数据集许可证（Dataset License）
数据的“使用条款”——模型权重有许可证，训练它的数据同样有：能商用吗？要署名吗？能再分发吗？训练前必查。…
3 次浏览生成式 AI（Generative AI）
会“无中生有”的 AI——不只会分类打标签，还能直接产出新内容：写文章、画图、做视频、敲代码。这一波 AI 浪潮的正式名字。…
3 次浏览训练数据（Training Data）
模型的“教材”——AI 的本事、知识甚至偏见都来自它，喂什么长成什么样。版权争议、能力差异，根源都在这份数据里。…
2 次浏览开源许可证（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。…
5 次浏览后门攻击（Backdoor Attack）
给模型装“暗门”——平时表现完全正常，输入里一旦出现约定的暗号，模型立刻按攻击者意图行事。潜伏性最强的模型安全威胁之一。…
6 次浏览人类偏好评估（Human Preference）
让真人给 AI 回答打分——同一个问题、两个答案，选出更好的那个，把“好用”这种主观感受变成可统计的数据，RLHF 的地基。…
7 次浏览成员推断攻击（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。…
8 次浏览AI 知识库（Knowledge Base）
给 AI 喂“内部资料”再让它上岗——把公司文档、手册、笔记喂进去，AI 回答就带上了你的业务知识，还能标注出处。…
11 次浏览OCR（光学字符识别）
让机器“认字”——把图片、扫描件里的文字抠出来变成可编辑文本。大模型时代的 OCR 连表格、公式、手写体都能整页还原。…
17 次浏览机器学习（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。…
20 次浏览评测基准（Benchmark）
给 AI 出的“统一考卷”——MMLU 考知识、HumanEval 考代码，新闻里“模型得分超越谁”用的都是这些卷子。也催生了“刷榜”这个行业词。…
20 次浏览AI 治理（AI Governance）
给 AI 划车道的“交通规则”——法律法规、行业标准、企业制度一起管住 AI 的风险，让技术跑得快也不翻车。…
22 次浏览AI 医疗影像（Medical Imaging AI）
放射科医生的“第二双眼睛”——AI 读 CT、X 光片，几秒圈出可疑病灶，筛查提效明显。定位是辅助工具，最终诊断权始终在医生手里。…
21 次浏览Fine-tuning（微调）
给通用模型开小灶：用自己的数据再练一遍，让它更懂某个行业的话术、格式和分寸。微调、RAG、提示词三者怎么选，是每个想定制 AI 的人都会遇到的问题，这条词条一次…
22 次浏览数据隐私（AI 时代的数据隐私）
你和 AI 说过的话去哪了——聊天可能被用于训练，敏感信息可能被模型“记住”。AI 时代每个人都该关心的隐私新规则。…
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