AI技术的更新速度日新月异，相信不少人都和我有同样的感受——被AI行业里五花八门的黑话（专业术语）绕得晕头转向，尤其是那些密密麻麻的英文缩写，更是让人摸不着头脑。今天，我就专门整理了一篇AI圈黑话科普文，用最接地气的语言、最贴近生活的比喻，把这些难懂的术语讲明白、讲透彻，保证你看完就能豁然开朗，轻松变身AI圈的半个“专家”。
一、令牌（Token）
Token其实可以类比成斗地主里的欢乐豆，理解起来特别简单。
玩斗地主需要消耗欢乐豆才能开局，和AI聊天互动同样需要“付费”，但AI计费方式不是按字数算，而是按Token（相当于“欢乐豆”）来扣除。你说的每一句话，AI都会自动拆解成一个个小小的“豆子”，这些“豆子”就是Token，至于一句话具体消耗多少“豆子”，则是由AI系统自动判定的。
所以不难理解，和AI聊天时，你说的内容越多、越冗长，消耗的“豆子”（Token）就越多，而这些“豆子”，就是AI计费的核心依据。
二、技能（Skill）
Skill本身就是英文“技能”的意思，在AI行业里，它指代的就是AI所具备的各项能力。
AI的技能并不是固定不变的，而是可以不断学习和拓展的。比如，AI刚“诞生”的时候，可能只具备基础的聊天功能，但如果给它安装上各种Skill（相当于“技能包”），它的能力就会得到大幅拓展。
举个例子，AI可以拥有画画的Skill、查询天气的Skill、生成PPT的Skill、预订机票的Skill、查询地图的Skill等等。一旦装上这些技能包，AI就不再是一个只会陪聊的工具，而是能帮你处理各种事务的AI助手，就像游戏里给角色添加技能一样，技能越多，“战斗力”就越强。
三、大模型（LLM）
网上经常能看到LLM这三个字母，可能很多人不知道它是什么意思——其实LLM是大语言模型的英文缩写，由大语言模型英文表述的首字母组合而成。
什么是大语言模型呢？简单来说，LLM就像是一个博览群书的超级“复读机”，它几乎读完了全人类的所有公开资料，然后学会了根据你说的上文，给出最贴合、最合理的下文回复。
不同的大模型，训练时用到的数据量各不相同，但无一例外，它们都学习了海量的信息，这也是“大语言模型”中“大”字的由来。
和大模型相对应的是小模型，小模型也常被称为行业模型或垂直模型。和大模型相比，小模型的参数量更少，通常是针对某一特定任务、某一具体场景进行专项训练的AI模型。
这里要说明一点，小模型不一定不好用，大模型也不一定就全能。这就像医院里的专科医生和全科医生，专科医生虽然知识面不如全科医生广泛，但在自己擅长的领域里，却是绝对的专家。
四、上下文（Context）
Context的中文意思就是上下文，我们可以把它理解成微信的聊天记录，这样就很好懂了。
你和AI长时间聊天，它之所以能记住你之前说过的话、聊过的内容，靠的就是Context（上下文）。每次你和AI说一句话，它都会先快速“翻看”一遍你们之前的全部聊天记录，再给出回复。
不过，这个“聊天记录”和手机内存一样，是有容量限制的。如果你们聊的内容太多、篇幅太长，超出了它的内存上限，AI就会忘记之前聊过的内容。
这也是为什么很多AI产品都会有“开启新对话”的功能——开启新对话，就相当于和AI重新开始聊天，它只会记住当前这个聊天窗口里的内容，不会混淆之前的对话。
五、提示词（Prompt）
Prompt的意思就是提示词，说白了，就是人和AI对话时下达的指令。
和AI沟通，本质上就是给它下指令，这个指令就是提示词。提示词不需要多么专业的话术，就是我们日常交流的语言，只不过，精准、清晰的提示词，能让AI更好地理解你的需求。
使用同一款AI工具，不同的提示词，生成的效果可能天差地别——好的提示词能让AI发挥出真正的人工智能实力，而模糊、笼统的提示词，生成的内容可能会不尽如人意，甚至让人觉得“人工智障”。
其实学习AI，最关键的一点就是学会写提示词，只有掌握了写提示词的技巧，才算真正会使用AI。毕竟，好的问题，往往比好的答案更重要。
给大家分享一个写提示词的简单技巧：尽可能把事情说清楚、说具体，比如说明事情的背景、你需要AI完成的具体任务、有没有特殊的要求或限制等等，越详细，AI给出的结果就越符合你的预期。
