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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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人工神经网络人工神经网络是由许多简单相连单元组成的计算系统，其行为由连接权重决定。它的源头是1943年的神经元模型，带学习能力的版本则始于1958年罗森布拉特的感知机。卷积神经网络卷积神经网络让同一组小型图案探测器扫过整张图像，因此无论特征出现在哪里都能被找到。它在1989年用反向传播训练，1998年以LeNet-5的形式成熟，如今已是计算机视觉的标准方法。分词（Tokenization）分词（tokenization）把文本切成语言模型真正处理的词元；今天多数系统用字节对编码（BPE）实现，这一 1994 年的压缩算法在 2015 年被引入机器翻译。注意力机制注意力机制衡量序列中每个元素相对于其他元素的重要程度并给出权重，使模型能直接读取输入的任意位置。它是 transformer 的核心运算。注意力与自注意力注意力机制让神经网络按相关程度为输入各部分分配权重。自注意力（self-attention）将其用于序列内部，是 Transformer 的核心运算。位置编码序列模型（尤其是 Transformer）的组成部分，把每个词元的位置编码成向量，让本身不分先后的注意力感知顺序；形式从原版 Transformer 的正弦编码一直到 RoPE、ALiBi。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。Transformer 架构Transformer 是2017年提出的神经网络架构，用自注意力取代了循环和卷积结构，今天大多数大语言模型都以它为基础。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。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。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。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。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。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。