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本文介绍了23个AI领域最常见的核心概念和术语，旨在帮助普通人与AI工具更好地打交道。文章从人工智能的基本定义出发，详细解释了机器学习、深度学习、神经网络、生成式AI、大语言模型等核心概念，并拓展了模型、训练、推理、幻觉等关键技术方法。此外，还介绍了Token、自然语言处理、多模态、提示词、提示工程、微调、参数、转化器、计算机视觉、图神经网络、强化学习和通用人工智能等应用领域类概念。文章强调，理解这些基础概念对于使用AI工具至关重要，能够避免一些常见问题，降低使用风险。
 

1. 人工智能（AI：artificial intelligence）

一句话人话：让机器像人一样思考、说话、做事。

举个例子：你手机上的语音助手能听懂你说「打电话给妈妈」，这就是人工智能。它不是一个具体的「东西」，而是一个目标——让机器变得聪明。

3. 机器学习（ML: machine learning）

一句话人话：不给机器规则，而是给例子，让它自己找规律。

举个例子：你想让AI识别垃圾邮件，不用告诉它「含有’中奖’的是垃圾邮件」，而是给它看10万封邮件（标记好哪些是垃圾），让它自己总结规律。就像教孩子认猫——不用解释「猫有胡须」，直接给他看100张猫图就够了。

3. 深度学习（DL: deep learning）

一句话人话：机器学习的「进阶版」，像剥洋葱一样一层层理解事物。

举个例子：当AI看一张人脸照片时：

• • 第一层：看到线条和边缘
• • 第二层：看到眼睛、鼻子
• • 第三层：认出这是「张三」
• • 第四层：判断「他在笑」

层数越深，理解越透彻。

4. 神经网络（Neural Network）

一句话人话：模仿人脑搭建的计算网络，像城市交通网。

举个例子：每个路口（神经元）接收信息，处理后传给下一个路口。成千上万个路口协同工作，就能完成复杂任务——比如认出你的脸。

5. 生成式AI （Generative AI）

一句话人话：AI界的「创作者」，能自己写文章、画画、做视频。

举个例子：以前AI只能识别图片里有没有猫，现在的生成式AI可以直接画一只「戴着墨镜的猫」。ChatGPT写文章、Midjourney画图都属于这类。

6. 大语言模型（LLM：Large Language Model）

一句话人话：专门处理文字的AI，相当于「读过全人类所有书的人」。

举个例子：你问它「李白是谁？」，它能回答，因为训练时读过所有关于李白的诗、历史书、百科文章。它不是背下来，而是从海量文字中学到了语言规律和知识。

7. 模型（Model）

一句话人话：AI被训练好后得到的「成品」。

举个例子：就像你学会骑自行车后，脑子里那个「怎么保持平衡、怎么踩踏板」的经验，就是你的「骑车模型」。AI模型也是一个道理——训练完保存下来的「知识包」。

8. 训练（training）

一句话人话：教AI学习的过程，相当于AI的「上学阶段」。

举个例子：给AI看海量数据，让它反复做题、改错，直到学会。就像你准备高考——做几万道题，对答案，改错，直到能考高分。

9. 推理（Inference）

一句话人话：AI学成之后实际干活的过程，相当于AI的「工作阶段」。

举个例子：你问Deepseek「明天天气怎么样？」，它调用学过的知识来回答，这就是推理。训练时它学习，推理时它应用。

10. 幻觉（Hallucination）

一句话人话：AI不懂装懂，编造答案。

举个例子：你问AI「张三这个人怎么样？」，它根本不认识张三，但不会说「不知道」，而是编一段听起来合理的履历：「张三是一位著名科学家，毕业于清华…」。这就是幻觉——看似合理，其实是假的。

11. 算法（Algorithm）

一句话人话：AI做事的步骤和规则，相当于「菜谱」。

举个例子：做红烧肉的菜谱告诉你「先放油、再放糖、炒糖色、放肉.……」，算法就是告诉AI「先做什么、再做什么、遇到什么情况怎么办」的一套规则。

12. Token（令牌/词元）

一句话人话：AI理解语言的最小碎片，就像把一句话切成小段。

举个例子：你说「我喜欢吃苹果」，AI可能会切成：[「我」,「喜欢」,「吃」,「苹果」]，每个碎片就是一个Token。有时候一个词可能切成两半，「苹果」可能是一个Token，也可能是「苹」+「果」两个Token。

