LLM（大语言模型）
ChatGPT、DeepSeek、通义千问背后都是它——把海量文字读透之后训练出来的“超级文字接龙”机器。这条词条讲清大语言模型到底是什么、“大”在哪里、为什么…
2 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。…
3 次浏览并行函数调用（Parallel Tool Calls）
AI 助手的“一次性多线办事”——模型一次发出多个互不依赖的工具调用并发执行，结果齐了再汇总，延迟从串行累加变成等最慢一个。…
17 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。…
32 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。…
25 次浏览Agent 评测（智能体评测）
考 AI 员工的绩效考核——不只看回答说了什么，还要看任务到底办没办成、步骤绕没绕路、烧了多少 Token，智能体落地的验收标准。…
32 次浏览AI 笔记
会自己“读”笔记的笔记本——把文档丢进去就能提问、总结、生成学习指南。笔记从“存起来”变成“用起来”。…
33 次浏览注意力变体（GQA 与 MLA）
注意力的“省显存改款”——GQA 分组共享缓存、MLA 低秩压缩缓存，DeepSeek 与 Llama 各押一条路，推理成本的关键变量。…
42 次浏览GPT（生成式预训练变换器）
最出名的 AI 模型家族名——ChatGPT 的 G、P、T 三个字母分别是“生成式、预训练、变换器”。这个名字直接定义了一个时代。…
32 次浏览模型崩塌（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。…
35 次浏览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。…
42 次浏览盲测评估（Blind Evaluation）
撕掉标签再打分——评审不知道回答来自哪个模型，位置与品牌偏见少一半，竞技场与企业选型都在用的公平手段。…
43 次浏览多模态评测（图文音视频基准）
考完文字考“看图听话”——图表问答、文档理解、视频与语音任务，多模态评测的成套考卷正在成型，判分远比纯文本难。…
44 次浏览Notion AI
笔记软件里的驻场写手——选中文字一键翻译、续写、总结，还能问它笔记里写过什么直接开卷作答，把 AI 缝进日常写作与知识库的典型。…
53 次浏览Llama（羊驼）
开源界的“领头羊”（名字就是羊驼）——Meta 发布的开放权重模型系列，全球开发者魔改的底料，开源生态的半壁江山。…
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