掌握15个关键AI术语，系统理解人工智能本质
如今AI已成为日常话题，但多数人对其了解仍停留在表面。面对Token、Agent、上下文等专业术语，虽然单字都认识，却难以理解其内在逻辑。其实无需深究复杂的技术文档，AI的底层逻辑并不复杂。本文将用通俗易懂的语言，解释15个最常用且易混淆的AI核心术语。读完后你将建立完整的AI认知体系，不再被行业术语困扰。1、大模型2、Token3、上下文窗口4、参数规模5、开源模型/闭源模型6、模型训练7、模型微调8、提示词9、AI幻觉10、多模态11、Agent12、Skill13、MCP14、模型API15、Ope
人工智能的七个架构层级
关于"AI的七层关系"，业界主要存在两种解读路径：其一聚焦技术实现逻辑（从Token到Skills），其二聚焦产业价值链（从算力到应用）。接下来为您详细解析。一、技术实现视角（从输入到执行，当前主流观点）自下而上：Token → 提示词 → 上下文 → Agent → Harness → MCP → Skills1.第1层：Token（文本基本单元）- AI处理信息的最小颗粒（汉字、词汇、标点、表情均包含在内）。- 所有输入首先被分解为Token，费用计算、数量统计均以Token为单位。2.第2层：提示词
为何AI与工具之间还离不开“通用语言”？
点击蓝字关注我们《护理人员也能看懂的AI概念手册：一次理清底层逻辑》系列第六篇：模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）上一篇提到，AI之所以逐步从“能对话”迈向“能办事”，关键不只是它的“思考能力”变强了，更在于它开始能够调用外部工具，像是慢慢拥有了“手和脚”。它不再只是依据眼前已有的信息来组织回答，而是能在需要时读取文件、获取资料、连接系统，把外部内容带回后继续推进任务。那为什么还需要这样一层机制？因为一旦真正开始连接工具，混乱往往很快就会出现。不同工具、不同系统、不同平