青少年需要掌握的人工智能通识常用术语 - 词汇表

基础概念

• AI：Artificial Intelligence（人工智能）
• AGI：Artificial General Intelligence（通用人工智能）
• ASI：Artificial Superintelligence（超级人工智能）
• AIGC：Artificial Intelligence Generated Content（人工智能生成内容）
• ANN：Artificial Neural Network（人工神经网络）
• EAI：Embodied AI（具身人工智能）
• XAI：Explainable AI（可解释人工智能）
• LLM：Large Language Model（大语言模型）
• FM：Foundation Model（基础模型）
• ML：Machine Learning（机器学习）
• DL：Deep Learning（深度学习）
• RL：Reinforcement Learning（强化学习）
• FSL：Few-Shot Learning（少样本学习）
• NLP：Natural Language Processing（自然语言处理）
• NLG：Natural Language Generation（自然语言生成）
• VLA：Vision Language Action（视觉 - 语言 - 动作）
• CV：Computer Vision（计算机视觉）
• CNN：Convolutional Neural Network（卷积神经网络）
• RNN：Recurrent Neural Network（循环神经网络）
• GNN：Graph Neural Network（图神经网络）
• GAN：Generative Adversarial Network（生成对抗网络）
• DM：Diffusion Model（扩散模型）
• LSTM：Long Short-Term Memory（长短期记忆网络）
• AR：Augmented Reality（增强现实）
• VR：Virtual Reality（虚拟现实）
• OCR：Optical Character Recognition（光学字符识别）
• BERT：Bidirectional Encoder Representations from Transformers（基于 Transformer 的双向编码器表示）
• RLHF：Reinforcement Learning from Human Feedback（基于人类反馈的强化学习）
• GPT：Generative Pre-trained Transformer（生成式预训练 Transformer）
• API：Application Programming Interface（应用程序接口）
• Prompt / Prompt Engineering（提示词工程）
• SLM：Small Language Model（小模型，端侧部署）
• MoE：Mixture of Experts（混合专家模型）
• RAG：Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成）
• Vector Database（向量数据库）：专门用于存储和管理 “向量” 数据的数据库
• Multimodal（多模态）：指 AI 模型能同时理解或处理多种类型的数据（如文本、图像、音频、视频等）
• Hallucination（幻觉）：指 AI 模型在生成内容时，输出看似合理但与事实不符的信息
• Fine-Tuning（微调）：在预训练模型（如 LLM、基础模型）的基础上，使用特定领域的小数据集进一步训练，使模型更适配具体任务
• Data Annotation（数据标注）：为 AI 训练数据添加标签或注释，帮助模型理解数据规律，是监督学习的基础环节。
• Supervised Learning（监督学习）：机器学习的一种核心方法，通过 “带标签的训练数据” 学习输入与输出的关系
• Unsupervised Learning（无监督学习）：机器学习的另一种重要方法，模型直接从 “无标签数据” 中自主发现规律
• Overfitting（过拟合）：模型过度 “死记硬背” 训练数据的细节，导致对新数据的预测效果变差
• Underfitting（欠拟合）：模型未能充分学习训练数据的规律，连基础模式都没掌握

主流大模型

• GPT-5/GPT-4/GPT-4o：OpenAI 推出的多模态大模型
• Gemini：Google 推出的多模态大模型
• PaLM 2：Google 推出的多模态大模型
• Grok4：马斯克旗下 xAI 公司开发的大语言模型
• LLaMA 3：Meta 推出的开源大模型系列
• CodeLlama：Meta 推出的开源代码大模型
• Claude：Anthropic 公司开发的大语言模型，长文本处理能力突出

国产模型生态

• DeepSeek（深度求索）：深度求索公司研发的大模型系列
• Kimi（月之暗面）：月之暗面科技推出的智能对话产品
• Doubao（豆包）：字节跳动自主研发的智能助手
• Yuanbao（腾讯元宝）：腾讯推出的对话式 AI
• Qwen（通义千问）：阿里巴巴达摩院研发的大模型
• 文心一言（ERNIE Bot）：百度基于文心大模型体系开发的生成式对话产品
• 讯飞星火认知大模型：科大讯飞推出的大语言模型，教育领域落地
• 盘古大模型：华为推出的是国产 AI 在垂直领域落地的代表
• 智谱清言（GLM 系列）：智谱 AI 推出的对话模型

技术工具

• Python：是一种高级编程语言，在数据科学、人工智能等领域占据主导地位
• Pytorch：由 Facebook（现 Meta）开发的开源机器学习框架
• TensorFlow：由 Google 开发的开源机器学习框架、
• Anaconda：一个针对数据科学、机器学习和科学计算的开源发行版
• Keras：基于 TensorFlow 的高层深度学习 API
• MobileNet：轻量级卷积神经网络架构
• OpenCV：Open Source Computer Vision Library（开源计算机视觉库）
• YOLO：You Only Look Once（你只看一次）
• ResNet：Residual Network（残差网络），一种深度卷积神经网络架构
• Darknet：轻量级开源神经网络框架
• ByteTrack：一种高效的多目标跟踪算法
• Hugging Face：开源模型社区
• LangChain：AI应用开发框架（如构建聊天机器人，支持多智能体协作、工具调用等复杂任务）

应用

• ChatGPT：由 OpenAI 开发的对话式 AI 模型
• GPT-4：OpenAI 推出的多模态大模型
• Midjourney：AI 图像生成工具
• Stable Diffusion：开源的文本到图像生成模型
• Copilot：GitHub 与 OpenAI 合作开发的代码辅助工具
• Tesla Autopilot：特斯拉的自动驾驶辅助系统
• PlantNet：植物识别 AI 应用
• Sora：由 OpenAI 开发的文本到视频生成模型
• DALL·E：由 OpenAI 开发的文本到图像生成模型
• AlphaGo：由 DeepMind 开发的围棋人工智能程序
• AlphaFold：由 DeepMind 开发的蛋白质结构预测 AI 模型