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AI 知路的目标不是把 AI 讲得更神秘，而是帮普通读者建立一张稳定地图：哪些词是基础概念，哪些词是模型机制，哪些词是产品方法，哪些词是前沿和风险讨论。

你不需要先学完数学、论文和工程栈。先知道每个词属于哪一层，再决定自己要继续深入基础、应用、产品还是治理。

推荐顺序

1. 学习路线：先知道该按什么顺序看。
2. AI 术语百科：把高频术语放进正确目录。
3. AI 基础概念：理解 AI、ANI、AGI、ASI、AIGC、生成式 AI。
4. 机器学习基础：理解数据、监督学习、泛化和过拟合。
5. 模型与训练机制：理解神经网络、参数、损失、优化和推理。
6. 大模型与提示工程：理解 LLM、Token、RAG、Embedding、微调和对齐训练。
7. 生成式与多模态：理解图像、视觉、多模态和跨模态能力。
8. 智能体、产品与公司：理解 Agent 为什么不只是聊天框。
9. 前沿、安全与治理：理解偏差、幻觉、对齐、AGI 和治理问题。
10. 算力与基础设施：理解模型为什么贵、慢，以及怎么部署。
11. 资料与来源：查看本站常用资料入口和核查规则。

如果你只想快速补课

先读这 5 页：

• AI 基础概念
• 机器学习基础
• 模型与训练机制
• 大模型与提示工程
• AI 术语百科

这条路线不会让你成为工程师，但能让你看懂大多数 AI 产品和新闻，不至于被术语吓住。

内容原则

• 先讲人话，再补技术词。
• 区分事实、解释、争议和推测。
• 尽量标出信息来源，避免把营销话术当知识。
• 先建立判断框架，再进入细节。
• 页面宁可少，也不能靠空话撑目录。