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分类：办公文件
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你可能也和我一样，刷到某个AI博主的视频，他张口MCP，闭口Agent，感觉信息量巨大，但又一个字没听懂，于是你点开评论区想找个翻译，结果全是"学到了""太强了""已关注"。 我整理了一份AI圈黑话对照表，一个个给你翻译成人话。 1. 大模型/LLM 大模型是啥？就是LLM。那LLM又是啥？就是大模型。 拆开讲："模型"就是一个学生。"大模型"？那就是大学生。这个大学生读完了整个互联网的书，你问它什么，它都能给你扯两句。有时候说得挺对，但有时候又胡编，跟你大学室友差不多。ChatGPT、Claude、DeepSeek都是大学生，只不过从不同学校毕业的。 2. Markdown 文件后缀是.md。这啥玩意？其实就是一种文件格式，跟.docx、.pdf是一个级别的东西。 你写文章用Word，做表格用Excel，程序员写文档用什么？用Markdown。为什么不用Word？因为Word一个文件动不动几十MB，换台电脑格式全乱，发给别人还得装Office。Markdown就是个纯文本文件，几KB，任何设备都能打开，永远不乱。敲一个 #就是标题 ，两个**就是加粗，完事。你下次看到.md文件别慌，用记事本就能打开，里面就是一堆带符号的文字。 3. 开源/闭源 "这个模型是开源的"。其实就是把代码和技术方案公开，谁都能免费用、免费改。你去饭店吃了道菜特别好吃，老板直接把配方贴门口让你抄回家，还能根据自己口味随便改，这就是开源。DeepSeek就是这种老板，所以全世界一堆人拿着它的配方搞自己的版本。 闭源就是反过来，配方保密，想吃只能来我店里。ChatGPT、Claude都是闭源的，你能用，但它怎么做的你别想知道。 4. 上下文 "把上下文喂给它"，听着是不是牛逼坏了。其实上下文就是"前因后果"。你跟朋友聊天聊到一半，另一个人插进来，他听不懂你们在说什么，因为他没有上下文。AI也一样，你得把前因后果都告诉它，它才能理解你在说什么。博主说的"喂上下文"就是把背景信息一起发给AI。 5. 训练/跑模型 "我在跑模型"，说的人就仿佛穿着宇航服在星际空间站里用全息投影指点江山。但其实说人话就是"我在用电脑运行这个AI"。 "训练"和"跑"是两回事。训练是教AI学东西，跑是让学完的AI干活。驾校练车是训练，拿了驾照上路是跑。博主说"我训了一个模型"，你别太崇拜，大部分时候他就是微调了一下，离真正从头训一个模型差了十万八千里。 6. 调用 "我调用了GPT的接口”，听着像是坐在中央控制室里按下了一个红色按钮，启动了某个绝密系统。说人话就是"我用了一下GPT"。调用就是让你的程序去借别人程序的功能用一下。你点外卖就是调用了美团的配送服务，你扫码骑车就是调用了哈啰的单车服务，只不过正常人不会这么说话。 7. 镜像/Mirror "建议用国内镜像下载"，这话给人感觉像是什么平行宇宙的入口。其实就是有人把国外服务器上的东西原封不动复制了一份放在国内，你从国内下就快了。就像你想买个进口零食，官方渠道海运要仨月，但楼下超市有同款现货，楼下超市就是镜像。 8. 开发者/Developer "这个功能已经向开发者开放了"，搞得像是什么秘密组织发了内部邀请函是吧。其实开发者就是"会写代码的人"。这句话翻译成人话就是"会写代码的人可以先用了，你这种不会写代码的再等等"。AI圈分成开发者和普通用户，说白了就是会敲键盘的和只会点鼠标的。 9. LLaMA Meta（就是Facebook改的名）做的开源大模型。免费给你用，很多人在它基础上二次开发。就像毛坯房，Meta盖好了免费给你，你自己装修。 10. Hugging Face 11. Token AI不是一个字一个字读你写的话的，它把文字切成一小块一小块来处理，每一小块就叫Token。