Gemini将这50个AI行业关键词设计成一张“通关地图”。它分为5个层级，从“什么都不懂”的门外汉，一路进阶到能理解AI行业趋势的“懂行”人士。

第一阶段：小白扫盲区（1-10）
目标： 听得懂新闻，知道大家在聊什么，不再觉得AI神秘。

1. 人工智能 (AI)：机器模拟人的智力。大概念，所有东西的统称。
2. 生成式AI (GenAI)：当前的红人。以前的AI负责“识别”（是不是猫），现在的AI负责“创造”（画一只猫）。
3. 大语言模型 (LLM)：ChatGPT背后的技术统称。读了海量书本的超级“大脑”。
4. ChatGPT：OpenAI开发的最著名的聊天机器人，LLM的代名词（就像用“百度”指代“搜索”）。
5. 副驾驶 (Copilot)：AI现在的最佳定位。它不是替代你的机长，而是帮你打辅助的副手。
6. 提示词 (Prompt)：你对AI说的话。也就是“指令”或“咒语”。
7. 幻觉 (Hallucination)：AI会自信地胡说八道。必知考点：AI说的话不一定对，要查证。
8. 聊天机器人 (Chatbot)：AI的一种产品形态，通过对话框跟你交流。
9. 文生图 (Text-to-Image)：输入文字，AI生成图片（如Midjourney）。
10. 算力 (Compute)：AI的“体力”。通常指显卡（GPU）的数量，算力越强，AI越聪明。

第二阶段：上手玩家区（11-20）
目标： 开始使用AI工具，并掌握一些提高效率的技巧。

11. 多模态 (Multimodal)：AI不再只是瞎子和聋子。它能看图、听声音、看视频。
12. 上下文 (Context)：AI的“短期记忆”。比如“它可以记住前10轮对话”，这就是上下文能力。
13. 角色扮演 (Persona)：核心技巧。告诉AI“你是一位资深编辑”，它写出的文章质量会立刻提升。
14. 追问/迭代 (Iteration)：不要指望一句提示词就完美。根据AI的回答继续提要求，这叫“迭代”。
15. 联网搜索 (Web Browsing)：解决AI“知识过期”的办法。让AI去查最新的网页。
16. 温度 (Temperature)：调节参数。温度高（0.8+）AI更有创意但容易乱说是；温度低（0.2）AI更严谨保守。
17. 结构化输出 (Structured Output)：让AI生成表格、JSON或代码，而不是一大段废话文本。
18. OCR (光学字符识别)：现在AI看图提取文字的能力极强，可以用来整理发票、笔记。
19. 深度伪造 (Deepfake)：风险点。AI换脸、AI变声。看到视频别轻易相信是真的。
20. 知识截止日期 (Knowledge Cutoff)：模型训练完的那一天。不联网的话，AI不知道这天之后发生的事。

第三阶段：进阶原理区（21-30）
目标： 理解AI为什么这样工作，开始接触一点点技术逻辑。

21. 词元 (Token)：AI的“货币”。AI不是按字读，是按Token读。大致 1000 Token ≈ 750 个英文单词 ≈ 500 个汉字。
22. 参数 (Parameters)：衡量模型“脑容量”的指标。比如 7B（70亿）、70B。参数越大通常越聪明，但运行越慢。
23. 预测下一个词 (Next Token Prediction)：本质原理。LLM其实是在玩“文字接龙”游戏，根据上文猜下一个字。
24. 推理 (Inference)：模型训练好后，你用它的过程就叫“推理”。
25. 延迟 (Latency)：你发问到AI开始回答的时间差。越快越好。
26. 基座模型 (Foundation Model)：像“毛坯房”一样的原始模型，还没经过精装修，但潜力巨大。
27. 思维链 (Chain of Thought, CoT)：2024-2025关键词。让AI展示思考过程，能大幅提升数学和逻辑能力（如OpenAI o1）。
28. 零样本/少样本提示 (Zero-shot / Few-shot)：直接问AI（零样本） vs 给AI几个例子再问（少样本）。给例子是高手的习惯。
29. 开源模型 (Open Source Models)：像安卓一样，代码公开，你可以免费下载到自己电脑上跑的模型（如Llama）。
30. 闭源模型 (Closed Source Models)：像iOS一样，代码保密，你只能付费调用的模型（如GPT-4）。

第四阶段：行业懂行区（31-40）
目标： 能和技术人员沟通，理解企业如何部署和优化AI。

31. Transformer：现代AI的基石。谷歌发明的架构，没有它就没有今天的ChatGPT。
32. 预训练 (Pre-training)：AI的“九年义务教育”。阅读海量互联网数据，学习通用知识。
33. 微调 (Fine-tuning)：AI的“职业培训”。喂给它特定行业的数据，让它变成医疗、法律专家。
34. RLHF (人类反馈强化学习)：教养训练。让真人给AI的回答打分，教AI如何说话得体、安全。
35. 嵌入 (Embedding)：把文字变成数字向量。让AI计算“男人”和“国王”在数学上的距离。
36. 向量数据库 (Vector Database)：专门存“嵌入”数据的地方，是给AI做外挂知识库的基础设施。
37. RAG (检索增强生成)：企业应用核心。不重新训练模型，而是让AI像“开卷考试”一样去查阅企业内部文档库来回答问题。
38. API (应用程序接口)：程序员把AI接入自己APP的通道。
39. 端侧模型 / 小模型 (SLM/On-device)：2025趋势。可以在手机、笔记本上离线运行的小型AI，保护隐私。
40. 混合专家模型 (MoE)：一种聪明的架构。就像医院分科室一样，一个大模型里有多个“专家”，遇到数学题叫数学专家，遇到写诗叫文学专家。

第五阶段：前沿与未来区（41-50）
目标： 谈资与视野，关注AI的进化方向和深层影响。

41. 智能体 (Agent)：下一代风口。AI不仅能说话，还能操作工具（写代码、订票、发邮件），能够独立完成任务。
42. 多智能体协作 (Multi-Agent)：好几个AI分工合作。一个负责写代码，一个负责检查bug，一个负责写文档。
43. 具身智能 (Embodied AI)：把AI装进机器人身体里，让它能和物理世界互动（如特斯拉机器人）。
44. 对齐 (Alignment)：确保AI的目标和人类的目标一致，不会为了“消灭癌症”而“消灭人类”。
45. 偏见 (Bias)：AI可能会歧视。因为它学的数据里包含人类的偏见，我们需要修正它。
46. 数字孪生 (Digital Twin)：用你的数据训练一个AI，让它模仿你的语气和知识，做你的“数字分身”。
47. Sora / 视频生成：物理世界模拟器。理解光影、运动规律，生成逼真视频。
48. 上下文窗口战争 (Context Window War)：各家公司比拼谁的模型能一次读入更多的书（从几千字卷到几百万字）。
49. AGI (通用人工智能)：圣杯。在所有经济价值的任务上都超越人类的AI。
50. ASI (超级人工智能)：奇点。智力远超全人类总和的AI，目前的科幻/理论阶段。

Gemini的建议用法： 把这50个词做成一个Checklist（清单）。
• 对于入门者： 只要看懂前20个，就已经能熟练使用AI工具了。
• 对于管理者/进阶者： 理解到第40个（特别是RAG和微调的区别），就能思考如何在业务中落地AI了。