Perplexity
把“搜索”做成产品的 AI 独角兽——不给你十个蓝链接，而是读完网页给一个带引用的答案，AI 搜索的代名词。…
1 次浏览知识截止（Knowledge Cutoff）
模型的“结业日期”——训练数据停在某个时间点，之后发生的事它一概不知，联网搜索就是给这个日期续命，选模型要看它。…
11 次浏览AI 开发框架（LangChain 类）
把大模型零件拼成应用的“工具箱”——提示词模板、链式编排、记忆与检索件都配齐，开发者不必从零造轮子，LangChain 类框架的定位。…
8 次浏览o 系列（OpenAI 推理模型）
OpenAI 的“先想后答”产品线——普通模型秒回，o 系列先憋一段思考再作答，专攻数学、代码、科学类难题。…
12 次浏览SFT（监督微调）
给基座模型上岗位培训班——拿人工写好的标准问答示范教它好好说话，是大模型从“会续写”到“会对话”的关键一步。…
11 次浏览提示缓存（Prompt Caching）
API 的团购价——反复用同一段长提示词时，命中缓存的部分按一折左右计费。长系统提示词用户和 Agent 开发者的省钱大招。…
13 次浏览RLHF（人类反馈强化学习）
让 AI 学会“好好说话”的方法——人类对模型的多个回答打分排序，模型照着人类偏好调整，从“会接龙”进化成“会聊天”。ChatGPT 好用的最大功臣之一。…
22 次浏览推理模型（Reasoning Model）
会“打草稿”的 AI——回答前先在内部想一大段，把复杂问题想透了再开口。数学、逻辑、代码难题的正确率因此大幅提升，代价是更慢更贵。…
26 次浏览AI 浏览器
会陪你上网的浏览器——内置 AI 侧边栏，看网页随手问、划词总结、跨标签页比价，浏览器开始“长脑子”。…
32 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。…
29 次浏览推理引擎（vLLM 与推理框架）
让模型“跑得快装得多”的后厨——精细管理缓存、请求随到随拼批，同一张显卡吞吐翻倍，自建 AI 服务的选型核心。…
36 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。…
38 次浏览本地开发环境（显卡与驱动）
在自己电脑跑大模型的“开工三件套”——显卡显存、驱动运行时与推理工具，显存是第一硬约束，选对少走弯路。…
27 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。…
32 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。…
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