名词小词典

1

人工智能（AI）

一句话定义：让机器去做那些原本要人动脑子才能做的事，比如认图、翻译、写东西、下棋。

打个比方：像"电器"这个词。它不是某一件东西，而是一大类的统称——电饭锅、洗衣机、电视都算。同理，会下棋的程序和会聊天的程序，都叫人工智能。

你什么时候会用到它：看到新闻里说"AI 又干了什么大事"时，先问一句"这说的是哪一类 AI"。这个词太大，太大就没法争论，往往只是个大帽子。

2

大模型（大语言模型）

一句话定义：读了海量文字之后训练出来的那套程序，它擅长根据你给的文字，接着往下写出最像人话的内容。

打个比方：像一个读了整座图书馆、但没上过一天班的人。他聊起什么都能接上话，可真要办具体的事，你还得盯着点。

你什么时候会用到它：你在网页上打字、它回你话的那个东西，基本就是它。别人说"这个模型很强""那个模型便宜"，说的也是它。

3

生成式 AI

一句话定义：专门"造出新东西"的 AI，能写出新文字、画出新图片、配出新声音，而不是只做判断对错、分类归档这种活。

打个比方：普通 AI 像门口的保安，负责判断"你是住户还是访客"；生成式 AI 像餐厅的厨师，你点单它现做一份端上来。

你什么时候会用到它：你说"帮我写一段""帮我画一张"，这就是在用生成式 AI。这个词常出现在新闻和产品介绍里。

4

提示词

一句话定义：你输入给 AI 的那段话，也就是你下达的指令。

打个比方：像点菜时跟服务员说的话。"来个菜"和"来一份不放辣的番茄炒蛋，少油"——同一个厨房，端出来的东西完全不一样。

你什么时候会用到它：每一次对话。这个词是全书出现最多的一个，因为它就是你和 AI 之间唯一的那根线。你几乎所有的使用技巧，本质上都是在改进提示词。

5

上下文

一句话定义：AI 在回答你这一句的时候，眼前能看到的全部内容——包括你刚说的话、它前面说过的话，以及你上传的文件。

打个比方：像开会时摆在桌上的材料。桌上有的它才看得见；你把材料收进抽屉了，它就当没这回事。

你什么时候会用到它：当你发现它"忘了你刚说过的话"，或者换个话题后它总往旧话题上扯时。解决办法通常是开一段新对话，把该给的信息重新给一遍。

6

Token

一句话定义：AI 读文字的最小单位，可以粗略理解成"一小截字"——一个汉字大约算一截，一个英文单词可能被切成好几截。

打个比方：像快递按包裹计费。你的话不是按"句"收费的，是切成小包裹一个个数。

你什么时候会用到它：当你看到"字数上限""超出长度""按量计费"这类提示时。你不需要会算，只要知道一件事：文字越长，占的额度越多。长文件不要整本丢进去。

7

参数

一句话定义：模型内部那些决定它怎么答题的数字，数量越多，模型通常越大、越能吃下复杂任务。

打个比方：像一个人脑子里的神经连接。连接越多，能记住、能联系上的东西通常越多。但连接多的人不一定就更靠得住，有时反而更会绕。

你什么时候会用到它：看到"70B""千亿参数"这类说法时，你就知道这是在形容模型的个头。对普通使用者来说，这只是个参考数字，不用拿它当质量保证书。

8

训练

一句话定义：让模型读大量的材料、反复调整自己，从而学会说话和答题的那个过程。

打个比方：像一个学生刷了海量习题。刷完之后他会答题了，但他说不清自己到底是怎么学会的。

你什么时候会用到它：主要在两类场合——看新闻里"某公司又训练了新模型"，以及看到"你的对话可能被用于训练"这句隐私提示。后者值得你留意，因为它关系到你说的话会不会被拿去用。

