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原理
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用通俗的话讲清 AI 怎么工作：从人工神经元到 Transformer、预训练和推理模型。
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联结时序分类（CTC）联结时序分类（CTC）是一种训练循环神经网络为未切分序列（如语音、手写）打标签的方法，不需要逐帧对齐。它于 2006 年提出，用 CTC 训练的 LSTM 因此赢得了循环网络早期的国际竞赛。Xavier / Glorot 初始化Xavier（Glorot）初始化是 Glorot 与 Bengio 在 2010 年提出的权重初始化方法，按层规模设定初始权重尺度，使信号稳定传播，让深层网络收敛更快。知识蒸馏知识蒸馏是把大模型或模型集成的能力迁移到小模型上的方法，在更低的算力和部署成本下保留大部分预测性能。检索增强生成检索增强生成（RAG）让语言模型在回答前先从外部库中取回相关文档并放进提示词，从而用上训练数据之外的知识，也能标出答案的来源。LoRA（低秩适配）LoRA（低秩适配）是一种高效微调方法：冻结预训练模型权重，只训练新加入的低秩矩阵，从而大幅减少可训练参数与显存开销，效果接近全量微调。指令微调指令微调是一种监督微调，用来让大语言模型学会听从用户指令；FLAN 论文表明它能显著提升模型在未见任务上的零样本表现。推测解码（Speculative decoding）推测解码是一种加速大模型文本生成的算法：小模型先提出若干候选词，大模型对这些候选并行检查，在输出完全不变的前提下更快地生成。提示注入（Prompt injection）提示注入（prompt injection）指模型输入里的文字压过原本的指令和外围控制，让攻击者劫持整个应用；2023 年的研究进一步指出，恶意内容可以藏在应用自己检索到的资料里。计算机使用（Computer use）计算机使用（computer use）是 Anthropic 在 2024 年 10 月开放公开测试的一项能力，让模型像人一样看屏幕、移动光标、点击和打字，从而操作原本为人设计的普通软件。特征工程特征工程是机器学习和统计建模中的预处理环节，把原始数据加工成模型更好用的输入，包括构造、筛选、变换特征以及处理缺失值和降维。AI 智能体AI 智能体指能感知环境、为达成目标自主行动的系统，范围从恒温器这样的简单装置一直到由大模型自行决定流程与工具调用的软件。多智能体系统多智能体系统由多个相互作用的智能体组成，能解决单个智能体难以完成的问题。近年以大型语言模型为内核的框架，让智能体之间直接对话协作，使这一方向重新受到关注。世界模型世界模型是学习环境内部表示、并预测环境随动作如何变化的机器学习系统。在强化学习中，它相当于从经验中学出的模拟器，让智能体不必在真实环境里反复试错就能规划行动。上下文窗口（Context window）上下文窗口（context window）是模型生成回答时能够参照的全部文本，以 token 计量，回答本身也计入其中。窗口的大小，以及模型能否均匀地用上窗口内容，共同决定了它实际能做什么。提示工程（Prompt engineering）提示工程是设计输入文本、引导生成式人工智能产出目标结果的实践。统一的术语和思维链提示等技术，让提示方法更容易描述、比较和复现。合成数据（Synthetic data）合成数据是由模型生成、而非从人或从网上收集的训练材料。phi-1 的实验显示，混入模型生成的「教科书」后，一个小规模代码模型也能在代码基准上取得不错的成绩，说明数据质量本身影响能力。工具调用（Tool calling）工具调用让语言模型把算术、查找资料这样的子任务交给外部程序，再把返回结果写进回答。2023 年的 Toolformer 展示了模型可以自己学会何时调用、如何调用工具。规划（Planning）规划（planning）是 AI 智能体（agent）把目标拆成中间步骤、决定下一步行动，并根据结果调整方案的过程，而不是一次给出答案。[^1][^2]智能体记忆（Agent memory）智能体记忆（agent memory）是智能体系统中负责保存当前上下文窗口之外的信息、以便日后调取的部分。2023 年的 MemGPT 把有限的上下文窗口视为这类设计必须绕开的核心约束。