13. 自然语言处理（Natural Language Processing (NLP)）

一句话人话：让AI学会「人话」的技术，包括听懂、看懂、会说人话。

举个例子：你说「我有点冷」，AI不仅知道你在说温度，还能理解你可能需要关空调或加衣服。这就是自然语言处理——让机器理解人类的日常语言。

14. 多模态（Multimodal）

一句话人话：AI能同时处理文字、图片、声音等多种信息。

举个例子：你给AI一张照片说「这是哪？」，它能看图片（视觉） + 理解问题（文字） → 回答「这是长城」。就像人既能看、又能听、又能读，综合理解世界。

15. 提示词（Prompt）

一句话人话：你给AI的指令或问题，决定AI给你什么答案。

举个例子：

• • 差提示词：「写一篇文章」 → AI随便写一篇
• • 好提示词：「写一篇800字的文章，关于春天，语气温暖，给小学生看」→ AI按要求写

提示词就像你点菜——只说「来点吃的」和说「来一份不辣的宫保鸡丁，少放花生」，结果完全不同。

16. 提示工程（Prompt Engineering）

一句话人话：研究「怎么问AI才能得到最好答案」的技巧。

举个例子：想让AI帮你写总结，普通人说「帮我总结一下」，懂提示工程的人会说：「帮我总结这篇文章，300字以内，分三点，用小学生能懂的语言」。后者效果肯定更好。提示工程就是学会和AI有效沟通。

17. 微调（Fine-tuning）

一句话人话：在通用AI基础上，用专门数据让它变得更专业。

举个例子：一个全科医生（通用AI），再培训3个月心脏病（用心脏病例数据继续学习），就变成了心内科专家（微调后的AI）。微调让AI从「通才」变「专才」。

18. 参数（Parameter）

一句话人话：AI脑子里存储的「记忆点」或「知识点」。

举个例子：参数可以简单理解为AI的记忆容量。GPT-3有1750亿个参数，相当于它脑子里有1750亿个小零件协同工作。一般来说，参数越多，AI越聪明，但也越贵、运行越慢。

19. 转化器（Transformer）

一句话人话：现代AI最核心的「大脑结构」，几乎所有厉害AI都在用。

举个例子：以前的AI读句子像人读书——一个字一个字顺着读。Transformer可以一眼看完整个句子，同时理解每个词和其他所有词的关系。比如「他踢了它一脚，因为它挡路」，Transformer能瞬间明白「它」指的是什么。

20. 计算机视觉（CV：Computer Vision）

一句话人话：给电脑装眼睛和大脑，让它能看懂图片和视频。

举个例子：

• • 你手机刷脸解锁 → 计算机视觉认出是你
• • 拍照时自动识别人脸并聚焦 → 计算机视觉找到人脸
• • 自动驾驶汽车看路 → 计算机视觉识别红绿灯、行人

21. 图神经网络 （GNN：Graph Neural Network GNN）

一句话人话：专门分析「关系网」的AI，能理解谁和谁有关系、关系多紧密。

举个例子：想给你推荐朋友，不仅要看你认识谁，还要看你朋友之间是否也相互认识。图神经网络就是专门处理这种「网络关系」的AI。抖音、淘宝用它做推荐，银行用它查洗钱。

22. 强化学习（RL：Reinforcement Learning）

一句话人话：像训练宠物——做对了给奖励，做错了没奖励，让它自己摸索。

举个例子：训练AI玩游戏，不用告诉它规则，只告诉它：赢了加分，输了扣分。AI会自己尝试各种操作，慢慢发现「往左走会死，往右走能赢」。AlphaGo就是用这种方法学会了打败世界冠军。

23. 通用人工智能（AGI：Artificial General Intelligence）

一句话人话：AI界的「终极目标」——像人一样什么都懂、什么都会。

举个例子：现在的AI都是「专才」：会画画的不会写诗，会下棋的不会开车。AGI要是诞生了，就像一个人，既能当医生、又能当律师、还能写小说、陪你聊天。目前还不存在，是科学家努力的方向。

在AI领域，除了「AI」，token这个术语应该是第二高频词，也是最重要的概念之一。对于普通人而言，它是AI系统的计费单位。所以如果不清楚的话，有时会感觉「钱花的不明不白」。

Token 等于: 一段文本被拆分后的最小可处理单位。

文字 → token → 数字 → 神经网络计算 → token → 文字。

可以把 token 想象成 AI 吃的「文字颗粒」。

文字 → 切碎 → token 颗粒 → AI 消化。

AI 的计算量、价格、上下文长度，都和 token 数量相关。

做个简单计算，平均100个token等于75个英文单词，相当于60个汉字。

所以仅输出一篇六百汉字的文章，要消耗大约1000个token，如果再加上整个写作过程（构思、素材分析、修改等等），消耗的token可能要上百万。

AI 已经无处不在，不论是Deepseek，豆包，ChatGPT等交互式工具，还是专业的 AI绘图、AI制作视频等，你只要开始接触，迟早都会遇到这些概念和术语。

你不需要一开始就学得很深，但你至少要知道：

把这些底层的基础概念理顺，后面学任何 AI 工具都会快很多。

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第一阶段（10天）：初阶应用

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• 大模型 AI 能干什么？
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• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
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• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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