这是一份从零基础到前沿的 AI 知识清单，共分为五个阶段，帮助你快速掌握 AI 领域的核心词汇与概念。适合小白入门，也适合想跟上热点、参与讨论的朋友。建议收藏，逐阶段学习，逐步打卡！
🔍 第一阶段：小白扫盲区（1-10）
目标：听得懂新闻，不再觉得AI神秘
□ 1. 人工智能 (AI)：机器模拟人的智力。大概念，所有相关技术的统称。
□ 2. 生成式AI (GenAI)：当前顶流。以前的AI辨“是不是猫”，现在的AI能“画一只猫”。
□ 3. 大语言模型 (LLM)：ChatGPT背后的技术核心，读了海量数据的超级“大脑”。
□ 4. ChatGPT：OpenAI的王牌聊天机器人，已经成了LLM的代名词。
□ 5. 副驾驶 (Copilot)：AI的最佳定位——不替代你，只帮你打辅助。
□ 6. 提示词 (Prompt)：你对AI下的指令，堪称和AI对话的“咒语”。
□ 7. 幻觉 (Hallucination)：AI的致命bug，会一本正经地胡说八道，务必查证！
□ 8. 聊天机器人 (Chatbot)：AI的常见形态，靠对话框和人交流。
□ 9. 文生图 (Text-to-Image)：输入文字出图片，代表工具Midjourney。
□ 10. 算力 (Compute)：AI的“体力”，通常指GPU数量，算力越强AI越“聪明”。
🛠️ 第二阶段：上手玩家区（11-20）
目标：会用AI工具，轻松提升效率
□ 11. 多模态 (Multimodal)：AI不再“眼盲耳聋”，能看图、听声音、解析视频。
□ 12. 上下文 (Context)：AI的“短期记忆”，能记住前几轮对话的内容。
□ 13. 角色扮演 (Persona)：提效核心技巧！让AI“装”成资深编辑，写稿质量翻倍。
□ 14. 追问/迭代 (Iteration)：别指望一句指令出完美结果，多轮打磨才是王道。
□ 15. 联网搜索 (Web Browsing)：解决AI“知识过期”的神器，能查最新信息。
□ 16. 温度 (Temperature)：AI创意开关，数值高（0.8+）脑洞大，数值低（0.2）更严谨。
□ 17. 结构化输出 (Structured Output)：让AI生成表格、JSON，拒绝大段废话。
□ 18. OCR（光学字符识别）：AI看图提字超厉害，整理发票、笔记超省心。
□ 19. 深度伪造 (Deepfake)：AI风险点！换脸、变声一键搞定，视频别轻易信。
□ 20. 知识截止日期 (Knowledge Cutoff)：模型训练的“毕业时间”，不联网就不知道之后的事。
🧠 第三阶段：进阶原理区（21-30）
目标：理解技术逻辑，知其然更知其所以然
□ 21. 词元 (Token)：AI的“计量单位”，1000 Token≈750英文单词≈500汉字。
□ 22. 参数 (Parameters)：模型“脑容量”指标，7B、70B是常见量级，参数大≠绝对好用。
□ 23. 预测下一个词 (Next Token Prediction)：LLM的底层逻辑，本质就是“文字接龙”。
□ 24. 推理 (Inference)：模型训练完后，你用它干活的全过程。
□ 25. 延迟 (Latency)：发指令到AI回复的时间差，越快体验越好。
□ 26. 基座模型 (Foundation Model)：像毛坯房，潜力大但需要“精装修”才能用。
□ 27. 思维链 (Chain of Thought, CoT)：2024-2025关键技术，让AI说清思路，逻辑能力暴涨。
□ 28. 零样本/少样本提示 (Zero-shot / Few-shot)：直接问VS给例子再问，后者效果更好。
□ 29. 开源模型 (Open Source Models)：像安卓，代码公开，免费下载就能跑（比如Llama）。
□ 30. 闭源模型 (Closed Source Models)：像iOS，代码保密，只能付费调用（比如GPT-4）。
💼 第四阶段：行业懂行区（31-40）
目标：能和技术人员沟通，看懂企业AI部署逻辑
□ 31. Transformer：现代AI的基石，谷歌发明，没有它就没有ChatGPT。
□ 32. 预训练 (Pre-training)：AI的“九年义务教育”，啃海量数据学通用知识。
□ 33. 微调 (Fine-tuning)：AI的“职业培训”，喂行业数据，变身医疗、法律专家。
□ 34. RLHF（人类反馈强化学习）：AI的“教养课”，靠人类打分教它说话得体。
□ 35. 嵌入 (Embedding)：把文字变成数字向量，让AI能计算词语间的“距离”。
□ 36. 向量数据库 (Vector Database)：存“嵌入”数据的专属仓库，AI外挂知识库的核心。
□ 37. RAG（检索增强生成）：企业AI应用核心，让AI“开卷考试”查内部文档。
□ 38. API（应用程序接口）：程序员把AI装进APP的“通道”。
□ 39. 端侧模型 / 小模型 (SLM/On-device)：2025趋势，手机、电脑离线能跑，隐私性拉满。
□ 40. 混合专家模型 (MoE)：AI界的“专科医院”，一个模型里有多个“专家”各司其职。
🚀 第五阶段：前沿与未来区（41-50）
目标：把握趋势，聊透AI未来影响
□ 41. 智能体 (Agent)：下一代风口！AI能自己操作工具，独立完成写代码、订票等任务。
□ 42. 多智能体协作 (Multi-Agent)：AI版“团队协作”，分工写代码、查bug、写文档。
□ 43. 具身智能 (Embodied AI)：给AI装机器人身体，让它能和物理世界互动（比如特斯拉机器人）。
□ 44. 对齐 (Alignment)：AI安全核心，确保AI目标和人类一致，避免“帮倒忙”。
□ 45. 偏见 (Bias)：AI的“隐形缺陷”，学了人类偏见数据，需要人工修正。
□ 46. 数字孪生 (Digital Twin)：用你的数据训练AI，打造专属“数字分身”。
□ 47. Sora / 视频生成：AI版“物理模拟器”，生成的视频逼真度拉满。
□ 48. 上下文窗口战争 (Context Window War)：大厂内卷焦点，比谁的模型能一次读更多内容。
□ 49. AGI（通用人工智能）：AI界的“圣杯”，在所有任务上都能超越人类。
□ 50. ASI（超级人工智能）：科幻级概念，智力远超全人类总和，目前还在理论阶段。
学习建议
• 从第一阶段开始，每天学 5-10 个概念，结合实际工具练习。
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