忘了哪个词是什么意思，回来翻这张表。每个词一两句话说个大概，想弄明白就点“细讲”那一篇。

这张表是按“先懂这个，才好懂下一个”的顺序排的，不是按拼音。第一次看，建议从上往下读一遍，五分钟就能把 AI 圈常说的这些词串起来。

五组词，对应五个问题：

  1. 大模型本身是个什么东西？
  2. 怎么跟它说话？
  3. 怎么让它懂你家？
  4. 怎么让它替你干活？
  5. 怎么选工具、管资料、不踩坑？

一、大模型本身

名词 一句话 细讲
大模型（大语言模型，LLM） 读了海量文字、专门干“接下一个词”这件事的 AI。豆包、DeepSeek、元宝、千问，底子都是它 《大模型是怎么回答你的》
词元（token） 它读写文字的单位。一块可能是一个字、几个字或半个英文单词。收费按它算，长度上限也按它算 《它是按字块读的：词元（token）》
参数 模型里几千亿个“旋钮”，学到的规律就存在旋钮的位置里。常说的“671B”，B 是十亿，说的就是参数有多少 《大模型是怎么回答你的》
预训练 造模型的第一步：读遍全网，反复练“猜下一个词”。最花钱、最花时间的就是这一步 《它是怎么练出来的：预训练和微调》
注意力 它接每个词之前，都回头把前文看一遍，跟现在最相关的多看几眼。同一个词什么意思，靠前文定 《大模型是怎么回答你的》
微调 拿“问题＋好回答”的示范接着练，教会它某种做法，比如好好当个助手 《它是怎么练出来的：预训练和微调》
人类反馈强化学习（RLHF） 让它对同一个问题写几个回答，人挑出好的，再按人的喜好调它 《它是怎么练出来的：预训练和微调》
谄媚 它被训练得想让人满意，所以容易顺着你说、夸你的方案好 《它是怎么练出来的：预训练和微调》
幻觉 把没有的事说得跟真的一样：编书名、编法条、编数字，语气还很笃定 《一本正经地胡说：AI 幻觉》
随机性（温度） 它挑下一个词时带一点随机，所以同一个问题问两遍，答案不一样 《同一个问题，两次答案不一样：随机性》
训练截止（知识截止日期） 它的知识停在训练资料收集完的那一天，之后的事它不知道 《它的知识停在某一天：训练截止》
联网搜索 软件替它上网查一圈，把查到的内容塞进前文给它看。它自己还是在接话 《它的知识停在某一天：训练截止》
思考模式（推理模型） 回答之前先打一段草稿，自己推一遍再说。算账、出方案更准，但更慢、更费词元 《先打草稿再回答：思考模式》
思维链 它在思考模式里写出来的那段解题步骤，像草稿纸。写出来不等于它真是这么想的 《先打草稿再回答：思考模式》
多模态 不光能读写文字，还能看图、听声音、画图、做视频 《它怎么看图、画图、做视频：多模态》
扩散模型 画图、做视频的主流办法：从一团乱糟糟的“雾”出发，照你的描述一步步擦出画面 《它怎么看图、画图、做视频：多模态》
能力边界 它的本事参差不齐：看着难的活可能干得好，看着简单的（精确计算、最新的事）反而会错 《它擅长什么，不擅长什么：能力边界》

一句话收住：大模型是一个读书极多、靠接话干活的大脑，聪明，但不认识你、会编、知识有截止日期。

二、怎么跟它说话

名词 一句话 细讲
提示词 你发给它的那段话：要它做什么、给谁看、做成什么样 《提示词为什么要这么写》
系统提示词 软件每次悄悄塞在你那句话前面的一段话，比如今天几号、它该怎么说话。你看不见，它看得见 《它的知识停在某一天：训练截止》
少样本提示（零样本） 给它看一个到几个样子，再让它照着做，叫少样本；只给要求不给样子，叫零样本 《给它一个样子，它就照着写：少样本提示》
元提示词 写提示词的提示词：说不清要什么，就让它先替你写一版提示词，你来改 《让 AI 帮你写提示词》
上下文 它这一次能看到的全部内容：你这句话、前面的聊天记录、你给它的资料 《聊久了它就忘：上下文》
上下文窗口 它一次能看到的上限，按词元算。聊得太长，前面的内容会被挤掉或压缩 《聊久了它就忘：上下文》
长期记忆 软件把你交代过的要点记进一个文件，每次开新对话自动塞进前文，所以它显得“记得你” 《聊久了它就忘：上下文》
反问 先别让它给答案，让它问你几个问题，把你没想清的问出来 《让 AI 先问你：反问和计划模式》
计划模式 让它先把打算怎么做列出来，等你点头再动手。WorkBuddy 里在加号 → 模式 → 计划 Plan 《让 AI 先问你：反问和计划模式》

