TechCrunch发布人工智能关键术语词汇表
TechCrunch发布了一份人工智能领域关键概念词汇表，涵盖AGI、大型语言模型、智能体、幻觉以及新的推理方法。该媒体指出，随着生成式模型和自动化工具的发展，该行业的术语体系正在迅速扩展。
模型、智能体与计算
AGI，即通用人工智能，通常被称为一种能够以高于普通人平均水平完成多项任务的系统。同时，这一术语并没有统一定义：OpenAI的章程、该公司首席执行官萨姆·奥尔特曼以及Google DeepMind对AGI的描述略有不同。
AI智能体是指一种能够自主执行一系列行动以实现目标的工具，例如预订票务、报销费用或处理代码。编程智能体是一个单独类别，它们可以编写、测试和调试代码，但其工作结果需要人工审核。
大型语言模型，即LLM，被ChatGPT、Claude、Gemini、Llama、Microsoft Copilot和Le Chat等热门AI助手使用。这些是拥有数十亿参数的深度神经网络，可从海量文本中学习词语和短语之间的关系。推理（inference）是指运行已经训练完成的模型以生成预测或回答，而计算资源（compute）则包括GPU、CPU、TPU及其他基础设施。
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训练与回答控制
思维链，即chain of thought，意味着将复杂任务拆分为中间步骤。这种方法可能耗时更长，但有助于提高回答的准确性，尤其是在逻辑任务和编程中。改进模型的方法还包括在专业数据上进行微调，以及蒸馏，即较小的模型学习复现较大模型的行为。
幻觉是指模型生成错误信息的情况。这可能带来风险，尤其是在系统于敏感领域给出错误建议时。词汇表中的其他概念包括用于生成图像、音乐和文本的扩散模型、生成对抗网络GAN，以及Mixture of Experts架构；在该架构中，每个查询只会激活部分专业子网络。
不透明循环
TechCrunch还特别关注opaque recurrence，即“不透明循环”。在这种方法下，模型不会以可理解的语言逐步形成推理，而是将同一查询反复通过内部层。该媒体写道，这种方式可能更高效，并使较小模型能够以更低的计算成本展现更高性能，但同时也会留下更少可供核查的推理痕迹。AI安全研究人员将此与监督模型行为难度增加联系起来。
