产力。
17. 令牌
LLMs处理的文本基本单位称为令牌。令牌可以是一个完整的单词、单词的一部分、标点符号，甚至是单个字符。理解令牌对于管理LLM输入/输出限制和成本至关重要。
18. 上下文窗口
上下文窗口基本上是LLM的短期记忆。它定义了AI在生成响应时可以”记住”或考虑的最大文本量（以令牌为单位），允许更长、更连贯的对话。
19. 专家混合（MoE）
在**专家混合（MoE）**神经网络中，不同的”专家”子网络专门处理数据的不同方面。然后”门”网络确定哪个专家应该处理特定输入，使非常大的AI模型更高效。
20. 合成数据
合成数据是人工生成的数据，模拟真实世界数据的统计特性，而不包含任何实际个人信息。当真实数据稀缺、敏感或过于昂贵时，它对训练AI模型非常宝贵。
21. 强化学习（RL）
这就是AI如何通过试错来学习。在强化学习中，AI智能体在环境中执行操作并获得奖励或惩罚，使其能够学习复杂的行为并实现目标，例如在游戏或机器人技术中。
22. 机器学习（ML）
作为AI的核心分支，机器学习专注于开发算法，使计算机能够从数据中学习，而无需明确编程。它是许多AI应用的基础。
23. 深度学习（DL）
作为机器学习的一个子集，深度学习使用多层神经网络（通常称为“深度”神经网络）从海量数据中学习复杂的模式。这就是驱动高级图像识别和自然语言处理的技术。
24. 神经网络
受人脑启发，神经网络是一种由相互连接的“节点”或“神经元”组成的计算系统，用于处理信息。它们是深度学习模型的基石。
25. 过拟合
在训练AI模型时，当模型对训练数据学习得过好，包括其噪声和随机波动时，就会发生过拟合。这使得模型在新、未见过的数据上表现不佳，因为它难以泛化。
26. 迁移学习
迁移学习涉及采用一个预训练模型（一个已经在一个大型数据集上为通用任务训练过的模型），并将其重新用于一个不同但相关的任务。这可以节省大量的时间和计算资源。
27. 嵌入
嵌入是文本、图像或其他数据的数值表示（向量），它们捕捉了其含义和关系。AI模型使用这些来有效地理解和处理数据。
28. 向量数据库
向量数据库经过优化，用于存储、管理和搜索向量嵌入。它们对于像RAG和推荐系统这样的应用至关重要，可以实现快速的相似性搜索。
29. 数据增强
为了增加训练数据的数量和多样性，数据增强涉及通过对现有数据进行小的、战略性的修改来创建新数据（例如，旋转图像、在文本中替换同义词）。
30. 自动化决策（ADM）
自动化决策指的是基于算法和数据，以最少的人工干预做出决策的系统。这在贷款审批或内容审核等领域越来越普遍。
这些都是前沿的概念！有了这些词汇，您现在可以更好地驾驭快速发展的AI世界。您对这些术语越熟悉，就越能清楚地看到AI带来的巨大机遇和严峻挑战。
您对哪些术语最感兴趣？在评论中告诉我们！
