看见不懂的词，就在这搜
69 个词，其中十来个是最近半年才流行起来的。每条先给一句白话，再给准确的专业说法。看不懂白活的，展开听专业的；看不懂专业的，回上一篇问豆包。
搜一个词，或者从头翻
搜中文、英文缩写都行。比如「幻觉」「RAG」「token」。
近期热门 新
上下文工程 Context Engineering
不只是把一句话说好，而是把 AI 该看到的全部东西安排好：指令、资料、工具、历史，一样不落。
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系统性地设计进入模型上下文的全部内容，包括系统提示、检索资料、工具定义与对话历史，以稳定地得到目标行为。是 prompt engineering 的上位概念。
凭感觉编程 Vibe Coding
你只管说要什么感觉，AI 负责写代码，你甚至不看代码。快，但你不一定懂自己交付了什么。
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以自然语言描述意图、由模型生成并迭代代码的开发方式，开发者主要依据运行结果而非阅读源码判断正确性。涉及钱、隐私、上线的代码不适合这么写。
电脑操作智能体 CUA · Computer Use Agent
像人一样看屏幕、点鼠标、敲键盘的 AI。不需要接口，只要能看见屏幕就能操作。
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通过截屏理解界面并输出鼠标键盘动作的智能体，绕过 API 直接操作图形界面。
智能体互操作协议 A2A · Agent to Agent
让多个 AI 之间能互相说话、分工干活的协议。
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定义智能体之间发现、委派任务与回传结果的标准通信方式。
深度研究 Deep Research
你给一个问题，它自己搜几十个网页、读一轮、再搜一轮，最后写一份带出处的长报告。
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一种多轮检索与规划的长任务用法：模型自主拆解子问题、反复检索并汇总，产出带引用的结构化报告。
子智能体 Subagent
主智能体把一部分活派给另一个智能体去做，那个干完只把结论带回来，中间过程不占主智能体的记忆。
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由主智能体派生、拥有独立上下文窗口的子智能体，完成后仅回传结果，用于隔离长过程、节省主上下文。
运行框架 Harness
把模型、工具、权限、界面组装起来的那一层外壳。DeepSeek Harness 里的 Harness 就是这个意思。
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承载智能体运行的基础设施层，负责模型调用、工具注册、会话与沙箱管理、权限控制和界面呈现。
推理时计算 Test-time Compute
让它回答的时候多想一会儿。同一个模型，多花算力多想，答案更准。
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在推理阶段分配更多计算（长链推理、多次采样再择优）以提升输出质量，与训练阶段扩大算力相对。
护栏 Guardrails
在它说话和干活的前后设的规矩和拦截，防止它说不该说的、做不该做的。
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部署在模型输入输出两侧的规则、分类器与拦截策略，用于约束内容合规与动作权限。
世界模型 World Model
模型在脑子里模拟现实会怎么变，用来预测和规划下一步。
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学习环境状态转移规律的内部表示，使智能体能在行动前推演后果，用于规划与仿真。
模型与训练
大语言模型 LLM
读过很多书、能把话接得特别顺的东西。它不查资料，只是接着往下说。
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Large Language Model：基于海量文本训练、以预测下一个词元为核心目标的大规模生成式神经网络，通常采用 Transformer 架构。
预训练 Pre-training
先让它把全世界的书读一遍，打底子。这一步决定了它「聪不聪明」。
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在大规模无标注语料上以自监督目标训练基础模型的过程，是后续微调与对齐的起点。
微调 Fine-tuning
底子打好之后，用你这一行的例子专门教它手艺。
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在预训练权重基础上，用特定领域或任务的有标注数据继续训练，以适配具体场景。
基于人类反馈的强化学习 RLHF
先让它写一堆，再由人来挑哪个好，它学着往人喜欢的方向走。
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Reinforcement Learning from Human Feedback：用人类排序数据训练奖励模型，再用强化学习优化策略。
对齐 Alignment
让它按人类想要的方式做事，而不是只按字面意思做事。
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使模型行为符合人类价值与意图的训练与评估过程，涵盖有用性、诚实性与无害性。
推理 Inference
它开口回答你的那一刻，就是在「推理」。这个词和「逻辑推理」不是一回事。
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模型训练完成后，对输入做前向计算并生成输出的过程，与训练阶段相对。
推理模型 Reasoning Model
回答之前先在肚子里打个草稿的那种。数学题、代码题明显更强。
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在生成最终答案前进行显式、长链推理的模型，通常用强化学习训练，擅长多步推导任务。
参数量 Parameters
模型脑子里有多少个「旋钮」。越大通常越聪明，也越贵。
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模型中可学习权重的总数，常以亿或十亿计，是衡量模型规模的主要指标。
权重 Weights
它学到的那些数字。模型的本事全存在这里。
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神经网络各层可学习的参数张量，训练完成后固化为文件，决定模型的全部行为。
蒸馏 Distillation
让大模型把本事教给小模型，小模型学个七八成，但便宜很多。
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用大模型的输出作为训练目标来训练小模型，使小模型以更低成本逼近大模型表现。