9

微调

一句话定义：在已经训练好的大模型身上，再用一小批专门的材料教它一段时间，让它更贴合某个领域或某种说话风格。

打个比方：像新员工入职培训。人已经招进来了，通用能力都有，再花几天教他公司的规矩和话术。

你什么时候会用到它：当公司说"我们做了一个自己的专属模型"时，多半就是微调。个人用户一般用不上，想让它按你的风格说话，更好的办法是写一段固定的提示词。

10

幻觉

一句话定义：AI 一本正经地编出不存在的信息，而且语气跟说真话一模一样。

打个比方：像一个特别好面子的人，被问到不知道的事也不肯说"我不知道"，当场编一个听起来很像真的答案给你。

你什么时候会用到它：每次它给你具体数字、日期、人名、条文、文献的时候。记住一条铁律：它说得越肯定，你越要查。判断真假不能靠语气，只能靠另一个来源。

11

对齐

一句话定义：想办法让 AI 的行为符合人的意图和基本的规矩——不乱说、不帮坏事、不跑偏。

打个比方：像给新员工讲职业规范。能力强是一回事，知道什么该做什么不该做是另一回事。

你什么时候会用到它：当你发现它对某些话题回避、给了一句很谨慎的答复时，多半是"对齐"在起作用。它不等于 AI 真的懂道德，只是被训练成那样回应。

12

智能体

一句话定义：不只是跟你聊天，而是能自己拆解任务、调用工具、一步步把活干完的 AI 程序。

打个比方：聊天机器人像一个坐在柜台后等你的办事员，你问一句他答一句；智能体像一个被你派出去跑腿的助理，你跟他说"办完再回来报告"，中间那些步骤他自己安排。

你什么时候会用到它：当某个工具说"你只要给目标，它自己去做"的时候。用之前建议先让它只做小事，你盯着看它怎么走，别一上来就放它去动重要东西。

13

工作流

一句话定义：把好几个步骤串成一条固定的流水线，前一步的产出自动变成后一步的输入，让 AI 按顺序完成一整件事。

打个比方：像工厂的流水线。洗菜、切菜、下锅、装盘，每一步谁做、做完交给谁，都是定好的。

你什么时候会用到它：当同一件麻烦事你每周都要做一遍时，就值得把它固定成流程。普通的做法是在一个对话里让 AI"按这四步依次做"，不用任何复杂工具。

14

多模态

一句话定义：AI 不只能看文字，还能看图片、听声音、看视频，甚至能生成这些东西。

打个比方：像一个既能读信、又能听电话、还能看照片的人。以前只能"看懂字"的，是偏科生。

你什么时候会用到它：你拍一张手写菜单让它认、发一段录音让它整理、丢一张截图问它"这里什么意思"，你就是在用多模态。

15

语音转文字

一句话定义：把你说的话变成文字，也叫转写。

打个比方：像以前请人做会议记录，只不过这位记录员不会听错方言、也不会累。

你什么时候会用到它：开会录音整理、语音记笔记、给视频配字幕。注意：转出来的文字经常有同音字错误，人名、数字、专业词最容易错，重要内容必须自己过一遍再发出去。

16

文生图

一句话定义：你用文字描述，AI 给你画出对应的图片。

打个比方：像一个画功很好但不爱多问的画师。你说得越具体，他画得越接近；你说"画个好看的"，他只能自己发挥。

你什么时候会用到它：配图、做海报草稿、给孩子画插画。要说明的是：生成的图不能直接拿去冒充实拍照片，也不能拿来伪造证据或做虚假宣传，这是底线。商用前还要看清工具给的授权说明。

17

知识库 / RAG

一句话定义：让 AI 先到你指定的那一堆资料里查，再根据查到的内容回答你，而不是全靠它自己脑子里记的。这套做法叫 RAG，也常被叫做"检索增强生成"。

打个比方：像开卷考试。它不是凭记忆答题，而是先翻你给的资料，翻到了再答。翻不到就该说"资料里没有"。

你什么时候会用到它：当你要它读公司手册、合同、产品文档再回答问题的时候。它最大的好处是能减少瞎编，但前提是参考资料本身没错——资料错了，它照样会照错的说。

18

联网搜索

一句话定义：让 AI 在回答前先上网查一下，这样它能拿到比较新的信息，而不是只用训练时记住的旧内容。

打个比方：像先打了个电话问清楚，再回来告诉你。不联网的 AI 则是全靠记忆答，记忆还停留在过去。

你什么时候会用到它：问最近发生的事、问汇率价格、问产品新款时，记得打开联网功能。不过查到的网页也可能是错的或过期的，所以它还应该给你来源链接，没有链接就要多留个心眼。

