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原文链接：https://openai.com/academy/what-is-ai
原文作者：OpenAI Academy
欢迎来到 AI 的世界！如果您是初学者，完全不需要任何技术背景即可开始探索。最有效的入门方式是先掌握 AI 的宏观框架，了解这些系统能做什么、是如何包装的，以及如何根据需求选择最合适的工具。
什么是 AI？
人工智能 (AI) 是一大类软件的总称，它们能够识别模式、从数据中学习并产出有用的结果。
您可能在日常生活中经常见到 AI 的身影，例如：
- 地图导航软件为您绕过交通拥堵
- 银行标记您的某笔消费为“异常”
- 在线客服聊天机器人回答常见问题
AI 是一个类别，而非单一工具。在这个类别中包含模型 (Models)：即从数据中学习并将所学知识应用于新情况的训练系统。某些模型专精于语音、视觉或预测任务。
您目前开启 AI 之旅的方式很可能是通过类似 ChatGPT 这样的对话式 AI 工具。ChatGPT 背后的模型专注于语言领域，它们被称为大语言模型 (Large Language Models)。
理解大语言模型的工作原理
大语言模型 (LLM) 是专为处理语言而设计的模型。它通过学习海量来源的文本模式，从而以有用的方式生成或转换文本。LLM 并不是像人类那样“认知”事物，相反，它是根据上下文预测最可能出现的下一段语言。随着计算能力、训练方法和大规模数据集的发展，构建更强大、能力更突出的大语言模型成为可能。
OpenAI 等前沿研究实验室将这些模型作为其产品的核心，并通过用户交互产品（如 ChatGPT）或 API 提供给开发者，让开发者能够构建自己的 AI 工具并将 AI 集成到现有软件中。
模型是如何进化的
当研究实验室的模型经过训练并通过内部评估与安全测试后，便会对外发布。当您听说某个 AI 模型被“训练”过时，它通常指的是两个阶段——您可以将其想象为一个职场新人不断提升职业技能的过程。
第一阶段是预训练 (Pre-training)，此时模型从海量文本中学习通用模式，赋予其总结、草拟、翻译和解释等广泛能力。这就像一名新员工花费数周时间阅读手册、案例、往期项目及常见问题解答，直到理解工作的“全貌”。
第二阶段是后期训练 (Post-training)，即“经理”对“员工”进行辅导：要求其表达更清晰、追问更有深度、语气更得体并遵循公司政策。这一阶段有助于模型更可靠地执行指令、以更实用的风格沟通，并更好地处理复杂情况。
这也是安全检查的重点环节——旨在减少有害输出、拒绝不当请求，并在话题敏感或存在不确定性时进行更审慎的回答。
推理模型与非推理模型
不同的模型针对速度、深度以及执行多步指令的严谨性进行了不同的权衡。有些旨在快速响应日常任务（如草拟、总结、改写、头脑风暴）；另一些则被设计为在回答前投入更多算力进行深度思考，从而提升解决复杂问题时的可靠性。
- 非推理模型 (Non-reasoning models)（有时标记为“即时/Instant”）：针对快速、流畅的输出进行优化。适用于简单直白的任务，如将笔记转化为消息、润色措辞或提取要点。
- 推理模型 (Reasoning models)（有时标记为“思考/Thinking”）：专门训练用于更出色的深度、循序渐进的问题解决能力——如规划、复杂分析、棘手排错或处理受限条件下的决策。它们可能耗时更长，但在处理多逻辑节点任务时更不易出错。
总结
以下是简单的层级结构：
- AI = 整体领域
- 模型 (Models) = 执行特定任务的训练系统
- 大语言模型 (LLM) = 专注于理解和生成语言的模型，由 AI 研究实验室持续训练
- ChatGPT = 帮助您有效使用 LLM 的产品
理解了这个框架，您就可以开始学习如何通过 ChatGPT 等工具获取优质结果了——从如何与 AI 沟通以达成目标开始。
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