让外行秒变 AI 大模型专家的十个时髦技术词汇

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掌握AI大模型的十个时髦技术词汇，让你在外行人中脱颖而出。

核心内容：
1. AI Agent（智能体）：像瑞士军刀一样多功能的AI工具
2. SFT（监督式微调）：给AI开小灶，教会它说人话
3. COT（思维链）：让AI把思考过程讲出来，不再凭空给出答案

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

一、AI Agent（智能体）——你的赛博瑞士军刀

如果把大模型比作「大脑」，那 AI Agent 就像个装满工具的万能背包：订外卖、查天气、写周报…每个技能都对应一个功能模块（function）。它像变形金刚一样，能把不同功能组合成工作流，当然这种智能体极其依赖依赖外部数据接口。　

举个例子子： 当你喊「帮我订个生日蛋糕」时，Agent 会：　

本质上，Agent = 脑子（AI）+ 手脚（功能模块），就像乐高积木，拆开是单个零件（function），拼起来能造宇宙飞船！　

二、SFT（监督式微调）——AI 的特训补习班

想象刚出厂的 AI 就像个只会背课本的书呆子，SFT 就是给 AI 开小灶的过程：　

训练前 vs 训练后对比：　

本质：SFT 就是教会 AI「别只会背书，学会说人话！」　

三、COT（思维链）——给 AI 装上"草稿纸"

你有没有被 AI 的"答案跳跃"搞懵过？COT 就是逼 AI 把思考过程讲出来！　

没用 COT： "小明比小红大 5 岁，小红 10 岁，8 年后小明是小红的几倍？" "1.28 倍。"（凭空冒出个答案，鬼知道对不对）　

用了 COT： "我来一步步思考：　

这就像给 AI 装了个"透明计算器"——不只给结果，还展示运算步骤！特别适合解决：　

本质：COT 让 AI 不再「只给鱼，还教你怎么钓」！　

四、RAG（检索增强生成）——给 AI 配了个"外挂记忆库"

AI 再聪明也有知识截止日，RAG 就是给它装上了"实时百科全书"。　

用了 RAG 后：　

RAG 工作流就像这样： 接收问题 → 去知识库找资料 → 组合相关信息 → 用 AI 组织语言 → 输出精准回答　

本质：RAG 让 AI 从「只会背昨天的书」变成「能查今天的报纸」！这就是为什么大模型能回答实时发生的事情。　

五、RL（强化学习）——靠夸奖训练出的"AI 好宝宝"

将训练 AI 比作养狗：做对了给小饼干，做错了不理它。强化学习就是这么简单粗暴！　

举个例子： 用户："我心情不好，有什么建议？"　

通过不断反馈，AI 学会了：正能量回答=高分=好孩子！　

最酷的是，现在有些 AI 能自己和自己下"语言棋"：　

这样 AI 能在没有人类参与的情况下，通过"自我对弈"（仍处于研究阶段）变得越来越聪明！　

本质：RL 就是用「数字胡萝卜加大棒」训练出人类喜欢的 AI 行为模式。　

六、MOE（混合专家）——AI 界的"科室会诊"

MOE 模型就像一家超级医院：有内科、外科、儿科...不同"专家"处理不同问题。　

比如你问编程问题：　

以上是形象比喻，实际数值都是为概率分布　

再问文学问题：　

这种"分工制"有超级优势：　

本质：MOE 就是 AI 版的「人尽其才，各司其职」！　

七、Temperature（温度）——AI 的"疯狂程度"调节器

温度参数就像 AI 的性格开关：低温稳重保守，高温天马行空。当然下面的举例也有点夸张，只是让大家形象的理解。　

1.Temperature=0（冰冻模式）：　

"猫的生活是什么样的？" "家猫是家养动物，平均寿命 12-16 年，每天睡眠 12-16 小时，主要食物是猫粮..." （无聊但准确，像教科书）　

2.Temperature=0.5（温和模式）：　

"猫的生活是什么样的？" "猫咪的生活可以说是'日子过得比朕还好'：睡觉、吃饭、晒太阳，偶尔捉个玩具老鼠找找存在感，对铲屎官爱搭不理..." （有趣有料，还挺准确）　

3.Temperature=1（火山模式）：　

"猫的生活是什么样的？" "我，宇宙的统治者，每天在奴仆们惊恐的目光中醒来。他们称我为'主子'，供奉食物和玩具...一时兴起，我会踏平他们精心摆放的物品，只为欣赏他们惊慌失措的表情..." （创意爆炸，但有点离谱）　

使用指南：　

本质：Temperature 就是 AI 的「脑洞大小调节器」!高温不适用于严谨任务（如医疗咨询）。　

八、Alignment（对齐）——给 AI 上的"三观课"

对齐就是确保 AI 不会变成数字世界的熊孩子，让它的价值观和人类相符。　

没做对齐的 AI：　

对齐训练包括：　

本质：对齐就是确保 AI 既能当你的私人助理，又不会变成你的犯罪搭档！是 AI 的"数字道德课"。大模型拒绝回答依赖严格的内容过滤策略，现实中仍存在绕过风险，技术仍然不完美。　

九、泛化能力——AI 的"举一反三"神功

泛化能力决定 AI 能不能处理从未见过的新问题。　

弱泛化的 AI： 　

强泛化的 AI： 　

泛化能力的神奇表现：　

本质：泛化能力就是 AI 从「背书」到「理解」的进化，真正聪明的 AI 能处理训练中从未见过的问题！不过强泛化≠创造性，仍受训练数据分布影响。　

十、上下文窗口——AI 的"记忆跨度"

上下文窗口决定 AI 能"记住"多少内容，直接影响对话体验。　

小窗口 AI（4K tokens，约 8 页纸）：　

大窗口 AI（100K tokens，约 200页纸）：　

大窗口的实际好处：　

本质：窗口大小决定 AI 是「转身就忘的金鱼」还是「一辈子记仇的大象」！但是大窗口模型仍可能丢失细节（如长篇论文分析），归纳能力终归有限。