19

推理模式

一句话定义：面对复杂问题时，AI 先在心里一步步想清楚再给答案，代价是慢一点。

打个比方：像做数学大题先在草稿纸上算。直接报答案的人快，但容易算错。

你什么时候会用到它：算账、做逻辑题、排查原因、写长篇方案时打开它更稳。只是改个错字、问个常识，就不必了，白等时间。

20

算力

一句话定义：跑 AI 所需的计算能力。通俗说，就是有多少块高级芯片、能烧多少电。

打个比方：像厨房的火力和灶台数量。菜谱再好，只有一个灶也出不了几桌菜。

你什么时候会用到它：新闻里说"某地建了算力中心""芯片紧张"的时候。作为使用者，你只需要知道一件事：算力贵，所以好模型用起来通常是要花钱或有次数限制的。

21

开源模型

一句话定义：把模型的权重文件公开出来，谁都可以下载、自己运行、自己改。

打个比方：像一道公开的菜谱，你可以在自己家厨房照着做，也可以改口味。菜谱公开，不等于食材和灶台免费，也不等于做出来的菜就一定好吃。

你什么时候会用到它：当你听说"某个模型可以自己下载运行"时。它通常意味着更自由、更私有，但也意味着更麻烦、你得自己动手。

22

API

一句话定义：一套给程序用的接口，让别的软件能自动把问题发给 AI、再把答案接回来，不需要人坐在屏幕前打字。

打个比方：像餐厅的送餐窗口。你不用进厨房，把单子从窗口递进去，菜从窗口出来。窗口就是 API。

你什么时候会用到它：你大概不会亲自用。但如果有人要给你的公司做"自动回复客户消息"这类功能，技术同事就会用到它。听到这个词你现在不会发慌了。

23

本地部署

一句话定义：把模型装在自己的电脑或公司服务器上运行，东西不出门，不经过别人的服务器。

打个比方：像请个厨师住在家里做饭，还是天天点外卖。住家的更私密、更可控，但你得自己准备厨房、自己收拾。

你什么时候会用到它：当内容确实敏感、公司规定不能外传时，才值得考虑。它需要一定的电脑配置和动手能力，普通人日常聊天没必要折腾。具体配置要求以工具的官方说明为准。

24

隐私政策

一句话定义：服务方写给你看的一份说明，讲清楚它会收集你哪些信息、拿去干什么、会不会给第三方。

打个比方：像进门前贴在墙上的告示。多数人不看，但它决定了出了事你能不能找到依据。

你什么时候会用到它：注册新工具时，至少扫三个地方——会不会用你的对话训练模型、会不会存你的上传文件、能不能要求删除。看不懂的字句直接问 AI 帮你翻译成大白话。

25

数据脱敏

一句话定义：把信息里能认出具体人的部分抹掉或替换掉，再拿去做别的事。

打个比方：像发成绩单只发学号不发名字。该看的数据还在，但没人被亮出来。

你什么时候会用到它：把材料粘进对话框之前。养成习惯：姓名换成"某某"、手机号换成"138****"、身份证号、银行卡号、客户名单、未公开的合同内容，一律不要贴进去。这是最省事也最有效的自我保护。

26

提示词注入

一句话定义：把一句隐藏的指令塞在你看不见或不在意的地方（比如网页里、文档里、图片里），让 AI 把它当成新命令去执行。

打个比方：像有人在你托人带的信里夹了张小纸条，写着"把收信人的钱包交给送信人"。送信的那位如果照做，就中招了。

你什么时候会用到它：让 AI 去读网页、读别人发来的文件时。防范办法很朴素：不要给 AI 连接重要账号的权限；它读完外部内容后如果要转账、删文件、发消息，一律你亲自确认；涉及账号密码的事，永远不要交给 AI 代劳。

