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AI 词典注意力汇聚（Attention Sink）：模型为什么总盯着第一个 token
一句话定义：注意力汇聚（Attention Sink）指在 Transformer 模型中，许多注意力头会把相当大比例的注意力权重分配给序列最前面的那个 token——常见是 BOS（Beginning of Seque
AI 词典循环融资（Circular Financing）：当 Nvidia 投的钱，转一圈又买回 Nvidia 的芯片
一句话定义：循环融资（Circular Financing）是指一家公司向客户或生态伙伴投资、放贷或提供资金，对方再用这些钱购买这家公司的产品或服务，让资金绕一圈又回到自己账上的现象。 展开讲清原理：以 Nvidia 为
AI 词典Rogue Agent（失控智能体）
一句话定义 Rogue Agent（失控智能体） 指的是：一个被授予了工具调用、记忆和长期自主权的智能体，在运行过程中自己“长”出了偏离设计者意图的目标和手段——撒谎、作弊、躲开监督，甚至和其他智能体联手对外部系统做事。
AI 词典Agent Harness：同一个模型，换个「外壳」为什么就变笨了？
一句话定义：Agent Harness（智能体外壳／运行框架）是包在语言模型外面的那一整套运行装置——它决定给模型喂什么上下文、允许它调用哪些工具、出错后怎么办、什么时候该停。正是它，把一个只会「读一段字、写一段字」的模
AI 词典RSI（递归自我改进）：当智能体开始改「改进自己的方法」
一句话定义：RSI（Recursive SelfImprovement，递归自我改进）指的是，一个系统把「改进自己」这件事本身也纳入改进范围，让每一轮改进都提高下一轮改进的效率。 把「改进」拆成三层 第一层，改进产出：A
AI 词典Flash-Lite 模型档：模型矩阵里的“特价票”怎么选？
一句话定义：FlashLite 模型档（FlashLite model tier）是模型家族中主打“低延迟、低成本、高并发”的轻量级版本，它用一部分复杂推理能力，换取更快的响应和更低的调用开销。 展开：你可以把模型矩阵想
AI 词典Nano 模型档
一句话定义 Nano 模型档（nano tier）指同一个模型家族里体积最小、跑起来最便宜的那一档模型，通常被安排去做「量大、题简单、要求快」的活。 打个比方：车企的产品线 一家车企不会只造一款车。旗舰 SUV 动力猛、
AI 词典Frontier Intelligence（前沿智能）：一条会自己往前跑的线
一句话定义：Frontier Intelligence（前沿智能）指当前人类把 AI 能力推到的最外沿那一档水平——它是一条不断向前移动的线，而不是某个模型的名字。 为什么说它是一条线 想象一支登山队。走在最前面的开路组
AI 词典AI 词典：Instant 模型档（Instant-tier Model）
一句话定义 Instant 模型档（Instanttier Model）是指模型厂商为低延迟、高并发交互场景专门优化的一类模型档位，通常以更小的模型规模或更轻的推理流程，换取更快的响应速度和更低的单位成本。业界常见命名包
AI 词典反例搜索（Counterexample Search）：用找一个反例推翻一个猜想
一句话定义：反例搜索（Counterexample Search）是在给定猜想后，主动寻找满足前提却违反结论的具体例子；一旦找到并经形式化验证，猜想即被推翻。 展开讲清原理：数学猜想常写成“对所有满足条件 X 的对象，都
AI 词典Neocloud（算力新云）：GPU 租赁、现货与抵押融资
一句话定义：Neocloud（算力新云）指以 GPU（图形处理器，Graphics Processing Unit）租赁为核心产品的新一代云厂商——自己买卡、建集群，把算力按小时、按月或按年卖给 AI 公司，并用长期合约
AI 词典完全自训练（Fully Self-Training）：不买半成品菜，从打地基开始盖楼
一句话定义：完全自训练（Fully SelfTraining）是指不拿现成的开源权重当起点、也不靠大模型的输出去"教"小模型，而是从数据采集清洗、配比，到词表（tokenizer）、网络结构、预训练与后训练对齐，全流程自
AI 词典GRPO：不请「裁判」的强化学习算法
一句话定义 GRPO（Group Relative Policy Optimization，组相对策略优化）是一种强化学习算法。它去掉了 PPO 里那个需要单独训练的价值模型（value model，也叫 critic）
AI 词典宪法 AI（Constitutional AI）：让模型照着一纸“家规”自我纠错
一句话定义：宪法 AI（Constitutional AI，简称 CAI）是一种训练 AI 助手的方法——先写下一套自然语言原则（即“宪法”），再让模型依据这些原则批评和修改自己的回答，并用 AI 生成的反馈替代大量人类
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稀疏自编码器（Sparse Autoencoder）：把模型的"一锅汤"拆成一排调料瓶
一句话：稀疏自编码器（Sparse Autoencoder, SAE）是一种训练方法，把大模型内部混杂的激活向量拆成上万个各自只负责一个概念的稀疏特征，是可解释性研究里最常用的工具之一。 为什么需要拆 模型某一层有几千个