bjdx_001的博客

大模型是“通才”，适合深度创作与复杂决策；小模型是“专才”，适合快速执行特定任务。

用显卡挖矿是通过​​重复单一计算（哈希碰撞）​​ 来争夺数字货币奖励，属于​​消耗性计算​​；而用显卡训练AI是通过​​复杂数学运算（如梯度下降）​​ 调整模型参数，属于​​生成性计算​​。

正如城市容量由道路网决定，AI能力的天花板，早被芯片架构在图纸上画好​​ —— 突破“墙”的限制，才能打开下一轮智能爆发。

训练是AI的“重型工厂”，推理是“自动化流水线”——前者造模型，后者用模型，这才是算力鸿沟的本质。

两种精度本质是​​效率与精度的权衡​​——FP16是“够快且够用”，INT8则是“极速但妥协”，开发者需按场景灵活选择。

CPU 是全能调度者，GPU 是并行计算专家，TPU 是深度学习专用加速器​​。

强大的算力是AI的“发动机”​​，它支撑着海量数据的实时处理、复杂模型的训练优化以及高并发场景的毫秒级响应，让AI从理论走向实际应用。

AI的“思考”是通过拆解问题、多路径探索、自我验证三步曲，模仿人类的慢思考过程​​；其依托思维链架构、神经符号系统与强化学习微调，实现从统计拟合到结构化推理的跨越​​。但当前仍是“形式化推理”，​​离人类的直觉创新仍有本质差距​​。

GPT生成文本的核心机制是通过Transformer架构的自回归模型，基于已输入内容逐词预测概率最高的后续词汇，循环迭代直至形成完整文本​​。

反向传播是AI的“学习反馈引擎”，​​将纠错信号从输出端精准回传至每一层参数​​，实现从数据中自动提炼复杂模式的能力。没有它，深度学习将退化为“随机猜测”，ChatGPT、自动驾驶等突破亦无从谈起。正如AI教父Hinton所言：“反向传播让机器拥有了从错误中学习的能力，这是智能的核心。”

AI的学习是​​数学优化过程​​，其智能源于模型对数据规律的统计归纳能力，而非人类的主观意识。当前技术仍依赖高质量数据与算法设计，离“自主思考”尚有距离。

在AI的世界里，没有数据就没有智能，有烂数据就会变“智障”。真正的AI竞争，不止在模型架构、算力部署，更在于：谁有“高质量数据”、谁能“高效处理数据”、谁能“用好数据做闭环”，数据不是“资源”，是“血液”。

AI与传统软件的核心差别在于：​​传统软件严格遵循预设规则执行确定任务，而AI通过数据自主学习并动态优化决策​​。

提示工程 = 用“精准提问”激活AI潜力，把“模糊需求”变成“可靠答案”的艺术与科学。​

知识图谱是一种基于图结构的语义网络，通过“实体-关系-实体”三元组构建现实世界的关联知识体系，实现机器对复杂信息的理解、推理与智能应用​​ 。

边缘AI是将人工智能算法直接部署在物联网设备、传感器等边缘终端上，在数据产生源头完成实时计算与决策的技术架构，实现低延迟、高隐私与离线可用的本地化智能处理​​。

联邦学习是一种分布式机器学习技术，允许多个参与方在本地数据不离开原始位置的前提下，通过加密交换模型参数（如梯度、权重）协作训练全局模型，打破“数据孤岛”并满足隐私合规要求。

AutoML（自动化机器学习）是通过算法自动完成机器学习全流程（数据预处理→特征工程→模型选择→超参数优化→模型部署）的技术，显著降低AI应用门槛并提升开发效率​​。

多模态模型是一种能同时处理并融合多种类型数据（如文本、图像、音频、视频等）的AI系统，通过跨模态理解与生成技术，模仿人类多感官协同的智能认知能力​​。

扩散模型是一种​​通过系统性地添加再去除噪声来生成新数据（如图像）的生成式AI技术​​，其核心机制分为两个阶段：正向扩散​​：对原始数据（如清晰图片）逐步添加噪声，直至完全变成随机噪点（类似老照片逐渐模糊的过程）；逆向生成​​：从噪声出发，通过训练好的神经网络逐步预测并移除噪声，最终还原或创造出高质量的结构化数据（如将模糊影像修复为清晰图像）。

