人工智能（AI） 这个词越来越常见，但深入了解这个领域之后你会发现，AI世界有点像一个有自己语言的“技术部落”。术语复杂、概念晦涩，很多时候就算读完一整篇报道，也不太清楚里面讲了啥。
AGI（人工通用智能）
AGI 是 AI 的“终极形态”——它不只是会聊天、识图或写代码，而是像人类一样能做多种复杂任务。比如说，它能在早上写一篇财务报告，中午给你规划旅行路线，下午再帮你写段程序代码。
举个例子：
如果普通AI像一个只会扫地的扫地机器人，那 AGI 就像是一个通才型助理——能当司机、会理财、懂编程，还能写小说。
AI Agent（AI智能代理）
AI Agent 就像你雇来的“数字小助理”。它不是简单的聊天机器人，而是可以自主完成一系列任务，比如报销流程、预订餐厅、写周报等。
想象一下：
你对它说“帮我安排一场北京的三日出差”，它会帮你查航班、订酒店、生成日程表，甚至提前帮你报销机票钱。
Chain of Thought（思维链）
有些问题没法一拍脑袋就答出来，比如“农场有鸡和牛，共有40个头、120条腿，各有多少只？”你得写个方程算一下。
AI的“思维链”机制，就是让它像人类一样，先拆解问题、一步步推理，最后得出答案。这种机制能显著提高复杂问题（如数学或编程）的正确率。
Deep Learning（深度学习）
这是目前 AI 最核心的技术。它依赖一种模仿人脑神经元结构的“神经网络”，让 AI 能自己学习数据中隐藏的模式和规律。
比喻一下：
传统AI就像考试死记硬背的学生，而深度学习AI则像靠理解推理拿高分的学生。
Diffusion（扩散模型）
这是现在很多图像、音乐、视频生成AI的底层技术。它的工作原理是：先“摧毁”一张图像，把它变成全是噪声的图，然后再一步步“反向恢复”出来——这过程中AI就学会了“创造”的艺术。
想象场景：
AI先把一张猫咪照片打乱成雪花点（噪声），然后试着凭记忆一点点把猫咪重建出来。久而久之，它就真的学会了“画猫”。
Distillation（知识蒸馏）
这是把“大脑模型”的智慧提取出来，浓缩进“小模型”里的技术。开发者用一个庞大的“老师模型”回答问题，再让“小模型学生”学习这些回答，最后让小模型也能独当一面。
通俗类比：
就像你读不完十本百科全书，于是请学霸总结重点，然后你只背学霸笔记。
Fine-tuning（微调）
这是在现有AI模型基础上“二次培训”，让它在某个细分领域更擅长。比如拿一个通用聊天机器人，喂它一堆法律文本，它就可能成为法律助理。
GAN（生成对抗网络）
GAN 是两个AI“互斗”产生好结果的系统。一个AI负责“造假”，一个AI负责“识破”。它们互相较劲，最终造出越来越逼真的图像或音频。
打个比方：
一个画家不断画假钞，另一个警察不断识别假钞，久而久之，画家画得越来越像真的，警察也越来越难判断真假。
Hallucination（幻觉）
当AI自信地胡说八道时，我们称它“产生了幻觉”。比如你问它某本书的作者，它可能编出一个不存在的人。这是当前大模型的重大挑战之一。
现实例子：
你问AI“清华大学是谁创办的？”它可能会一本正经地告诉你是“马云”。
LLM（大型语言模型）
LLM 是驱动 ChatGPT、Claude、Gemini、LLaMA 等AI背后的“引擎”。它们通过学习海量文本，构建一个复杂的语言理解系统。
简单来说：
LLM是“超级文本预测机”，你说一句话，它根据概率接着往下说——就像一个永不疲惫的自动续写大师。
Inference（推理 / 推断）
推理是AI“开始干活”的阶段——把你输入的问题喂进去，模型就尝试基于它的知识给出答案。
训练是“读书”，推理是“考试”。没有训练，就不会有正确的推理。
Training（训练）
训练是AI从“什么都不会”到“略通一二”的关键步骤。通过喂入大量数据，让模型从中找到规律，不断优化输出。
Weights（权重）
权重就是AI决定“什么重要、什么不重要”的方式。例如在预测房价时，房子的地段可能被赋予更高权重，而窗户数量则权重较低。
AI领域的发展速度令人目不暇接，每一个新术语背后都可能是一次技术革命。希望这份词典可以帮助你在面对AI文章、新闻或产品时，不再一头雾水。
我们也会持续更新这个术语表，随着AI边界不断推进、新风险与新突破不断出现，一起见证这个激动人心的时代。