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生财鹿5天前
AI的那些黑话一分钟告诉你 你是不是一听到 LLM、Token、RAG、Agent、多模态、幻觉,脑子就像被按了关机键?别慌,今天两分钟,把这些 AI 黑话全翻译成大白话,让你以后刷到不再犯怵,还能反手教别人。 你每天用的 DeepSeek、豆包、Kimi、混元这些 AI,在 AI 圈统一叫大语言模型,缩写是 LLM。它不是 “懂你”,更像个超级续写机,核心是算概率预测下一段内容,写得顺不代表说得真。 你输入的 “帮我规划成都三日游” 这类指令,叫提示词(Prompt),它就是给 AI 的 “任务说明书”。写得越清晰,AI 越像靠谱同事;写得越含糊,它越爱脑补。 AI 理解文字前,会先把内容 “切块”,这些小碎片就是Token。模型不认字数认 Token,平台按 Token 计费,因为这才是 AI 的真实工作量 —— 中文、英文、标点形态不同,按 Token 计费更公平。就像麻辣烫按重量结账,多一个 Token,AI 就多一份计算成本。 为啥和 AI 聊久了它会变慢、“失忆”?因为 AI 的记忆叫上下文,容纳对话内容的容量就是上下文窗口。上下文越长,计算量不是简单翻倍,而是会急剧增加,成本和耗时都会飙升。所以很多产品限制上下文长度,不是小气,是长记忆真的贵。 减少幻觉有两招核心办法:第一招是RAG(检索增强生成),让 AI 先查外部资料库、搜索结果找证据,再基于证据回答,从源头减少瞎编;第二招是通过人类反馈训练,让 AI 在不确定时说 “我不知道”,而不是硬撑。 多模态,就是 AI 能同时理解文字、图片、语音、视频等多种信息类型。单模态 AI 只能聊文字,多模态的厉害之处,是能把不同形式的信息对齐到同一理解空间,比如把截图、表格里的内容转化成可推理的信息,这就是常说的 “模态对齐”。 最后是Agent(智能体),它不是新模型,而是一种工作方式。LLM 只会聊天,Agent 却能办事 —— 先定目标、拆步骤,再调用搜索、读文档、写邮件等工具,最后汇总结果。一句话总结:LLM 会说话,Agent 能办事。#AI #AGI #人工智能 #2026 #deepseek
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莱欣呀6天前
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蜂态克1周前
谁敢想?AI接管你的“钱袋子”? 近期,华盛顿Semafor世界经济峰会上,金融科技公司Plaid的CEO扎克·佩雷特分享了对AI与金融未来的思考。他明确表示“AI驱动我们的金融生活是必然趋势”,还大胆设想:“如果ChatGPT能管理我的资金、做出投资选择或决定工资存哪个银行账户,我会完全信任它”。在他看来,AI在金融领域的终极价值,是让金融管理变得“透明、高效且无需干预”。 谁是Plaid?Plaid是金融科技领域的关键基础设施提供商,核心是靠安全的接口(API),帮用户把银行账户、信用卡、投资账户等金融数据,安全分享给想使用的金融科技App。用通俗的比喻理解:若把未来AI金融生态比作“智能城市”的一部分,银行等金融机构是存资金数据的“水库”,金融科技App是提供理财、支付等服务的“水厂”,Plaid就是连接两者的“输水管道网络”,负责安全高效地输送“水”(资金数据)。 虽然Plaid设想的全场景AI金融生态尚未实现,但在汽车金融领域,“透明、高效且无需干预”的目标已率先试水。比如易鑫集团推出的汽车金融全流程AI SaaS平台,以自研的Agentic大模型为“核心大脑”,具有“Agentic能力 +自研大模型 + 业务全流程覆盖”等核心特点,它覆盖“获客-进件-预审-智能风控-资金链路-智能客服-资产管理”全业务流程。用户接入后,一键就能启用AI服务模块,“让汽车金融分期申请变得透明、高效且无需干预”。可以说,易鑫以汽车金融服务为切入点,走出了“AI驱动金融生活”的第一步; 所以,AI虽然目前不能直接接管你的“钱袋子”;但是驱动你的“购车钱包”还是可以试一试的。 #AI金融 #汽车金融科技#易鑫 #金融科技 #产业智能化
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