BERT是基于Transformer Encoder的双向语言预训练模型，具备强大的语义理解能力，是现代自然语言处理的重要基石。它是一套让机器像人一样“前后一起看”的语言理解技术，它让AI不光“读得快”，还“读得懂”。现在很多搜索引擎、客服系统、智能问答，背后都用了BERT技术。

Transformer是一种以自注意力机制为核心的深层神经网络结构，具备并行处理与全局建模能力，广泛应用于语言、图像和多模态智能任务中，是现代AI模型的核心基石。核心是让AI“更会读书、更会说话、更会画画”的超级大脑。

在人工智能的世界里，“看、听、说、写”早已不是人类的专属技能。语音识别，让机器有了耳朵；语音合成，让机器长了嘴巴；合在一起，机器就开始“说人话、听人言”了。

计算机视觉就是让计算机拥有“看”和“理解”图像与视频的能力，就像人类用眼睛和大脑感知世界一样。

迁移学习就是让AI把在一个任务中学到的本事，拿来加速另一个任务的学习，实现“举一反三”。

评估AI模型性能，就是通过一系列指标综合判断它“答题”是否又准又稳、既快又聪明，能不能在新场景中举一反三。

损失函数是衡量模型预测值与真实值差异的非负实值函数，通过最小化该函数优化模型参数，从而降低预测误差。

激活函数如Sigmoid、ReLU、Softmax等，通过非线性映射与梯度优化机制，赋予神经网络“思考能力”，既打破线性束缚，又调控信号传递的强度与范围。

过拟合是模型学得太细导致新数据翻车，欠拟合是学得太糙连现有数据都搞不定，前者死磕训练数据噪音，后者连基本规律都没抓住。

神经网络与贝叶斯网络是两种互补的智能模型：神经网络通过多层非线性变换从数据中学习复杂模式，擅长大规模特征提取和预测，而贝叶斯网络基于概率推理建模变量间的条件依赖关系，擅长处理不确定性和因果推断。两者的融合（如贝叶斯神经网络）结合了深度学习的表征能力与概率建模的置信度量化优势，在提升预测可靠性的同时增强模型可解释性。

贝叶斯网络是基于有向无环图和条件概率表构建的概率图模型，用于表达变量间的条件依赖关系并进行不确定性推理。

循环神经网络（RNN）是一种通过“记忆”序列中历史信息来处理时序数据的神经网络，可捕捉前后数据的关联性，擅长处理语言、语音等序列化任务。

生成对抗网络（GAN）是一种由​​生成器​​与​​判别器​​组成的机器学习模型，通过对抗训练生成逼真数据。

卷积神经网络通过局部感知、参数共享和分层特征抽象，既能高效提取图像空间关联性，又具备平移不变性的生物视觉特性。

卷积神经网络（CNN）是一种通过​​卷积核扫描局部区域​​、​​参数共享​​和​​分层特征提取​​的深度学习模型，专为高效处理图像、语音等网格化数据设计，可直接从原始输入中自动学习关键特征。

神经网络通过​​分层连接的人工神经元​​模拟人脑结构，其中输入层接收信号（模拟树突接收信息），隐藏层通过权重调整（模拟突触可塑性）进行特征提取，输出层生成结果（类似轴突传递信号），并利用反向传播机制（类比生物神经元的多巴胺调节）不断优化连接强度，最终实现类似人脑的“边学习边修正”能力。

神经网络通过模拟人脑神经元连接结构，借助多层神经元的前向传播（输入到输出逐层计算）与反向传播（误差逆向调整参数）机制，利用激活函数（如ReLU、Sigmoid）引入非线性特征，通过权重迭代优化实现从数据中自主学习，最终完成图像识别、语言处理等分类或预测任务。

专家系统是基于​​知识库​​（存储专家经验与规则）和​​推理机​​（模拟专家逻辑判断）的人工智能程序，能在特定领域（如医疗诊断、工业控制）高效解决复杂问题。

图灵测试是由艾伦·图灵于1950年提出的一种通过文本对话判断机器是否具备人类智能的方法，其核心标准是当超过30%的测试者无法区分对话对象是人还是机器时，即可认为该机器通过测试。值得注意的是，最新研究显示，如GPT-4.5等大语言模型在特定测试中已被误判为人类的比例高达73%，这表明现代AI系统已能在对话层面部分满足图灵提出的标准，但测试仍存在仅依赖语言交互、无法全面评估智能的争议。

智能体是能够通过传感器感知环境、自主决策并借助执行器采取行动以实现特定目标的智能实体或系统。