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。…
1 次浏览预训练（Pre-training）
模型的“九年义务教育”——读遍互联网的文字，学会语言规律和世界常识。新闻里“训练一个模型花了几个亿”，钱主要烧在这一步。…
3 次浏览AI 穿搭（虚拟试穿）
口袋里的造型师——拍张照告诉 AI 场合，它从你衣柜和电商里搭配出整套方案，还能虚拟试穿看上身效果。…
3 次浏览训练稳定性与 Loss Spike
大训练的“心电图异常”——loss 无预警飙升又回落，可能自愈也可能报废，万卡训练排障与自动回滚的工程艺术。…
4 次浏览Suno
会写歌的 AI——输入一句主题，几十秒后一首带人声、带编曲的完整歌曲出炉，短视频配乐与定制祝福歌的常用工具，音乐创作的“傻瓜相机”。…
4 次浏览AI 版权（AI 生成内容的版权）
AI 画的东西归谁——用户、平台、还是被学习的画师？AI 时代最热的法律悬案，各国法院正在一个案子一个案子地给答案。…
4 次浏览数据投毒（Data Poisoning）
往模型的“课本”里塞私货——在训练数据里埋进特定样本，让训练出的模型遇到某个触发条件就按攻击者的意思输出。…
4 次浏览稀疏注意力（Sparse Attention）
别每个字都看全文——只挑重点位置看，长文本处理的“省力读法”，百万 token 上下文的幕后功臣之一。…
11 次浏览少样本提示（Few-shot Prompting）
给 AI 看两三个例子再让它干活——“照这个样子来”，比空口描述要求管用得多。让输出格式稳定、文风到位的实用技巧，零成本即时生效。…
6 次浏览生成式 AI 服务管理暂行办法
国内生成式 AI 的“总章程”——2023 年 8 月施行的暂行办法，划定安全评估、数据合规、内容标识与服务透明的基本线。…
13 次浏览算法偏见（Algorithmic Bias）
AI 的“有色眼镜”——训练数据里的偏见被模型学走甚至放大，让某些群体被系统性亏待。AI 公平性问题的核心概念。…
15 次浏览红队测试（Red Teaming）
雇一队“职业挑刺的”——发布前专门想方设法让 AI 说错话、泄密、越界，把漏洞自己先找完。大模型发布流程的标配安全环节。…
19 次浏览损失函数（Loss Function）
给模型打分的错题量化器——把“输出离正确答案有多远”算成一个数，训练的全部目标就是把这个数压下去。训练曲线上的 loss 线就是它。…
24 次浏览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。…
24 次浏览测试时计算（Test-time Compute）
“多想一分钟再答题”的算力化——遇到难题让模型多思考、多尝试、多验证，用推理时的算力换正确率，推理模型的技术内核。…
23 次浏览