六、智能体（Agent）
智能体的核心作用，就是利用AI模型和各类工具，帮人们处理实际事务，而不只是简单地陪人聊天。
以前我们使用AI，大多是“问答模式”——用户问一个问题，AI给出一个答案，全程只是单纯的聊天互动。
但现在的智能体不一样，它可以直接帮你干活、交付最终结果。比如，你可以让智能体帮你生成PPT、编写代码，甚至直接在网上购物，全程不需要你过多干预。
智能体的核心构成是“AI大脑+工具”：AI就像一个非常聪明的大脑，而各类工具（比如前面提到的Skill技能），就是它的“手脚”，只有给它配备足够的工具，它才能顺利完成任务。
你只需要给智能体下达一个总的任务，它就会自己思考、拆解任务，选择合适的工具（比如调用对应的Skill），一步步推进，最终把完成好的结果交给你。
七、检索增强生成（RAG）
简单来说，RAG技术就是给AI模型补充额外的知识，让它能生成更准确、更全面的答案。
我们都知道，AI模型在训练完成后，它所掌握的知识是有时间限制的，只截止到训练结束的那一刻，对于训练之后外界发生的新事情、新信息，它是不知道的——这也是为什么有时候AI会“胡说八道”，给出错误的答案。
举个例子，今天刚发生的新闻，你直接问AI，它大概率是不知道的。但如果借助RAG技术，让AI先去网上搜索相关信息，再结合搜索到的内容给出回复，就能得到正确的答案。这也是很多AI模型都有“联网搜索”功能的原因。
除此之外，RAG技术还能让AI学习你自己的私人知识。比如，你写了很多工作文档，AI本身是不知道这些文档内容的，但你可以把这些文档传给AI，让它结合文档内容回答你的问题，这就是RAG技术的核心作用。
八、多模态（Multimodal）
多模态，指的是AI能够处理多种不同类型的数据，不局限于文字，还包括图片、音频、视频等多种形式。
和它相对应的是单模态模型，单模态模型只能处理一种类型的信息，比如早期的很多AI模型，就只能处理文字，无法识别图片或音频。
现在很多AI模型都号称是多模态模型，这就意味着它们可以同时生成文字、图片、视频、音频等多种内容，能力更全面。
通常来说，多模态模型比单模态模型更复杂，这就像人成长的过程：小时候只能爬行，慢慢学会走路、跑步，到最后甚至能做出后空翻这样复杂的动作。多模态，就相当于AI的“成长升级”，让它具备了处理和输出多种内容的能力，这也是AI技术越来越强大的重要原因。
九、微调（Fine-tuning）
微调，就是给AI模型补充额外的学习资料，让它针对性地深耕某一领域的知识，变得更专业。
大模型在训练完成后，就像是一个“全能高手”，什么领域的知识都懂一点，对各个行业都有一定的了解，但都不算特别精通。
如果想让大模型在某一个特定领域变得更加专业，就可以对它进行微调——具体方法就是给模型输入大量该领域的专业数据，让它专门学习这部分知识。
比如，想让AI在医疗领域更专业，就给它输入大量医疗相关的资料；想让它精通法律，就给它补充法律领域的专业数据。这样一来，模型在生成该领域的答案时，效果会更好、更精准。
微调的核心原理，就是让模型集中精力学习某一领域的专业知识，从而在该领域实现能力升级，变得更具专业性。
十、小龙虾（Openclaw）
小龙虾，其实是一个开源智能体项目的中文名，它的英文名字是Openclaw。
这个项目有两个非常突出的特点：第一，它能实现AI的自动化操作，就像小龙虾的钳子一样灵活，能够高效处理各类任务；第二，它可以连接用户的社交软件，比如微信，用户可以直接通过微信给这个AI工具安排任务，它就会自动去执行。
等任务完成后，它还会通过微信把结果反馈给用户，所以很多人都把小龙虾称为AI界的24小时私人助理、私人员工，随时随地都能帮你干活。
看完这些AI黑话的通俗解释，是不是觉得AI其实也没有那么神秘？很多时候，那些听起来高大上的英文术语，背后藏着的都是非常简单的逻辑，只是被专业表述“包装”了而已。
以上就是今天给大家分享的AI行业黑话详解，希望这篇文章能帮你打破AI术语的壁垒，顺利推开AI世界的大门，轻松入门AI学习。
