深度研究（Deep Research）
雇了个 AI 研究员——给它一个问题，它自己拆任务、查几十上百个网页、交叉验证后写成一份带引用的报告，耗时几分钟到几十分钟。…
2 次浏览注意力机制（Attention）
大模型读课文的方式——读每个字时都回头看全句相关的字，重点部分多看两眼。Transformer 的灵魂组件，看懂它才算看懂大模型为什么强。…
3 次浏览Claude（克劳德）
Anthropic 家的“写作与编程优等生”——以稳、细、长文处理和安全性著称，程序员和文字工作者圈子的口碑之选，MCP 协议也是它家提出的。…
5 次浏览数据清洗（Data Cleaning）
训练前的洗菜工序——把互联网爬来的原料里的重复、乱码、广告、低质内容剔掉。模型吃得干净才长得好，清洗管线是各家核心资产。…
7 次浏览Gemini（双子星）
谷歌家的“全能型选手”——从手机到数据中心一整套，与搜索、办公套件深度绑定，原生多模态是看家本领。…
8 次浏览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。…
10 次浏览对齐（Alignment）
给 AI 立规矩——让模型的能力朝着人类想要的方向使：有用、诚实、无害。AI 为什么会拒答、会认怂、会追问你的需求，背后都是对齐的功劳。…
20 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。…
24 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。…
29 次浏览数据集许可证（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。…
41 次浏览位置编码（RoPE）
给每个字发座位号——注意力本身不分先后，靠位置编码才知道谁前谁后。RoPE 是当下主流方案，各种长上下文技术都围着它转。…
33 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。…
43 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。…
38 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。…
38 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。…
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