一句话收住：它只认识你这一次给它看的东西，交代得越清楚，它干得越好。

三、怎么让它懂你家

名词 一句话 细讲
知识库 把你家的资料整理好放在一处，让它先翻资料再回答，像开卷考试 《知识库＝让它开卷考试》
检索增强（RAG） 知识库的一种做法：把资料切成小段，你一提问，只挑最相关的几段塞给它看 《知识库＝让它开卷考试》
向量（嵌入） 把一段话变成一串数字，意思相近的话，数字也相近。用来“按意思找资料”，而不是按字面找 《知识库＝让它开卷考试》
让它更懂你的三种办法 写清提示词、给它知识库、重新训练（微调），成本一个比一个高，大多数公司用前两种就够 《让 AI 更懂你家的三种办法》
私有化部署 把模型装在自己公司的服务器上，数据不出门。贵，还要有人维护 《什么时候值得把大模型装在自己公司：私有化部署（选修）》
满血版和蒸馏版 满血版是完整的大模型；蒸馏版是拿大模型的答案教出来的小模型，路数像，本事差一截 《什么时候值得把大模型装在自己公司：私有化部署（选修）》
本地模型 装在你自己电脑或服务器上跑的模型，数据不出门，但一般比网上的小、弱 《什么时候值得把大模型装在自己公司：私有化部署（选修）》

一句话收住：它不认识你家，你家的事得你喂给它，资料整理得越清楚，它越懂你。

四、怎么让它替你干活

名词 一句话 细讲
智能体（Agent） 大模型加上一个能动手的程序：能上网、读写文件、运行工具，做完一步看结果，不对再改 《智能体是怎么替你干活的》
工具调用 大模型说“用哪个工具、填什么”，智能体真的去用 《智能体是怎么替你干活的》
循环（loop） 做一步、看结果、不对就换办法，一直绕到活干完 《智能体是怎么替你干活的》
harness 大模型这个大脑以外的那一套：工具箱、绕圈的规矩、记事本。WorkBuddy、Codex 的差别主要在这一套上 《智能体是怎么替你干活的》
工作区和权限 工作区是智能体能动的那个文件夹；权限是它能改到什么程度、能不能删 《文件夹就是系统：工作区和 AGENTS.md》
AGENTS.md 放在工作区里的一份“规矩文件”，写你是谁、资料在哪、什么算做完。Codex 每次开工先读它；WorkBuddy 先找 CODEBUDDY.md，没有才读它 《文件夹就是系统：工作区和 AGENTS.md》
Markdown 一种纯文本的写法：# 开头是标题，两个星号夹住是加粗。AI 写它最快，转 Word、PDF 也方便 《Markdown：AI 最顺手的文件格式》
技能（Skill） 一件活的操作手册：步骤、标准、模板写在一个文件夹里，用到时它才翻开 《技能＝给 AI 一本操作手册》
渐进式披露（按需加载） 技能一开始只让它看名字和一句介绍，用到了才翻开正文，省地方 《技能＝给 AI 一本操作手册》
MCP 一套让智能体接别家工具的统一规矩，像统一规格的插头，飞书、网盘、地图都能按它接进来 《连接器：给智能体接上别家的工具》
命令行（CLI） 用一行行文字命令操作软件的方式。人觉得难，智能体最擅长 《连接器：给智能体接上别家的工具》
连接器 WorkBuddy 里接外部服务的入口，底下用的是 MCP 或命令行 《连接器：给智能体接上别家的工具》
电脑操作 智能体看着屏幕截图点鼠标、敲键盘，没有别的接法时才用，慢，也容易点错 《连接器：给智能体接上别家的工具》
提示词注入 网页、文件、邮件里藏着写给 AI 的话，它读进去可能当成你的指令照做 《连接器：给智能体接上别家的工具》
最小权限 给智能体和连接器开权限，只开这件活用得上的，能只读就别给改、能改就别给删 《连接器：给智能体接上别家的工具》
工作流 几个技能按顺序串起来，再加一个记进度的文件，就能每天定时自己跑 《工作流：让几个技能每天自己跑》
进度文件和日志 进度文件像游戏存档点，记做到哪一步，断了能接着跑；日志像交班本，记每次干了什么、出了什么错 《工作流：让几个技能每天自己跑》
云上的智能体 在别人机房里跑的智能体，你关了电脑它也能干，但够不着你电脑里的文件 《智能体有几种样子》

一句话收住：大模型出主意，智能体动手，技能是手册，连接器接外面的工具，工作流把这些串成每天自己跑的一条线。

五、选工具、管资料、避坑

名词 一句话 细讲
订阅、积分、按词元付费 用 AI 的三种付钱方式：包月用、买点数扣、按用了多少词元算 《模型怎么选、钱花在哪》
接口（API） 让程序直接调用模型的那道门，不经过聊天网页，一般按词元收钱 《模型怎么选、钱花在哪》
输入、处理、输出 看懂任何 AI 工具的三问：喂它什么、它在哪怎么处理、交出来什么 《一个框架看懂所有 AI 工具》
敏感个人信息 法律上要格外小心的那类信息：病情、银行账户、行踪、人脸指纹、宗教信仰、特定身份、不满十四岁孩子的信息；处理要本人单独同意 《什么能交给 AI，什么不能：数据安全》
脱敏 交给 AI 之前，把名字、电话这类信息打码或换成代号 《什么能交给 AI，什么不能：数据安全》
接口密钥（API Key） 调用接口用的“钥匙”，谁拿到谁就能花你的钱，绝不贴给 AI、不发群里 《什么能交给 AI，什么不能：数据安全》

一句话收住：工具先看三问再决定换不换，钱花在看得见的地方，客户的信息和你的钥匙不随手交出去。

表里没有的词

群里看到、网上刷到的新词，这张表里没有，就在群里问。问得多的，我们会补进来。

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