学 AI 最劝退的就是黑话。这里把高频术语一个个翻译成人话，建议收藏，看新闻随时翻。
基础三件套
- 模型（Model）：AI 学完数据后得到的「大脑文件」，用来做预测。
- 训练（Training）：把大量数据喂给算法，让它调整内部参数、学会规律的过程。
- 推理（Inference）：训练好后，拿新数据让模型「算答案」的过程。你问 ChatGPT 一句话，它就是一次推理。
关于「大小」的词
- 参数（Parameters）：模型内部的可调数字，越多通常越「聪明」也越贵。常说的「700 亿参数」就是指这个。
- Token：AI 处理文字的最小单位，约等于「一个字或半个词」。收费和长度都按 Token 算。
进阶玩法
- 微调（Fine-tuning）：在通用模型基础上，用你自己的数据再训练一小下，让它更懂你的领域。
- RAG（检索增强生成）：让 AI 先去你的资料库「查资料」再回答，减少胡说八道。做知识库必用。
- Embedding（向量化）：把文字变成一串数字，方便计算机比较「意思像不像」。搜索、RAG 的底层。
- Agent（智能体）：能自己定计划、调工具、连着干好几步任务的 AI，比如「自动订机票并写行程」。
- 多模态（Multimodal）：能同时处理文字、图片、声音、视频的模型。
一句话记忆法
训练出模型，推理出答案；Token 算账、参数定能；微调+RAG 让它更懂你，Agent 替你干活。
看不懂的词，随时回来查。术语不怕多，怕的是一直糊里糊涂。