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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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深度伪造深度伪造（deepfake）指用人工智能生成或修改的图像、视频和音频，属于合成媒体。「深度伪造」由「深度学习」与「假」组合而成，2017 年末出现后成为这类内容的通称。基于人类反馈的强化学习（RLHF）RLHF 让模型朝人们偏好的方向改进：先由人类比较模型输出，训练出奖励模型（reward model），再用强化学习让主模型在它上面得分更高。这已成为构建聊天助手的标准步骤。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。内容溯源（C2PA）内容溯源是附在文件里的来源与编辑记录，让别人能核查媒体从哪里来、经过了哪些改动。Adobe、Arm、BBC、Intel、Microsoft 和 Truepic 于 2021 年共同发起 C2PA 来制定这一标准。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。宪法式 AI（Constitutional AI）宪法式 AI（Constitutional AI）是 Anthropic 在 2022 年提出的训练方法：用一套书面写明的原则（即「宪法」）塑造模型行为，而不是依赖人工标注有害输出。直接偏好优化直接偏好优化（DPO）是一种用人类偏好数据微调语言模型的方法，训练目标接近监督学习，省去了单独训练奖励模型和强化学习循环的步骤。文本水印（Watermarking）文本水印是在语言模型生成的文字里嵌入一种人看不见、但程序能从一小段词元中检测出来的信号，用来判断一段文本是否出自某个模型。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。Llama 社区许可证Llama 社区许可证是 Meta 为 Llama 3 模型定制的授权协议：允许免费使用和修改，但附带用途限制、署名义务和按用户规模设定的门槛，因此不符合通常意义上的开源定义。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。开源人工智能定义（OSAID）开源人工智能定义（OSAID）是开源促进会于 2024 年 10 月发布的 1.0 版标准，规定一个模型要被称为开源，须公开设计与训练数据信息，并允许使用、修改和在此基础上继续开发。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。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。幻觉（Hallucination）幻觉（hallucination）指模型把虚假或误导性的信息当作事实陈述出来。它是生成式人工智能最典型的失效方式之一，也是人们难以直接信任模型输出的主要原因。