模型崩塌（Model Collapse）
AI 吃 AI 的“近亲繁殖”风险——模型生成的数据反复训练模型，一代代下来多样性消失、质量滑坡，尾巴上的稀有内容最先死掉。…
2 次浏览预训练（Pre-training）
模型的“九年义务教育”——读遍互联网的文字，学会语言规律和世界常识。新闻里“训练一个模型花了几个亿”，钱主要烧在这一步。…
4 次浏览AI 穿搭（虚拟试穿）
口袋里的造型师——拍张照告诉 AI 场合，它从你衣柜和电商里搭配出整套方案，还能虚拟试穿看上身效果。…
3 次浏览训练稳定性与 Loss Spike
大训练的“心电图异常”——loss 无预警飙升又回落，可能自愈也可能报废，万卡训练排障与自动回滚的工程艺术。…
6 次浏览Suno
会写歌的 AI——输入一句主题，几十秒后一首带人声、带编曲的完整歌曲出炉，短视频配乐与定制祝福歌的常用工具，音乐创作的“傻瓜相机”。…
5 次浏览对话式数据分析（Chat with Data）
把表格丢给 AI 问话——“上个月哪个渠道转化最高？”直接出图出结论，不会写查询语句的人也能做数据分析。…
7 次浏览数据投毒（Data Poisoning）
往模型的“课本”里塞私货——在训练数据里埋进特定样本，让训练出的模型遇到某个触发条件就按攻击者的意思输出。…
5 次浏览多智能体（Multi-Agent）
组个 AI 团队干活——写手的归写手、审稿的归审稿、拍板的归拍板，各司其职互相校验，比一个 AI 单打独斗更稳。…
8 次浏览少样本提示（Few-shot Prompting）
给 AI 看两三个例子再让它干活——“照这个样子来”，比空口描述要求管用得多。让输出格式稳定、文风到位的实用技巧，零成本即时生效。…
7 次浏览生成式 AI 服务管理暂行办法
国内生成式 AI 的“总章程”——2023 年 8 月施行的暂行办法，划定安全评估、数据合规、内容标识与服务透明的基本线。…
13 次浏览算法偏见（Algorithmic Bias）
AI 的“有色眼镜”——训练数据里的偏见被模型学走甚至放大，让某些群体被系统性亏待。AI 公平性问题的核心概念。…
16 次浏览MCP（模型上下文协议）
AI 世界的“USB 接口”——以前每接一个工具都要定做一根线，MCP 定了统一插口：AI 一次接入，所有支持的工具即插即用。2025 年起的事实标准。…
16 次浏览盲测评估（Blind Evaluation）
撕掉标签再打分——评审不知道回答来自哪个模型，位置与品牌偏见少一半，竞技场与企业选型都在用的公平手段。…
19 次浏览AIGC（AI 生成内容）
AI 生产的所有内容——文章、图片、视频、音乐、代码，只要不是人亲手做的而是 AI 产的，都叫 AIGC。平台要求“标注 AIGC”标的也是它。…
19 次浏览红队测试（Red Teaming）
雇一队“职业挑刺的”——发布前专门想方设法让 AI 说错话、泄密、越界，把漏洞自己先找完。大模型发布流程的标配安全环节。…
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