AI时代已经扑面而来，普通人如果对相关概念还不甚了解的话，未来可能要活在与AI竞争的世界里。举个简单例子，AI会把人类的优秀诗歌直接吸收再给出一个至少80到90分输出，这直接拉高了此类文字输出的水平下限，其他行业同样如此。庆幸的是，人类还是拥有感知世界的能力（未来的具身智能也将是这个方向），这是AI目前所不具备的。人类要掌握自己的命运，就要掌握AI的技术应用及其原理，让AI服务于人，而不是被AI反噬。?！扯得有点远了，ok，先了解一下AI相关的基础概念吧！
一、AI 相关基础概念科普
人工智能（AI）涵盖了多种技术和应用，以下是当前 AI 领域的核心概念和技术。
1. 大模型（LLM, Large Language Model）
大语言模型（LLM）是一种基于深度学习的自然语言处理（NLP）模型，如 GPT-4、DeepSeek Chat、Claude、Gemini、Mistral。
- 核心技术：Transformer 架构（自注意力机制）、大规模预训练数据、RLHF（人类反馈强化学习）。
2. Transformer（变换器架构）
- 介绍：Google 于 2017 年提出，替代 RNN/LSTM。
- 关键机制：自注意力（Self-Attention）、前馈神经网络（FFN）。
3. 微调技术（Fine-tuning）
- LoRA（低秩适配）：只调整部分参数，提高微调效率。
- SFT（监督微调）：基于标注数据训练特定任务能力。
- RLHF（人类反馈强化学习）：让模型更符合人类偏好。
4. 模型优化技术
- 知识蒸馏（Knowledge Distillation）：让小模型学习大模型的知识，提高计算效率。
- 量化（Quantization）：降低模型计算精度（如 FP16 → INT4），减少推理成本。
- 张量并行（Tensor Parallelism）&流水线并行（Pipeline Parallelism）：优化大模型的分布式训练。
5. 开源生态
- 开源 LLM（如 LLaMA、Qwen、DeepSeek）适用于企业自研 AI。
- LlamaIndex / LangChain：构建 AI 代理（Agent）、工具调用、RAG 应用。
- Hugging Face：AI 领域的最大开源社区，提供预训练模型。
二、热门 AI 技术解析
1. RAG（检索增强生成, Retrieval-Augmented Generation）
(1) 概念
RAG 让 LLM 先检索外部知识，再生成答案，减少幻觉，提高回答准确性。
(2) 关键技术
- 向量检索（Vector Search）：使用嵌入模型（如 OpenAI Embeddings、DeepSeek Embeddings）将文本转化为向量，在 FAISS、Milvus、Weaviate 等数据库中查找最相关的文档。
(3) 典型应用
2. MCP（模型上下文协议, Model Context Protocol）
(1) 概念
MCP 旨在解决 LLM 记忆能力有限的问题，让 AI 在多个交互中能“记住”历史，并在不同应用间共享上下文。
(2) 关键技术
- 持久上下文存储（Persistent Context Storage）：
- 结构化数据库（如 PostgreSQL、Redis）存储 JSON 结构化信息。
- 通过向量搜索找到最相关的历史上下文，并动态注入到 Prompt。
- 多工具协作（Multi-Agent Coordination）：
- AI 可以调用 API、数据库、代码计算工具，执行复杂任务。
(3) 典型应用
- AI 个人助手（如 Notion AI 记住你的笔记习惯）
- 企业 AI 记忆（让客服 AI 记住用户历史咨询记录）
- 多 Agent 协作（让多个 AI 互相交换信息）
3. Tool Use（工具调用）
(1) 概念
让 LLM 调用外部 API 或插件，完成超出模型能力的任务。
(2) 关键技术
(3) 典型应用
4. MoE（专家混合, Mixture of Experts）
(1) 概念
MoE 通过让 LLM 调用不同的“专家”子模型，减少计算量，提高推理效率。
(2) 关键技术
- DeepSeek-V2、Mistral 采用 MoE 机制，提高推理速度。
(3) 典型应用
三、总结
| 概念 | 作用 | 关键技术 | 应用场景 |
|---|
| RAG | | | |
| MCP | | | |
| Tool Use | | OpenAI Function Calling、LangChain | |
| MoE | | | |
通过这些技术的结合，AI 在不同场景中的表现将更加智能和高效。如果你对哪个概念或技术方向更感兴趣，可以再进一步深入研究！?