一个中文字大概1-2个Token。 为什么要知道这个？因为AI收钱按Token算，能力上限也按Token算。 12. Prompt（提示词） "你得学会写Prompt"，就是你在对话框里跟AI说的那句话，就这么简单的东西。 但它确实重要，你说"帮我写篇文章"和"你是一个写了十年公众号的老手，用聊天的语气写3000字关于XX的文章"，出来的质量差老远了。跟去医院看病一样，你说"我肚子疼"和"我左下腹吃完饭后持续胀痛三天了"，医生给你的方案完全不同。 13. 多模态 "这个模型支持多模态"。其实就是AI以前只能读文字，现在能看图、听声音、看视频了。你给AI发张照片问"这是啥"，它能告诉你，这就是多模态。以前的AI是个瞎子，只能靠摸盲文理解世界，现在眼睛耳朵都长出来了。你平时用的豆包就是多模态，能发图片能发语音，不仅仅只是打字聊天。 14. 幻觉 "这个模型幻觉率很低"。听着像在夸一个精神病人今天状态不错。其实幻觉就是AI一本正经胡说八道。它不说"我不知道"，会自信满满地给你编一个假答案，表情比你还真诚。你问它某人写过什么书，它能编一个根本不存在的书名出来，还给你配上出版社和出版年份。所以AI说的话，关键信息永远要自己核实。 15. API "我用API接入了GPT"。其实API就是软件之间互相传话的窗口。你去银行柜台办业务，不用知道银行金库在哪、系统怎么运转，你在窗口递材料拿结果就行,柜台就是银行给你的API。 你用的很多APP里的AI功能，背后都是通过API从大模型那里借来的。APP是柜台，大模型是银行，API是那个窗口。 16. API Key 用API的钥匙。没有这把钥匙，API的门你打不开。"填入你的API Key"，就是让你输入使用密码。这个密码千万别发到网上，否则别人拿你的钥匙用，钱从你账上扣。 17. Temperature（温度） 控制AI的"放飞程度"。温度调低，AI像个穿西装的银行经理，回答死板但靠谱。温度调高，AI像喝了两杯的朋友，说话有创意但可能胡说八道。 18. 上下文窗口 "这个模型有200K上下文"。其实就是AI一次能记住多少内容。你跟它聊着聊着发现它开始前言不搭后语，是因为它的记事本翻到头了，前面的内容被挤掉了。博主说的"128K""200K"就是在比谁的记事本页数多。但不管多大，聊到最后它都会忘，跟你跟人讲了三小时电话最后问"我们一开始聊的啥来着"一样。 19. Agent（智能体） "2026是Agent元年"。其实Agent意思就是能自己干活的AI。普通AI你问一句它答一句，像个只会接球的人。Agent不一样，你说"帮我订明天最便宜的从武汉飞北京的机票"，它自己去查航班、比价格、填信息、下单，全程不用你动手。 20. MCP（模型上下文协议） 你家电视、空调、洗衣机都是不同牌子的，以前需要三个遥控器。MCP就是规定了一个统一标准，以后所有电器都认同一个遥控器。放到AI里就是：AI要操作你的邮箱、日历、文档，以前每个要单独对接，现在有了MCP统一搞定。Anthropic发明的。 21. 知识库 "我搭了一个私人知识库"。其实就是把你自己的文档、资料喂给AI，让它以后回答问题的时候从你的资料里找答案，而不是从它自己脑子里瞎编。 比如你把公司的产品手册丢进去，以后问它产品相关的问题，它就会老老实实翻手册回答，不会再满嘴跑火车了。就像你给新来的实习生一本员工手册说"不懂的先翻这个，别自己瞎说"。 22. Workflow（工作流） "我搭了一套自动化工作流"，听着像在工厂里安装了一条全自动生产线。其实就是把一堆步骤串起来让它自动跑。比如：收到邮件→自动提取关键信息→存到表格→发通知给你。以前这些事你要一步步手动做，现在设好了它自己跑，你去喝咖啡就行。博主天天喊的"AI自动化"，本质就是在搭这个流水线。 23. Coze/Dify/n8n 博主说"我用Coze搭了个自动化流程"。好像是用了个什么高端开发平台。其实就是上面说的搭工作流的工具，不用写代码，全程拖拖拽拽就能把各种AI功能拼起来，跟拼乐高一样。