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。…
0 次浏览角色扮演提示（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。…
2 次浏览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。…
5 次浏览模型路由（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。…
11 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。…
10 次浏览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。…
12 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。…
9 次浏览推理模型（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。…
11 次浏览优化器（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。…
17 次浏览量化感知训练（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。…
21 次浏览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”。…
24 次浏览生成式 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。…
27 次浏览训练数据（Training Data）
模型的“教材”——AI 的本事、知识甚至偏见都来自它，喂什么长成什么样。版权争议、能力差异，根源都在这份数据里。…
22 次浏览ChatGPT
让全世界看见 AI 的产品——2022 年底上线两个月破亿用户，“AI 元年”的起点。很多人接触的第一个 AI 就是它，但它只是众多 AI 产品之一。…
22 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。…
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