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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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信息论把信息当作可以度量、编码和传输的量来研究的理论，奠基于香农 1948 年的论文；比特、熵与信道容量都是它给出的概念。K 均值聚类K 均值聚类把 n 个观测分成 k 组：反复将每个点归到最近的中心点，再用各组的均值更新中心点。方法简单、能扩展到大数据，但 k 需要事先指定。支持向量机一种监督式的最大间隔模型，用于分类与回归；它用尽可能宽的间隔把不同类别分开，并通过核函数处理非线性数据。交叉验证一种通过重采样和划分数据来估计模型泛化能力的验证方法：把样本切成若干折，轮流留一折作验证、其余作训练，再把多次运行的结果平均。AdaBoost（自适应提升）AdaBoost（自适应提升）是 Freund 和 Schapire 在 1995 年提出的统计分类元算法：它反复调整训练样本的权重、依次训练多个弱分类器，再把它们的输出加权合成为一个更强的分类器。主题模型主题模型把文档表示为主题的混合，用潜在主题为文本集合提供紧凑的统计描述；2003 年的 Latent Dirichlet Allocation 论文将这一思想形式化为分层贝叶斯模型。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。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。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。监督学习监督学习用成对的标注样本训练模型，让它学会从输入到输出的映射，从而对未见过的数据给出预测。衡量它成败的关键，是模型在训练集之外的泛化能力。损失函数损失函数把预测的代价折算成一个数，训练模型就是让这个数尽量小。选哪种损失函数，也就决定了模型会为什么样的错误付出代价。过拟合过拟合指模型对训练数据拟合得过于贴合，因而在新数据上表现变差。它与欠拟合共同构成偏差—方差权衡的两端，通常通过比较训练与验证表现来发现。正则化正则化是把问题的答案变得更简单的做法：在目标函数中加入惩罚项，使不适定问题可解，或防止模型过拟合。它是机器学习中最基础的技术之一。