输出解析与容错（JSON 修复）
程序与模型之间的“翻译官”——Schema 校验、JSON 自动修复、回喂自纠与业务兜底四层防线，别赌模型每次都听话。…
2 次浏览GPU（图形处理器）
AI 时代的电力——本为游戏画面而生的芯片，因擅长海量并行计算成了大模型的标配引擎。看懂 GPU，才算看懂算力从哪来。…
1 次浏览Scaling Law（缩放定律）
AI 界的“氪金定律”——模型参数、数据、算力一起堆，能力就跟着涨，且涨得可以预测。过去几年所有巨头军备竞赛的理论依据。…
2 次浏览提示词工程师（Prompt Engineer）
和 AI 对话的职业——靠写好提示词拿高薪的岗位，2023 年爆火、随后争议不断：是刚需手艺，还是即将被模型进化淘汰的过渡职业？…
5 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。…
6 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。…
7 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。…
10 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。…
18 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。…
21 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。…
25 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。…
26 次浏览课程学习（Curriculum Learning）
先易后难的教学法——训练时把数据从简单到难排序喂给模型，像小学到大学的课程表，让学习过程更稳、收敛更顺。…
24 次浏览AI 意识（AI Consciousness）
AI 会不会“有感觉”——它说“我很开心”是真开心还是概率模仿？哲学界和 AI 圈吵了几十年的开放问题，没有答案但必须想。…
44 次浏览指令遵循（Instruction Following）
听不听话的量化分——你说“用三句话、表格形式、别用感叹号”，模型能不能一条条做到，就是指令遵循能力。…
39 次浏览继续预训练（Continual Pre-training）
给模型“复读深造”——拿自己领域的大量文本接着预训练，让通用模型变成行业行家。介于预训练和微调之间的中间路线。…
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