相信你经常听大家讨论AI，说一些骚话，类似什么...
“某款AI新模型支持多模态Agent，上下文1M，Token成本大降，幻觉率更低。”
每个字你都认识，但连起来仿佛在听天书——这特喵一个个说的都是啥？
今天咱就用人话，把AI黑话讲清，让AI科技更好的服务萌新大众！
在AI领域咱也是萌新，欢迎探讨学习，若有错误还请大家评论区指出！
AI模型
你可以理解为是AI大脑，可以和人对话、识别图像、或者理解分析文档。
广为人知的蓝色大肥鱼——DeepSeek深度求索，就是一款开源的大语言AI模型（LLM）
现在市面上AI模型可谓百花齐放，国内出名的有：豆包、千问、Kimi、GLM（智谱）；
国外有：GPT、GROK、CLAUDE、GEMINI等。
一般新发布的模型版本，会更聪明。比如前些天，OpenAI就声称用一款GPT新模型，耗时88小时，解决了人类90多年未能解决的数学难题，恐怖如斯：
Token（词元）：
你去瓜摊买瓜，老板按斤给你称；AI模型类似，你问AI问题，AI以Token为单位和你交互
Token中文名词元，可以看作是AI工作量的计量单位。
一般情况下，Token 和字数的换算关系大致如下：
1 个英文字符 ≈ 0.3 个 token。
1 个中文字符 ≈ 0.6 个 token。
若交互内容涉及图片、视频，则消耗的Token会更多，比如DeepSeek里，一张高清图的识别和处理，可能会消耗约1000Tokens：
有了计量单位，AI厂商就可以根据你使用的Tokens，来收取费用啦
提示词
很好理解， 就是你对AI说的话、提的要求，越详细越好。比如现在你想配电脑，咨询AI配置。
差的提示词：“配一台5000元的电脑需要多少钱？”
好的提示词：“预算5000元，主要玩3A网游，想2K分辨率高画质流畅运行，外观要好看点，想要N卡，怎么配性价比高？”
很显然，不论人还是AI，好的提示词大家更能给出针对性的建设性建议：
建议大家整个提示词模板、不断完善、随时套用，比如我优化封面时的提示词：
好的提示词能大大提升你使用AI工具的体验！若不会写，你甚至可以让AI帮你写提示词。比如我让AI写提示词，再用提示词去指导AI生成一个视频封面：
依据提示词和对AI模型的了解，便能逐渐搭建起一套适合你自己的AI工作流，快去试试调教起来吧：
幻觉
指AI已读乱回、张口就来、凭空捏造不存在的事实，装模做样的
比如我问卖电脑怎么做好服务时，他讲到要注意口碑，某百万级UP就是推荐低性价比配置掉粉50万：
这倒勾起了我的好奇心，遂问AI是哪个UP掉粉50万，AI就开始装傻充愣了：
我用的还是综合能力还不错的千问模型。可想而知：AI只能提供一个参考思路，但仍需你自己查验真伪、谨慎决定！
上下文
AI的短期记忆容量，开头的1M，意思就是1Million，即一百万。
指AI具有短时记忆1百万Token的能力，相当于你能把整个三体三部曲投喂给AI，让他帮你分析问题、给出建议
多模态
不止大语言文字（LLM），还能识别处理图像、视频、文档、声音，多维度交互的AI模型，就叫做多模态模型（MLLM）。
话说...直接叫多功能模型的话，是不是更通俗易懂呢？
豆包、千问、GPT就是典型的多模态AI模型。日常让豆包P图整个活还是挺不错的：
Agent（AI助手）：
前端时间爆火的OpenClaw，因图标形似龙虾，而被戏称为养龙虾，就是Agent的一种。
它可以调用各种AI模型，帮你整理文档、操作电脑、辅助办公等
OpenClaw虽然开创了智能体的概念，但很不好用：误删文件、泄露数据、无法正确理解指令等等......目前还是个需要喂奶的AI婴儿
但智能体是大势所趋，各大互联网厂商也在军备竞赛，比如腾讯推出的WorkBuddy、字节的TREA和扣子、国外OpenAI的Codex等，都是Agent。
普通人可以学一学，替换一些手头重复且枯燥的工作，比如我会用Agent帮我搜集热门话题，整理数据等，确实能提升一些工作效率：
API（Application Programming Interface）应用程序接口
现实世界里你要想给电脑通电，不用手搓核电站发电，只需交个电费，把电脑插在物理插座上即可用电；
API同理，它是软件世界里类似插座的存在。你可以去各大AI模型官网创建API接口，付费买Token后，就能给游戏软件等接入AI模型使用
比如像边缘世界这款游戏，打上模组，通过API接入AI模型，即可实现自由对话：
Agent也是同理，你可以调用各家模型API，来为你的工作服务：
开源or闭源
前面讲到的DeepSeeK，是开源模型。开源是指底层架构、运作原理和源代码向外界透明公开。秉持这种理念可称为开源精神：
开源好处多多，你可以免费下载、本地部署、定制适合你的AI模型；
就好比可口可乐公开了配方，你可以对着配方买原材料去勾兑，还能加点自己喜欢的料比如鱼腥草啥的，魔改口味，全看你喜好：
当然若你懒得自己做，也可以买现成的直接喝。就像你可以买DeepSeeK的Token，通过API接入直接用，不用自己研究训练模型。
闭源嘛，就比如一点都不Open的OpenAI，旗下大多GPT产品封闭不公开，你不能本地部署，就连日常使用都得花钱充会员，费用还高的哈人——新发布的GPT6 PRO版本月费100刀乐，而且每周只能问50条消息，平均一天问7次：
大家觉得AI模型之战，最后闭源会胜利呢、还是说未来必是开源的天下？咱们拭目以待！
蒸馏量化和本地部署
前两天我们售后小哥闲聊，说他把前任蒸馏后放电脑里了：
这不是你想的恐怖片中的场景，而是对大模型进行蒸馏，提炼出一个浓缩的小模型出来。
可以理解为对大模型提纯、精简。小模型还可以进一步轻量化、降低精度；这样的AI模型对电脑硬件的要求更低，从而方便本地部署
本地部署的缺点呢，就是AI不如线上满血版聪明！AI很吃硬件，普通人的电脑根本没法运行满血AI，那为啥很多人花大价钱也要本地部署AI呢？核心主要三点：
第一个是私密性，所有的数据都在本地服务器或电脑里交互，避免被线上AI模型吸收学习、泄露机密信息！
前面讲到GPT6破解千禧年数学难题，就有数学家控诉自己成果被窃取：AI是通过和他对话里留下的公式思路，才获得了重要的解题方向。Open AI也隐晦提到了这一点：
第二个是长期重度使用更便宜！你只需投入第一次硬件费用来本地部署，后续不再需要花钱充值Token；好比你自己手搓了个发电机，再也不用交电费了。
第三个是高度可定制化，线上模型是有审核机制的，你不能问也不能生成奇怪的东西
而本地部署可以绕过审查，生成自己想要的东西，但注意！这个是不好的，大家不要学！
ok，主流的AI骚话聊到这就差不多了，若有其他不懂的，欢迎萌新评论区发问！
后面会讲讲如何本地部署需要怎样的电脑配置、怎么建立AI工作流！咱大家一起进步！
不讲玄学，只聊体验！这里是为电脑萌新科普的开关芝士，我是豆爵
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