量化 Quantization
把模型的精度从高清压成标清，省显存，稍微笨一点。
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降低权重与激活的数值精度（比如把 16 位浮点压成 8 位整数），以减少显存占用和推理成本。
开源模型 Open-source Model
代码和权重都放出来，谁都能下载到自己电脑上跑。
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权重公开可下载、通常附带明确许可证的模型，允许本地或私有环境部署。
闭源模型 Closed Model
只能通过接口用它，看不到里面是什么。
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权重不公开，仅通过 API 或产品界面提供服务的商业模型。
混合专家 MoE
模型里有很多个「专科医生」，来一个问题只叫其中几个。
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Mixture of Experts：由多个专家子网络加一个路由网络组成，每次前向只激活部分专家，在同等算力下扩大参数规模。
Transformer 架构
现在几乎所有大模型用的那套骨架。你不需要懂它，知道这个词在说什么就行。
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以自注意力机制为核心的神经网络架构，支持并行训练与长距离依赖建模。
提示与交互
提示词 Prompt
你给它的那段话。它决定它往哪个方向答。
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输入给模型的指令与上下文文本，包含角色、任务、约束与示例。
系统提示 System Prompt
开场前先给它立的规矩，你在界面上常常看不见。
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位于对话最前、由应用方设定的高优先级指令，用于约束角色、语气与安全边界。
零样本 Zero-shot
不给例子，直接让它做。
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不提供任何示例，仅凭自然语言指令完成任务。
少样本 Few-shot
先给它两三个例子，它照着样子做。
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在提示中提供少量输入输出示例，引导模型模仿完成同类任务。
思维链 CoT
让它把想的过程写出来，答案往往更准。
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Chain of Thought：引导模型在给出结论前输出中间推理步骤的提示技术。
温度 Temperature
调高它更发散更有创意，调低它更死板更稳定。
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采样时的随机性参数。值越高输出分布越平坦、越发散；接近 0 时趋于确定性输出。
核采样 Top-p
只在它最有把握的那一批词里挑，不挑太离谱的。
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只从累计概率达到 p 的最小词集合中采样，用于控制输出的多样性。
词元 Token
AI 眼里的「半个字」。它按这个算长度，也按这个算钱。
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分词器输出的最小文本单位，模型按 token 计算上下文长度与费用。
上下文窗口 Context Window
它一次能记住多少东西。超了，最早的那些它就忘了。
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模型单次请求可处理的最大 token 数，包含输入与输出之和。
提示注入 Prompt Injection
有人在网页或文件里藏了一句话，骗你的 AI 去干别的事。
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把恶意指令嵌入模型会读取的内容中，使其覆盖原有系统指令的攻击手法。
越狱 Jailbreak
想办法绕开它设好的安全限制。
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通过构造特定提示绕过模型安全对齐策略、诱导其输出被禁止内容的行为。
输出与质量
幻觉 Hallucination
它不知道的时候，不告诉你不知道，而是编一个听起来很对的。
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模型生成与事实不符或缺乏依据的内容，且表述置信度很高。这是生成式模型的固有缺陷。
拒答 Refusal
它说「这个我不能帮你」。
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模型对违规或高风险请求输出拒绝性响应，是对齐训练的直接结果。
流式输出 Streaming
一个字一个字往外蹦，不用等它整段写完。
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以 SSE 等协议增量返回生成结果，显著降低首字等待时间。
结构化输出 Structured Output
让它按你规定的格式给，直接能塞进表格里用。
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把模型输出约束为 JSON、XML 等固定 schema 的能力，通常配合 JSON Schema 或函数调用实现。
函数调用 Function Calling
它可以「叫」你事先写好的一个功能去干活。
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模型输出结构化参数以调用外部函数或接口的机制，是 Agent 工具能力的基础。
截断 Truncation
内容太长，它只给你看了前一半。
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输入或输出超出上下文窗口或最大生成长度时被强行切断。
Agent 与工具
智能体 Agent
会自己动手的 AI：能读文件、能改文件、能跑命令。普通 AI 只能跟你聊。
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具备目标拆解、工具调用与多步执行能力的系统，在环境中循环执行感知、决策、行动。
工具 Tool
给 Agent 装的手。没有工具，它只能说话。
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以结构化 schema 暴露给模型调用的外部能力，如读写文件、执行命令、联网检索。
技能 Skill
一本事先写好的说明书，平时不翻，遇到对应的事才翻。