Coze是字节做的，国内用着最方便。Dify和n8n是开源的，喜欢自己折腾的人爱用。选哪个不重要，重要的是你想自动化什么。 24. Manus 中国团队做的Agent产品，你给它一个目标，它自己规划步骤、上网查资料、写文档，全自动完成。 25. GitHub "我在GitHub上开源了"。其实GitHub就是程序员的"百度网盘"，里面存的全是代码。全世界的程序员在上面分享、协作、互相抄——啊不，互相学习。你看到的大部分AI开源项目都放在这上面。 26. Repo（仓库） "推荐一个宝藏Repo"。其实Repo就是GitHub上的一个项目文件夹，里面装着代码、说明文档和各种文件。就是网盘里的一个文件夹，换了个洋气的名字。 27. Star "这个项目已经50K Star了"。其实就是GitHub上的点赞，跟你朋友圈点赞一模一样，只是按钮形状是颗星星。Star多说明用的人多、认可的人多，但也有人做项目第一件事就是想怎么刷Star，跟公众号刷阅读量一个意思。 28. 私有化部署 "我们公司做了私有化部署"。其实就是把AI装在自己公司的服务器上，数据不经过别人的手。为什么要这样？因为有些公司的数据太敏感了，不敢用别人的服务器，怕泄露。就像你可以去打印店打印文件，但如果文件是公司的商业机密，你宁可自己买台打印机，不是打印店不好，是有些东西不能让外人碰。 29. Chatbot "我做了个Chatbot"。其实就是一个自动聊天的程序，你发消息它回消息。淘宝客服弹出来那个"请问有什么可以帮您"的对话框，就是Chatbot。现在套个大模型进去，回答质量比以前强多了，但本质还是那个弹窗。 30. AI原生/AI Native "这是一个AI原生应用"。其实就是这个产品从第一天起就是围绕AI设计的，不是在老产品上硬加了个AI按钮。打个比方，特斯拉从第一天就是按电车设计的，这叫原生。传统油车加个电池改成混动，那就不叫原生。 31. Python "用Python跑一下就行"。其实Python就是一种编程语言的名字，目前AI圈用得最多的那种。你在AI教程里看到的代码基本都是Python写的。为什么叫蟒蛇？因为创始人喜欢一个叫"Monty Python"的喜剧团，跟蛇没啥关系。 32. Node.js 很多教程里都会写"第一步：安装Node.js"。你可能心想这是个什么.js？剑圣？其实Node.js就是让一种叫JavaScript的编程语言能在你电脑上跑起来的环境。你不需要理解它，就像你不需要理解汽油的化学分子式也能开车。教程让你装，你装就完了。 33. 命令行/终端 就是那个黑底白字的窗口。看着像黑客在干坏事的那种感觉对吧。其实就是用打字代替鼠标来操作电脑。很多AI工具必须在这里安装和运行。没有图形界面给你点。它的技术含量大概跟你在微信里打字差不多，只是窗口丑了点。 34. IDE "打开你的IDE"。其实就是程序员写代码的软件，跟你用Word写文章、用Excel做表格一个意思，只不过它是用来写代码的。长得也没多酷炫，就是一个全是英文的记事本，左边一排文件夹，右边一堆字母，中间偶尔飘几条红色报错。 35. VS Code "用VS Code打开"。其实就是微软做的一个免费写代码软件，程序员人手一个，地位大概等于微信在你手机上的地位。上一条说的IDE就是一个大类，VS Code是这个大类里最受欢迎的那个，就像手机是大类，iPhone是最有名的那个。 36. Cursor/Windsurf 都是AI编程工具，就等于是上面说的VS Code装上了AI。你写前半句代码，AI自动帮你补后半句，写错了它还主动帮你改。普通人也能自己做个手电筒软件玩玩，程序员用了效率翻倍。 37. Claude Code "我用Claude Code搞定了"。其实就是Anthropic出的一个编程工具，让你在命令行那个黑窗口里用Claude写代码、操作文件。跟你在网页上跟Claude聊天不是一回事，那个是聊天，这个是干活。