开
开源许可证（Model License）
开源模型的“使用说明书”——能商用吗？能拿去训练自家模型吗？答案都在许可证里，选型前必读，看错条款代价不小。…
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成员推断攻击（Membership Inference）
反推“你的数据有没有被拿去训练”——通过观察模型对输入的自信程度判断某条记录是否在训练集里。隐私审计的利器，也是模型记忆的照妖镜。…
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机器学习（Machine Learning）
不写死规则，让机器自己从数据里找规律——喂它一千张猫狗照片，它自己总结出怎么区分。现代 AI 的地基。…
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混合精度训练（Mixed Precision）
训练时的省显存魔法——大部分计算用半精度、关键更新保全精度，速度显存双丰收，效果几乎无损，如今大模型训练的默认姿势。…
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模型崩塌（Model Collapse）
AI 吃 AI 的“近亲繁殖”风险——模型生成的数据反复训练模型，一代代下来多样性消失、质量滑坡，尾巴上的稀有内容最先死掉。…
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多智能体（Multi-Agent）
组个 AI 团队干活——写手的归写手、审稿的归审稿、拍板的归拍板，各司其职互相校验，比一个 AI 单打独斗更稳。…
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MCP（模型上下文协议）
AI 世界的“USB 接口”——以前每接一个工具都要定做一根线，MCP 定了统一插口：AI 一次接入，所有支持的工具即插即用。2025 年起的事实标准。…
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Mamba 与状态空间模型（SSM）
挑战 Transformer 的新秀架构——不逐字回翻全文，而是像记笔记一样把看过的内容压缩成一份状态往前带，超长上下文的另一种答案。…
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Multimodal（多模态）
能看图、听声、看视频的 AI 就是多模态模型。发截图问报错、拍照片认植物、语音对话，都靠它。这条词条讲清它和纯文字模型的差别，以及“看图”这件事上它还会犯哪些错…
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