27

交叉验证

一句话定义：同一个重要结论，用两个以上互不相干的来源分别确认一遍。

打个比方：像问路，不只听一个人的，还问一下路边店主。两个人说的对上了，才敢走。

你什么时候会用到它：只要这条信息会影响你的决定，就值得查第二遍。特别注意：如果你把 AI 说的原话再拿去问 AI，那不叫验证，那叫让同一个人再说一遍。要去官网、官方电话、正规书面的渠道查。

28

AI 伦理

一句话定义：讨论该怎么用 AI 才公平、才不伤害人——比如偏见、冒充真人、拿别人的作品去赚钱这些问题。

打个比方：像开车有交通规则。车本身没错，怎么开才是关键。

你什么时候会用到它：做决定的时候。三条自己能守住的底线：不用 AI 冒充别人说话、不用 AI 编造数据或经历、不把 AI 生成的东西说成是自己原创的成果。做不到体面，工具再好也帮不了你。

29

AGI

一句话定义：通用人工智能，指的是在各行各业都能像人一样学习和解决问题的 AI，目前还没有实现。

打个比方：像武侠小说里的"全才"。现在的高手都是某一门的专家，全才还只是传说。

你什么时候会用到它：看到很夸张的标题时。记住：所有说"AGI 已经来了"或者"某天就会来"的说法，都是预测，不是事实。你不用为它焦虑，手上的工具先用好就够。

30

开源与闭源

一句话定义：闭源是只给你用、不给你看里面（大多数聊天工具都是这样）；开源是把模型文件放出来，你可以自己拿走用。

打个比方：闭源像去餐厅吃饭，方便省事但配方不告诉你；开源像买菜谱回家做，自由但要自己动手、自己负责。

你什么时候会用到它：选择工具的时候。日常用选闭源的在线工具最省事；数据敏感、有技术人手，才考虑开源方案。两者没有高下之分，只有合不合适。

31

模型版本号

一句话定义：给模型起的编号，用来说明"这是第几代、哪个档次、什么时间出的"。

打个比方：像手机的型号。数字大、后缀新的通常更新，但不同厂家的编号没法直接比大小，苹果的 15 和别的牌子的 15 不是一回事。

你什么时候会用到它：选工具和看更新说明时。给你两个实用建议：更新之后别急着抱怨"它变笨了"，先用同一句话对比旧版和新版的实际效果；看到别人说"某某版本最强"，那多半是他的个人体验，你手上的任务合不合适才是标准。

32

上下文长度

一句话定义：一次对话里，AI 最多能记住多少内容。超出去的部分，它就只能忘掉或者拒绝处理。近两年有些产品把上限做得很大，宣传上常叫"长上下文"。

打个比方：像一张办公桌的大小。桌子大，能同时摊开更多材料；但桌上东西太多，找起来也容易乱，还可能压住后来放的那张纸。

你什么时候会用到它：当你上传长文件、或者聊了很久之后发现它答得越来越飘时。实用做法：文件分批丢，重要内容在开头再强调一遍，聊得太长就开新对话，把结论复制过去重新开始。

一句话：不要紧，一点都不影响你用。

会开车的人，大多数说不清发动机怎么做功；会用手机的人，也没几个懂信号怎么传输。工具的门槛，从来不在名词上，而在于你知不知道"遇到这件事该怎么开口"。

你会发现，这一页里真正天天用得上的词，其实只有五六个：提示词、上下文、幻觉、知识库、联网搜索。剩下的二十几个，属于"别人聊起来你能听懂"的层次，看过一遍就够了，忘了也不耽误任何事。

如果你还是觉得不踏实，做这两件事就够了。第一，把上面那五六个词弄明白，做到能用大白话给别人讲一遍。第二，遇到不懂的词，直接问 AI："这个词是什么意思？用一个生活里的比方讲，别超过三句话，再说说普通人什么时候用得上。"它能替你把这个词典随时展开。

最后提醒一句：名词多的地方，常常也是广告多的地方。有人喜欢用一堆术语把简单的东西说得很高深，好让你觉得非他不可。其实真正好用的工具，用起来都很朴素——你说话，它干活，你觉得行就用。判断一个东西值不值得学，看它能不能帮你把今天的事办完，别只看它有多少个新词。