就像微信和企业微信的关系，一个用来闲聊，一个用来办公。 38. Hermes Agent "Hermes Agent两个月涨了4.7万Star"。你一脸懵：Hermes是谁？ Agent又和它咋了 ？ Hermes是希腊神话里的信使之神。一家叫Nous Research的开源AI实验室用这个名字做了一个AI Agent框架。它跟Claude Code、Cursor这些工具最大的区别是：那些工具你关了它就失忆了，下次打开啥都不记得。Hermes Agent能一直在后台跑着，记住你说过的话、干过的事，还能从经验里自己学，越用越顺手。而且它不绑定任何一家的AI模型，想用ChatGPT就用ChatGPT，想用DeepSeek就用DeepSeek。 39. Skills（技能） "我给Agent装了几个Skills"。其实就是教AI干活的攻略。你打游戏之前会看攻略对吧？看了攻略你就知道Boss的弱点在哪、什么时候该躲什么时候该打。Skills就是给AI看的攻略。"遇到写代码的任务按这个套路来""遇到写报告的任务按那个格式来"。没看攻略也能打，但看了打得更好。 40. Copilot "我用Copilot写完了整个项目"。其实Copilot就是微软的AI助手品牌名，翻译过来是副驾驶。GitHub Copilot帮你写代码，Microsoft Copilot嵌在Office里帮你干活。 41. Vibe Coding（氛围编程） "我Vibe Coding做了个APP"。其实就是完全不写代码，用大白话告诉AI你要什么，AI帮你全部生成。"帮我做一个倒计时网页"→直接出来了。不会编程的人听到这个概念两眼放光，会编程的人听到这个概念夜不能寐。但最大的问题是：做出来的东西出了Bug你完全看不懂，修不了，只能求AI再修，AI越修越乱，最后从头再来。 42. MoE（混合专家模型） "这个模型用了MoE架构"。其实就是Mixture of Experts，混合专家模型。你去医院看病，前台先分诊。心脏不舒服去心内科，骨头疼去骨科，不是所有医生一起看你。MoE也是这个思路：模型里面养了一群专家，你问一个问题，它不是所有专家一起上，而是挑几个最对口的来回答，其余的休息。这样做的好处是：模型可以做得特别大，但每次回答问题只用一小部分脑子，又快又省钱。DeepSeek就是用MoE架构火起来的，用更少的算力干出了更好的效果。 43. 开源协议/License "这个项目是MIT协议"。其实开源协议就是开源项目的使用规矩。开源不等于随便用，不同的协议规定了你能怎么用。有的允许你拿去赚钱，有的不允许，有的要求你改了也必须公开。博主推荐开源项目的时候基本不提这个，但你要是拿去商用，最好看一眼，免得哪天收到律师函才知道还有这回事。 44. Docker "用Docker部署一下就行"。听着像在码头调度集装箱。还真就是这个意思。Docker就是程序的集装箱，把程序和它需要的所有环境一起打包，别人拿到直接运行，不用自己配环境 45. Ollama "我用Ollama跑了个本地模型"。其实Ollama就是一个帮你在自己电脑上运行大模型的工具。你下载了一个大模型，它是一堆文件，不能直接用，需要一个东西来跑它。Ollama就是那个播放器，就像你下载了一部电影需要一个视频播放器才能看一样。 46. Vercel "我把Demo部署到Vercel上了"。其实Vercel就是一个网站托管平台，你做了个网页往上面一扔，全世界就能访问了，连服务器都不用自己买。程序员界的朋友圈，做了个东西第一件事就是丢到Vercel上让大家看看，点赞数就是Star数。 47. 云服务 "建议把模型部署到云上"。听着像把东西发射到天上去了。其实就是租别人的服务器用，跟租房一个道理。AWS是美国的房东，阿里云腾讯云是国内的房东。博主说"上云"就是把东西搬到租来的服务器上。自己买服务器就像买房，上云就像租房。大部分人没必要买房，租着住就够了。 48. 算力 "算力是AI时代的石油"。其实算力就是计算能力，谁的电脑算得快算得多，谁的算力就强。