第二单元：术语扫盲

大家好，欢迎进入第二单元。 如果你去参加任何一个关于 AI 的会议，或者看科技新闻，你一定会在前三分钟内听到一个词：“大模型” 或者它的英文缩写 “LLM”。 很多人一听这种专业词汇就觉得头大，认为这是程序员才懂的东西。 其实完全不是。今天我们就把这个词拆开，用大白话给你翻译一遍。学完这节课，你就能在饭桌上给别人科普了。 一、 拆解 LLM：大型·语言·模型 LLM 的全称是 Large Language Model。我们把它掰开揉碎了看： 1. L = Large（大） 到底有多大？ 我们在 1.3 课讲过“参数量”。你可以把它理解为这个 AI 大脑里的“脑细胞连接数”。 以前的 AI（比如你手机里的语音助手Siri）可能是几百万个连接，所以像个智障。 现在的 LLM，动辄是几百亿、上万亿个连接。为了训练它，大厂们买空了英伟达的显卡，烧了几个月的电。这个“大”，指的是规模大、成本高、极其昂贵。 2. L = Language（语言） 为什么强调“语言”？因为人类最核心的智慧，就储存在“语言文字”里。 这个 AI 没有长眼睛（初期），也没有手脚。大厂们是把全人类在互联网上写过的

大家好。 在上一节课，我们知道了“大模型 (LLM)”是 AI 的大脑。今天，我们要聊聊这个大脑是怎么阅读和记忆的。 新手在使用 AI 时，最常吐槽两个问题： “为什么用某些 AI 工具那么贵，动不动就提示额度用完了？” “为什么我跟它聊了半个小时，它突然把我最开始提的要求给忘了？” 要解答这两个痛点，你必须搞懂 AI 世界里的两个核心术语：Token（词元） 和 Context（上下文）。 一、 什么是 Token？—— AI 的“乐高积木”与计费尺 你可能会觉得：“AI 肯定跟我一样，一个字一个字地读啊。” 错！ AI 的世界里没有“字”和“词”，只有一种叫 Token（词元） 的东西。 你可以把 Token 理解为**“乐高积木块”**。AI 就是通过拼接这些积木块来理解和生成语言的。 最要命的是，中文和英文的“积木块”大小是不一样的： 英文：通常一个单词就是一个 Token。 比如：AI is smart -> AI 脑子里是 3 块积木 [AI] [is] [smart]。消耗 3 个 Token。 中文：通常一个汉字需要 1 到 2 个 Token。 比如：A

大家好。 在 AI 刚刚爆火的时候，新闻里经常出现一个神奇的职位：提示词工程师 (Prompt Engineer)。据说这些人不用写一行代码，仅仅靠“跟 AI 聊天”，就能拿到百万年薪。 但随着 AI 变得越来越聪明，很多人开始担心：“以后 AI 都能读懂我的心了，我还需要学怎么写提示词吗？” 答案是：提示词的“套路”确实在消失，但“提问的价值”正在暴涨。 今天，我们就来揭开它的神秘面纱，看看这句价值百万的“咒语”到底在发生什么样的进化。 一、 Prompt 的本质：给 AI 的“剧本” 在中文里，Prompt 通常被翻译为**“提示词”。但在 AI 玩家圈子里，大家更喜欢叫它“咒语”**。 简单来说：你在 AI 聊天框里输入的每一句话，无论是问问题、下指令，还是闲聊，都叫做 Prompt。 你可以把 AI 想象成一个演技高超、但完全没有主见的顶级演员。 如果你只对演员说：“给我哭！”（这是烂 Prompt） 他会很尴尬，不知道是为了失恋哭，还是因为破产哭，最后只能给你挤出两滴极其敷衍的眼泪。 如果你给演员一份详细的剧本：“你现在是一个刚刚破产的中年老板，走在下雨的街头……”（这是好

大家好。 恭喜你走到第二单元的最后一课！ 在前几节课，我们一直在聊“对话”、聊“文字接龙”。但你心里一定有个疑问：“难道 AI 只能陪我聊天吗？它能不能帮我把活儿给干了？” 比如： 帮我盯着某个产品的价格，降价了自动给我发邮件？ 帮我搜集全网关于某个行业的报告，自动汇总成表格？ 帮我策划一场旅行，不仅出方案，还顺便查好天气、订好机位？ 能。这种能“独立思考、自动干活”的 AI，就叫 Agent（智能体）。 今天，我们就用大白话拆解一下，如何把一个只会聊天的“大脑”，变成一个全能的“数字员工”。 一、 从“聊天机器人”到“智能体”的进化 ChatGPT（基础大模型）： 像是一个博学但瘫痪在床的博士。你问他什么他都知道，但他没法出门，没法拿东西，只能动嘴皮子。 Agent（智能体）： 像是给这位博士装上了手脚，给了他工具，并交给了他一套公司规章制度。他不仅能想，还能去办。 二、 拆解 Agent 的三要素：大脑、手脚与绝活 要让 AI 真正为你服务，一个合格的 Agent 必须具备三个核心组件： 1. 大脑 (The Brain - 即 LLM) 作用： 负责理解你的指令，拆解任