Stable Diffusion
开源文生图的功勋元老——权重公开让全世界开发者魔改，AI 绘画生态的奠基者，本地跑图玩家的启蒙老师。…
3 次浏览提示词版本管理（Prompt 版本化）
给提示词建“代码仓库”——哪个版本在架、改了哪一句、效果涨了还是跌了，全都可查可回滚，团队协作的纪律。…
3 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。…
4 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。…
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。…
17 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。…
15 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…
17 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。…
10 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。…
14 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。…
13 次浏览内容标识（AIGC 标识）
给 AI 内容“盖产地章”——AI 生成的文字图片视频要标注“这是 AI 做的”，防伪造、防谣言的监管抓手，国内已有明确规章。…
33 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。…
22 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。…
27 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。…
37 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。…
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