多语言评测（Multilingual Eval）
同一套卷子换成几十种语言再考一遍——看模型是不是偏科英语、低资源语言掉多少分，出海选型前必看的维度。…
4 次浏览知识截止（Knowledge Cutoff）
模型的“结业日期”——训练数据停在某个时间点，之后发生的事它一概不知，联网搜索就是给这个日期续命，选模型要看它。…
4 次浏览原生多模态（Natively Multimodal）
一出生就五感俱全——图片、音频、文字在训练时就是一个模型的“母语”，而不是给文字模型外挂翻译器，实时语音都靠它。…
4 次浏览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…
3 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。…
4 次浏览o 系列（OpenAI 推理模型）
OpenAI 的“先想后答”产品线——普通模型秒回，o 系列先憋一段思考再作答，专攻数学、代码、科学类难题。…
5 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。…
6 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。…
7 次浏览声音克隆（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。…
10 次浏览提示注入（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。…
6 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。…
9 次浏览护栏（Guardrail）
AI 的“安全带加护栏”——在模型外面加一层检查：输入先审一遍、输出再拦一道，违规内容不放行。模型负责能力，护栏负责边界。…
12 次浏览学习率与预热（LR Warmup）
训练的“油门设定”——先热身再加速、后期缓缓收油，步子迈太大直接训崩，是最影响训练成败的超参数，没有之一。…
15 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。…
22 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。…
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