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通俗易懂的 AI 术语解释,按字母索引快速查阅。 共 57 条 · 关键词「PromptCaching」

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S

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。…

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提

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。…

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声

声音克隆(Voice Cloning)

复刻一副“数字嗓音”——给 AI 几秒录音,它就能用这个声音说任何话。配音神器与诈骗新兵器的两面体。…

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提

提示注入(Prompt Injection)

把“坏指令”藏进 AI 要处理的资料里——AI 读文档时把文档里的恶意指令当成命令执行。AI 应用的头号安全威胁。…

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角

角色扮演提示(Role Prompting)

先给 AI 发“工牌”——“你是一位十年经验的儿科医生”,设定角色后,回答的专业度和口吻立刻变化。最常用也最容易被误解的技巧。…

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D

Deepfake(深度伪造)

AI 换脸加仿声——让任何人“说”任何话的伪造技术,诈骗和谣言的新兵器,也是各国监管的重点对象。看到劲爆视频先想想它。…

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模

模型路由(Model Routing)

AI 界的分诊台——简单问题派小模型秒答,难题转专家旗舰,成本与质量的自动平衡术,既省钱又不牺牲体验。…

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R

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。…

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反

反向传播与梯度下降(Backpropagation)

模型学习的“心跳”——先算错多少,再倒推每个参数该负多少责任,全体朝减小误差的方向挪一小步,训练循环的发动机。…

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并

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。…

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推

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。…

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优

优化器(AdamW)

参数更新的智能油门——动量记惯性、二阶动量定每个参数的步幅,AdamW 是大模型训练微调的默认优化器,也是检查点变大的元凶。…

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量

量化感知训练(QAT)

训练时就“按压缩后的样子练”——把量化误差放进训练循环,模型提前适应低精度,端侧部署前的深度压缩选项。…

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A

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”。…

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生

生成式 AI(Generative AI)

会“无中生有”的 AI——不只会分类打标签,还能直接产出新内容:写文章、画图、做视频、敲代码。这一波 AI 浪潮的正式名字。…

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