AI Knowledge for Everyone
把普通人也能学懂的 AI 知识，整理成一条清楚的学习路线。
Content Show 不做技术黑话堆叠。先解释高频名词，再串起模型、工具、应用、资源和治理问题，帮助你判断 AI 到底能帮自己做什么。
从名词开始
按学习路径阅读
区分事实与判断
Term Map
先把词放对位置，再决定该深入哪条线。
名词入口
先从截图里的 99 个 AI 高频词开始。
AGIAIAIGCANIASIAgentAlignmentAttentionBackpropagationBiasRAGEmbeddingVector DatabaseTransformerTokenRLHFDiffusion ModelsMoECLIPCNN
01
先建立 AI 常识
从 AI、ANI、AGI、ASI、AIGC、生成式 AI 开始，把讨论里的基本坐标弄清楚。
进入02
再理解模型与大模型
把训练数据、参数、损失、Token、RAG、Embedding 和微调放在同一条工作链里理解。
进入03
最后判断应用和风险
按多模态、智能体、产品、公司、对齐、偏差和算力来判断 AI 能帮你做什么。
进入12 个入口词
AI 基础概念
AI、ANI、AGI、ASI、AIGC、生成式 AI、符号主义和图灵测试先把边界讲清楚。
AIAGIAIGC
16 个基础词
机器学习基础
训练数据、验证集、监督学习、强化学习、拟合和泛化决定模型是否可靠。
DataFittingRL
20 个机制词
模型与训练机制
神经网络、参数、权重、损失、梯度、反向传播和推理解释模型如何形成输出。
NeuralLossVector
18 个实用词
大模型与提示工程
LLM、Token、Prompt、CoT、RAG、Embedding、向量数据库和微调影响日常使用质量。
LLMRAGSFT
9 个判断词
前沿、安全与治理
对齐、偏差、幻觉、可解释性、涌现和规模定律决定 AI 不能只看演示效果。
AlignmentXAIScaling
8 个能力词
生成式与多模态
扩散模型、GAN、CLIP、CV、NeRF 和多模态解释 AI 如何处理图像与视频。
CLIPDiffusionCV
8 个入口词
智能体、产品与公司
Agent、Chatbot、ChatGPT、GPT-4、OpenAI、DeepMind 和框架工具要分开理解。
AgentChatGPTOpenAI
8 个底座词
算力与基础设施
算力、GPU、TPU、基础模型和 MoE 解释为什么 AI 背后是硬件和工程系统。
GPUTPUMoE