干货！100个AI热词详解

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一、基础概念与理论

1. 大模型
   专业版：大模型是基于深度学习技术构建的具有大规模参数和复杂计算结构的人工智能模型，能够处理大规模数据并完成复杂任务。
   人话版：大模型就像一个超级学霸，通过海量数据训练获得类似人类的“思考”能力，能回答问题、写文章甚至创作故事。

2. 智能体
   专业版：智能体（Agent）是一种能够感知环境、自主决策并执行任务的计算实体，通过传感器感知环境，利用内部算法处理信息，并通过执行器采取行动以实现目标。
   人话版：智能体就像一个能自己做决定的机器人，比如自动驾驶汽车能根据路况调整行驶路线。

3. 深度学习
   专业版：深度学习是机器学习的一个分支，通过构建多层次的神经网络自动学习数据的特征表示，擅长处理图像、语音、文本等非结构化数据。
   人话版：深度学习像一个多层级加工厂，自己从数据中总结规律，比如教电脑认猫不需要手动设计规则。

4. 神经网络
   专业版：神经网络由大量相互连接的神经元组成，通过模拟人脑神经元的工作方式处理信息，是深度学习的核心架构。
   人话版：神经网络像一张由无数小开关组成的大网，自动从照片中识别猫耳朵或道路上的障碍物。

5. 强化学习
   专业版：强化学习是一种通过与环境互动、根据奖励信号调整策略的机器学习方法，目标是最大化长期累积奖励。
   人话版：强化学习像训练小狗做动作，做得对就给骨头奖励，做错就调整方法。

6. 多模态
   专业版：多模态指整合文本、图像、音频、视频等多种数据模态的技术，通过跨模态对齐和融合提升模型对复杂信息的理解能力。
   人话版：多模态就像看电影时同时听声音、看画面，AI能同时处理多种信息。

7. 通用人工智能
   专业版：通用人工智能（AGI）是具备与人类相当或超越人类水平的综合智能系统，能理解、学习和执行任何智力任务。
   人话版：AGI像人类一样全能，既能看病又能写代码，目前还没完全实现。

8. 参数
   专业版：参数是神经网络中用于调整权重和偏置的可调旋钮，决定了模型如何处理输入数据并生成输出。
   人话版：参数像调音台的旋钮，调对了音质才好。

9. 训练数据
   专业版：训练数据是用于训练机器学习模型的数据集，包含输入特征和目标输出，直接影响模型性能。
   人话版：训练数据像老师备课的教材，数据质量决定学生（模型）能学到多少。

10. 算法
    专业版：算法是解决问题的清晰指令集，描述了从输入到输出的映射过程，是计算机程序的核心。
    人话版：算法像菜谱，告诉你步骤就能做出菜。

二、核心模型架构

11. Transformer
    专业版：Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习架构，通过并行计算高效处理序列数据，成为大模型的基础骨架。
    人话版：Transformer像一个能同时关注一句话所有词语的超级大脑。

12. GPT-4
    专业版：GPT-4是OpenAI开发的生成式预训练Transformer模型，支持多模态输入输出，在复杂任务中表现接近人类水平。
    人话版：GPT-4像一个全能助手，能写代码、画画还能聊天。

13. BERT
    专业版：BERT是一种基于Transformer的双向语言模型，通过预训练和微调实现深度语义理解，在NLP任务中取得突破性进展。
    人话版：BERT像一个能同时理解上下文的双向“阅读器”。

14. Autoencoder
    专业版：Autoencoder是一种无监督学习模型，通过编码-解码结构实现数据压缩与重构，在特征提取和降维中应用广泛。
    人话版：Autoencoder像一个能压缩图片同时保留细节的神奇工具。

15. MoE（混合专家模型）
    专业版：MoE将大模型拆分为多个专家模块，每个输入仅激活部分专家，通过动态调度提升计算效率和模型容量。
    人话版：MoE像一群专家分工合作，遇到数学题找数学专家，写文案找写作专家。

16. GAN（生成对抗网络）
    专业版：GAN由生成器和判别器组成，通过对抗训练生成逼真数据，在图像生成、视频合成等领域有广泛应用。
    人话版：GAN像一场“造假比赛”，生成器造图，判别器识破，互相提升。

17. LSTM（长短时记忆网络）
    专业版：LSTM是一种改进的循环神经网络，通过引入门控机制解决长序列记忆问题，在时序预测和自然语言处理中表现优异。
    人话版：LSTM像一个有记忆的智能体，能记住长期目标。

18. ViT（视觉Transformer）
    专业版：ViT将图像分割为小块并作为输入，结合Transfo