【AI专业术语学习v1.0】

●AGI (Artificial General Intelligence)：通用人工智能, AI的“终极目标”，指像人一样能胜任任何智力任务的AI。

●AIGC (AI Generated Content)：生成式人工智能, 利用AI创造内容，如写代码、画画、生成视频等等。

●Model：AI大模型，比如LLM大语言模型，视频模型，音频模型，生图模型等

●多模态 (Multimodal)：AI能处理文字、声音、图片、视频等多种类型数据。

●LLM (Large Language Model)：大语言模型, 用海量文本训练出的巨大AI模型。

●其它类型模型：除了文本对话，还能支持图片，视频，音频，3D网格模型生成等。

●Transformer：现代AI的底层架构，能理解长距离语义关联。

●Diffusion Model ：扩散模型，当前图像生成主流技术，从噪声中生成清晰图像。

●Pre-trained Model ：预训练模型。

●Fine-tune (微调)：AI进行特定行业培训。

●Agent (智能体)：AI像“员工”一样自动拆解任务、使用工具。

●VibeCoding：通过Prompting让AI生成代码，程序员只测试验收。

●Prompt (提示词)：用户给AI的指令，影响AI表现。

●Token（词元）：AI阅读的“最小单位”，将词拆成数字片段。

●Context：与AI对话的上下文。

●Memory (记忆)：包括短期记忆（上下文长度）和长期记忆（通过RAG存储）。

●RAG (Retrieval-Augmented Generation)：检索增强生成, 给AI添加外部知识库，减少错误。

●MCP (Model Context Protocol)：AI调用外部工具的通用协议。

●Function Calling ：函数调用，AI调用外部工具如计算器。

●Skill：AI技能拓展包。

●Rule：约束规则。

●Spec：需求说明书，一份详细的任务描述文档。

●SystemPrompt：系统全局提示词。

●ReAct：Reasoning（推理） 和 Acting（行动）

●Markdown：一种轻量级的标记语言。

●CLI：Command Line Interface，命令行界面，是人类与AI沟通的“操作台”之一。

●HarnessEngine：在Model之外，构建一套让AI高效&安全&稳定运行的系统。

3.思考总结：

理解这些基础术语，是开启 AI 实战的第一步。有了这些知识储备，在面对复杂的 AI 工具时，你将能够快速越过认知门槛，显著提升工具的配置与使用效率。

【--欢迎指正，交流，点赞，关注，分享--】