训练大模型需要天量算力，新闻说某公司花几十亿建数据中心，就是在买算力。你可以理解为AI的电费。想让AI更聪明就得烧更多钱，而且这个电费贵到普通人连账单都不敢看。 49. 前端/后端 "我前端用React后端用Python"。听着像我左青龙右白虎，老牛在腰间，龙头在胸口... 其实前端就是你看得到的东西：按钮、颜色、排版、动画。后端是你看不到的东西：数据存哪、怎么算、怎么传。前端是餐厅大堂，后端是厨房。你只看到服务员把菜端上来，但菜是后厨做的。"我是前端工程师"，意思就是说他是搞装修的。 50. 接口/端口 说"在端口3000启动服务"。听着像在操控什么太空舱的对接系统。其实端口就是电脑上的门牌号，不同程序住在不同端口。"端口8080"就是这个程序住在8080号房间。你唯一需要知道的是：看到"端口被占用"这个报错，说明另一个程序已经住在那个房间号了，把它关掉就好了。 51. 沙盒/Sandbox "先在沙盒里跑一下"。听着像是个封印什么神兽的容器似的。其实沙盒就是一个隔离的安全空间，让你随便折腾不怕搞坏真实系统。就像驾校的练车场，撞了也没事，不会撞到真的人。很多AI工具让你在沙盒里试运行代码，炸了也不影响你的真实环境。放心大胆地点，坏不了。 52. Transformer "Transformer架构改变了一切"。其实Transformer是2017年谷歌发明的一种AI架构，目前几乎所有大模型都建在它上面。你不用懂它的原理，只需要知道它是地基。ChatGPT、Claude、DeepSeek、Gemini——全是盖在这个地基上的不同房子。名字确实跟变形金刚一样，但跟变形金刚没有任何关系。 53. RAG "我给模型接了RAG"。其实就是让AI回答问题之前先去你指定的资料库里翻一遍，再根据翻到的内容回答。没有RAG的AI是闭卷考试，纯靠脑子里的记忆，容易瞎编。有了RAG就是开卷考试，允许翻书，答案自然靠谱得多。 54. CoT（思维链） "这个模型的CoT能力很强"。其实就是让AI先列出思考过程再给答案。小学老师教你做应用题的时候怎么说的？"不许直接写答案，把算式列出来。"CoT就是这个意思。 55. 蒸馏 "这个小模型是从GPT-5蒸馏出来的"。听着像在酿酒。还真有点像。 具体怎么做的？先让大模型做一大堆题，把题目和答案全记下来。然后拿这些标准答案去训练一个小模型。小模型不需要自己从头学，直接照着大模型的答案抄作业。抄完之后，小模型虽然没有大模型聪明，但也能答对七八成，而且跑得快、成本低。就像你抄了学霸的笔记，考不了满分但及格绰绰有余，关键是你不用熬夜。 56. 量化 "我把模型量化了一下就跑起来了"。其实就是牺牲一点点精度换来更小的体积和更快的速度。你把蓝光电影压缩成标清，画面差了一丢丢但文件小了十倍，手机也能播了。本地部署大模型经常要先量化，否则你的显卡带不动。就像大胖子要减肥才能挤进小车。 57. AIGC "我们是一家AIGC公司"。听着像搞火箭发射似的。其实就是AI Generated Content，AI生成的所有内容：文字、图片、视频、音乐，统统叫AIGC。这四个字母在国内有一种神奇的魔力：写进商业计划书里融资成功率翻倍，写进项目申报书里补贴到手概率大增。至于公司到底做了什么，那是另一回事。 58. SaaS "我做了个AI SaaS产品" 。听着像造了什么高科技武器。其实SaaS就是按月或按年收费的软件，你用的大部分AI工具都是这种模式。免费让你用几天上了瘾，然后每月自动从你卡里扣钱。 59. AGI（通用人工智能） "AGI可能明年就来了"。听着像在预言人类文明的终极时刻。AGI就是造一个在所有方面都跟人一样聪明的AI，是整个AI行业的终极目标。目前没有任何一家公司做到。但这不妨碍博主们每年都说一遍"AGI快来了"，这句话的可信度大概跟"明年是元宇宙元年"差不多。
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夜雨聆风
