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人工智能（AI）已成为科技界的热门话题，每家公司都在探讨如何通过 AI 取得进展。然而，AI 领域的专业术语繁多，使得理解每个新发展的实际内容变得困难。本文旨在帮助读者更好地理解 AI 术语，从基础概念到前沿技术，逐一解析其含义及重要性。
究竟什么是 AI？
人工智能，简称 AI，是指致力于制造能够像人类一样思考的计算机系统的计算机科学领域。如今，AI 更多地被视为一种技术和实体，其定义因市场营销而变得多变。例如，谷歌通过 AI 改进其产品，提供智能工具如 Gemini，而 OpenAI 的 GPT 等模型也是 AI 技术的代表。
AI 术语解析
机器学习 ：通过数据训练，机器学习系统能够对新信息做出预测，从而“学习”。机器学习是 AI 的关键部分，对许多 AI 技术至关重要。
人工通用智能（AGI）：与人类一样聪明或更聪明的人工智能。OpenAI 正在大力投资 AGI，这可能是一种非常强大的技术，但也引发了关于 AI 可能性的担忧。
生成式 AI：能够生成新文本、图像、代码等的 AI 技术。例如，ChatGPT 和谷歌的 Gemini 生成的有趣答案和图像。
幻觉 ：生成式 AI 工具可能会“幻觉”，即自信地编造它们认为是最佳回答的答案，这可能导致事实错误或无意义的答案。
偏见 ：AI 工具可能表现出偏见，例如面部识别软件在识别深色皮肤女性时错误率更高。
AI 模型解析
AI 模型 ：通过数据训练，AI 模型能够自主执行任务或做出决策。
大型语言模型（LLM）：能够处理和生成自然语言文本的 AI 模型，如 Anthropic 的 Claude。
扩散模型 ：可用于从文本提示生成图像的 AI 模型，通过添加噪声然后反转过程来创建清晰图像。
基础模型 ：在大量数据上训练的生成式 AI 模型，可作为各种应用的基础。
前沿模型 ：AI 公司开发的未发布未来模型，可能比现有模型强大得多，但也可能带来重大风险。
AI 模型的训练与应用
AI 模型通过训练获得信息，训练过程涉及分析数据集，使模型学会理解数据并做出预测。训练通常需要大量资源和计算能力，依赖强大的 GPU。AI 模型可以处理多种数据，如文本、图像、音乐和视频。
参数 ：AI 模型在训练过程中学习的变量，决定如何将输入转换为输出。
其他常见 AI 术语
自然语言处理（NLP）：机器通过机器学习理解人类语言的能力，如 OpenAI 的 ChatGPT。
推理 ：生成式 AI 应用生成内容的过程，如 ChatGPT 生成食谱。
标记 ：文本块，如单词或字符，LLM 将其分解以便分析和生成回应。
神经网络 ：帮助计算机使用节点处理数据的架构，对生成式 AI 系统至关重要。
Transformer：使用“注意力”机制处理序列各部分的神经网络架构，如亚马逊的例子。
RAG：检索增强生成，允许 AI 模型从外部来源找到并添加上下文，提高生成内容的准确性。
AI 硬件解析
Nvidia 的 H100 芯片 ：最流行的用于 AI 训练的 GPU 之一，被认为是处理 AI 工作负载的最佳选择。
神经处理单元（NPU）：设备上的专用处理器，能够高效执行 AI 推理任务。
TOPS：万亿次操作每秒，技术供应商用来吹嘘其芯片在 AI 推理方面能力的术语。
AI 应用解析
许多公司在开发 AI 和 AI 驱动的工具方面成为领导者，如 OpenAI、微软、谷歌、Meta、苹果、Anthropic 等。这些公司通过 AI 改进其产品，提供智能工具和模型。