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以文件或包形式存放的可复用指令与流程说明，按需载入模型上下文。
模型上下文协议 MCP
一套让 AI 接各种外部工具的通用插头。装一次，很多工具都能接上。
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Model Context Protocol：标准化模型与外部工具、数据源之间连接方式的开放协议。
工作流 Workflow
事先画好的流程，AI 按步骤走，不会自己改道。
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把多个步骤或模型调用按固定拓扑串联编排的执行方式，区别于由模型自主决策的 Agent。
编排 Orchestration
多个步骤、多个 AI 之间谁先谁后，由它来调度。
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对多模型、多工具、多步骤之间的执行顺序与依赖关系进行统一调度管理。
检索增强生成 RAG
先翻你给的资料，再照着你资料回答。比让它凭空说可靠得多。
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Retrieval-Augmented Generation：先检索相关文档片段拼入上下文，再让模型基于这些片段生成答案，用于降低幻觉。
向量化 Embedding
把一句话变成一串数字。意思越近，数字越近。
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把文本映射为高维稠密向量，使语义相似度可以用向量距离度量。
向量数据库 Vector Database
专门存这些数字、能按「意思像不像」来搜的库。
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支持近似最近邻检索的数据库，用于存储与查询 embedding 向量。
记忆 Memory
让它记住之前聊过的事，不要每次都从头说。
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在上下文窗口之外持久化存储对话或事实，并在需要时检索回注的机制。
多模态
多模态 Multimodal
能看图、能听声、能读字，不只处理文字。
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同时处理文本、图像、音频、视频等多种模态输入或输出的模型能力。
扩散模型 Diffusion Model
从一团噪点里慢慢擦出一张图。现在几乎所有生图都用它。
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通过逐步去噪过程从随机噪声生成图像的生成模型，包括前向加噪与反向去噪两个阶段。
文生图 Text-to-Image
打一段字，出一张图。
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以文本提示为条件生成图像的模型任务。
文生视频 Text-to-Video
打一段字，出一段几秒的视频。
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以文本或图像为条件生成时序一致视频片段的任务，难点在帧间一致性。
语音合成 TTS
把字念出来。
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Text-to-Speech：把文本转换为自然语音，关注自然度、音色与韵律。
语音识别 ASR
把你说的话变成字。
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Automatic Speech Recognition：把语音信号转写为文本。
成本与性能
接口 API
程序之间打电话的那个号码。你不需要懂，知道它是一个「入口」就行。
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Application Programming Interface：按约定请求格式访问某项服务能力的编程接口。
密钥 API Key
你的门禁卡。按用量扣钱，别截图发群里。
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用于鉴权与计费的密钥，随请求一起发送，泄漏等于把账户交出去。
接入点 Endpoint
你在云上「开」的一个模型服务地址，通常有个 ep- 开头的编号。
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云平台中把某个模型部署为可调用服务的实例，通常有独立 ID 与独立计费。
服务地址 Base URL
填错就连不上，一般以 /v1 或 /api/v3 结尾。
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API 请求的基础路径，客户端会把具体的接口路径拼在它后面。
首字延迟 TTFT
你按下回车到它蹦出第一个字，用了多久。
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Time To First Token：从请求发出到收到第一个输出 token 的时间，是流式体验的关键指标。
限流 Rate Limit
一分钟最多问几次。超了就排队，或者直接报错。
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服务端对单位时间内请求数或 token 数的限制策略。
缓存命中 Prompt Caching
同一段开头反复问，第二次便宜很多也快很多。
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服务端缓存重复的提示前缀，命中后按更低价格计费并降低延迟。
安全与隐私
数据留存 Data Retention
你说的话它记不记、记多久、给谁看。用之前先找这个答案。
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服务方对用户输入输出数据的存储时长、用途与共享策略。
内容审核 Moderation
先过一遍，不该说的就不让说。
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对输入或输出进行合规过滤的机制，分为前置审核与后置审核。
水印 Watermark
AI 生成的东西上可能有一个你看不见的标记。
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在生成内容中嵌入可识别标记，用于来源溯源与真伪鉴别。
通用人工智能 AGI
什么都会、跟人一样的那种。现在还没到。
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Artificial General Intelligence：具备跨领域泛化能力、可完成人类能承担的任意智力任务的人工智能。
没有这个词。可能是它太新了，也可能是叫法不一样，换个词试试，或者直接问豆包。