2026 年必须理解的 20 个 AI 概念
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2026 年必须理解的 20 个 AI 概念
2026 年必须理解的 20 个 AI 概念
用户4242用户42425月24日修改
人人都在用 AI。
但几乎没人真正理解它是怎么工作的。
大家随口就会说 transformer、embedding、RAG、agent、RLHF……
仿佛所有人本来就懂。
其实大多数人并不懂。
说实话呢？
只要看到正确的心智模型，AI 并没有那么复杂。
ChatGPT、Claude、Midjourney、Cursor、coding agent。
理解下面这 20 个概念之后，它们都会变得说得通。
不需要 PhD，不需要术语堆砌，只要简单解释和可视化。
收藏下来，你以后还会用到。
PART 1：AI 到底如何工作（所有能力的基础）
1. Neural Networks（神经网络）
每个 AI 模型的大脑。
神经网络是一条由多层组成的流水线。
→ 数据进入输入层→ 穿过隐藏层→ 作为预测结果输出
每条连接都有一个“权重”，也就是一个很小的分数，用来控制一个神经元对下一个神经元的影响程度。
训练 = 调整数十亿个这样的权重，直到输出足够准确。
概念很简单，规模大起来就非常惊人。
GPT-4 大约有 1.8 万亿参数。Claude 3 Opus 有数千亿参数。
它们都来自同一个基础概念：分层神经元 + 可调整连接。
2. Tokenization（分词）