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AI Agent 是什么？本文为你揭开这个 AI 应用终极形态的神秘面纱。了解它如何超越简单的函数调用，通过“思考-行动-观察”的循环来自主完成复杂任务，以及在可靠性和纠错能力方面面临的核心挑战。

AI 安全是什么？它与 AI 对齐有何区别？本文为你深度解析 AI 安全的两大战场：传统网络安全在 AI 领域的延伸，以及针对模型本身的四大独特攻击（对抗性攻击、提示词注入、数据投毒、模型萃取），助你构建完整的 AI 防御体系。

AI 对齐是什么？本文为你揭开这个 AI 领域的终极哲学与技术问题。了解它为何是现实版的“机器人三大定律”，以及如何通过 RLHF 等技术，试图解决“外部对齐”与“内部对齐”这两大核心挑战。

什么是 AI 中的 Context (上下文)？本词条为你深度解析这个驱动 Prompt 发挥威力的核心概念。内容涵盖 Context 的定义、重要性、Token 与窗口的"经济学"、In-Context Learning (情境学习) 和 RAG 等高级玩法，以及它带来的安全风险。

DPO (Direct Preference Optimization) 是什么？本文深入解析这一取代 RLHF 的前沿模型对齐技术。了解它如何通过更简单、更直接的方式，利用人类的“二选一”偏好数据，高效地训练出更符合期望的 AI 模型。

Embedding 是什么？本文通过“全能营养师”和“意义地图”的比喻，为你揭开这项现代 AI 核心技术的面纱。了解它如何将复杂的概念转化为数学向量，从而让机器理解“相似性”，以及在模型选择和数据安全方面的关键考量。

Fine-tuning (微调) 是什么？本文通过“改造全能厨师”的比喻，为你揭示其作为“技能传授”的核心本质。了解它与 RAG 的互补关系，以及何时应该选择微调来让你的 AI 模型掌握特定的风格、格式或专业技能。

LLM (大型语言模型) 是什么？本词条用通俗易懂的比喻和深入的解析，为你揭示 ChatGPT 等 AI 背后的核心技术。内容涵盖 LLM 的工作原理、与人类思考的本质区别，以及微调、上下文窗口、多模态等决定其能力的关键概念。

深入理解多模态 (Multi-modality) 的革命性力量。本文通过解析 AI 如何“看懂”梗图，揭示其融合图像、文本等多种信息的核心技术，并探讨多模态理解与生成（如 GPT-4V, Sora）如何重塑 AI 的未来。

什么是 Prompt (提示词)？这份终极指南系统性地解释了 Prompt 的定义、核心构成要素（角色、任务、上下文等），并通过实例和技术对比，展示了如何构建高质量的指令来引导 AI（如 ChatGPT）生成精确、可靠的输出。

RAG (检索增强生成) 是什么？本词条为你深度解析这项让 LLM 变得可靠、可信的核心技术。内容涵盖 RAG 如同“开卷考试”般的工作原理，它如何解决 AI 的知识时效性问题和“幻觉”现象，以及它在联网搜索和企业知识库中的关键应用。

RLHF 是什么？本文为你揭开 ChatGPT 等模型变得“善解人意”的核心秘诀。通过一个“天才社交养成”的比喻，分步解析其SFT、奖励模型和强化学习三大阶段，让你彻底理解 AI 如何学会人类的价值观和偏好。

什么是 Prompt 中的 Rule (规则)？本词条为开发者和 AI 用户解释了如何通过设定明确的指令、约束和格式要求，来精确控制 AI 的输出，保证结果的稳定、可靠和合规。

Token (令牌) 是什么？本文为你彻底解析这个关乎 AI 成本与性能的核心概念。了解它如何通过“子词分词”成为 AI 的最小语义单元，不同语言 Token 计算的差异，以及如何通过选择 Markdown、JSON 或 CSV 等不同格式来优化成本。

深入理解 AI 的 Tool Use (工具使用) 能力。本文揭示其作为连接 AI 大脑与真实世界桥梁的秘密，详解其核心实现 Function Calling 的工作流，以及为何它是区分“聊天机器人”与“智能代理”的基石技术。

Transformer 架构是什么？本词条为你深度解析驱动所有现代 LLM（如 ChatGPT）的底层技术。内容涵盖其核心思想“注意力机制”、Encoder-Decoder 结构，以及多头注意力、位置编码等关键组件，并附有清晰的工作原理解析和结构图。

上下文窗口 (Context Window) 是什么？本文为你深度解析这个决定 AI "记忆"长度的物理边界。了解其"滑动窗口"工作机制，对比不同窗口大小在成本、延迟和精度上的核心权衡，并揭示"大海捞针"这一前沿挑战。

向量数据库是什么？本文用“魔法图书馆”的比喻，为你生动解析其核心原理。了解它如何通过向量和“最近邻搜索”理解语义，以及为何它已成为 RAG、推荐系统等现代 AI 应用不可或缺的基石。

少样本提示 (Few-shot Prompting) 是什么？本文为你揭示这项最实用的提示词工程技巧。了解如何通过“做示范”的方式，在提示词中提供少量范例，来极大提升 AI 在处理复杂格式、分类和新颖任务上的准确性。

思维链 (Chain-of-Thought, CoT) 是什么？本文为你揭开这项解锁 AI 推理能力“魔法咒语”的秘密。了解如何通过简单地指示模型“一步一步思考”，来显著提升其在数学、逻辑和复杂规划任务上的准确性。

指令遵循 (Instruction Following) 是什么？本文为你揭示这项区分“文本补全机”与“智能助手”的核心能力。了解它如何通过“指令微调”赋予 LLM 理解并忠实执行复杂指令的能力，以及为何它是所有提示词工程技巧的基石。

提示词工程 (Prompt Engineering) 是什么？本文为你系统性地揭开这门与 AI 沟通的核心学科。从基础技巧（零/少样本、思维链），到高级实践（模板化、评估优化），学习如何成为一名合格的“巨灵沟通师”，精确、安全地驾驭 AI 的强大力量。

泛化 (Generalization) 是什么？本文为你揭示支撑现代 AI 的这一核心特性。通过“教小朋友认识猫”的比喻，了解 AI 如何从“死记硬背”（过拟合）走向“举一反三”（泛化），并将其学到的规律应用到从未见过的新数据上。

相似性搜索是什么？本文为你彻底解析其核心。了解它如何通过“向量化 + 计算距离”这一简单公式，让机器理解复杂的语义关系，以及它与传统搜索和近似最近邻（ANN）算法的关系，揭示其在现代AI应用中的基石地位。

聊天历史管理 (Chat History Management) 是什么？本文以“AI 的会议纪要员”为喻，深度解析其核心作用与三大技术流派（滑动窗口、摘要化、向量检索），并提供清晰的决策框架，助你构建拥有长久记忆的智能应用。

零样本提示 (Zero-shot Prompting) 是什么？本文为你解析这种最基础、最直观的提示词技巧。了解它如何依赖大语言模型强大的“泛化能力”，让你仅通过直接的自然语言指令，就能让 AI 完成各种任务。