Ai笔记 | 常用ai工具之DeepSeek、腾讯元宝、字节豆包、Kimi及Ai名词解释

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作者：微信文章
DeepSeek：适用于各种写作场景，尤其在创意写作、内容创作方面能提供强大的创意和逻辑支持，也适合需要进行深度思考和分析的专业场景。DeepSeek：适合专业写作者、内容创作者、创意工作者等对写作创意和逻辑要求较高的人群。

腾讯元宝：在腾讯生态内的办公、社交、搜索等场景有很大优势，适合需要结合微信等腾讯系产品进行信息获取、创作和分享的用户。腾讯元宝：适合腾讯生态的重度用户，如经常使用微信、腾讯文档等产品的办公人群、社交人群。

字节豆包：在日常学习、生活和工作中的多场景都能发挥作用，如英语学习、文案创作、信息查询等，尤其适合对写作不太熟悉，需要逐步引导和丰富模板支持的新手，适合写作小白、学生群体、日常办公需要进行简单文案创作和信息查询的人群。

Kimi：更适合对写作有一定要求，希望提升文章质量、深入剖析爆款文章逻辑的创作者，在学术、法律等长文本处理领域表现出色。Kimi：适合有一定写作基础，希望进一步提升写作水平，对文章质量有较高要求的创作者，如专业编辑、文案策划等。

名词解释

API：应用程序编程接口，是一组规则或协议，能让软件应用相互通信以交换数据、功能。还为应用所有者提供了安全共享数据和功能的方式。API的工作方式通常是客户端发送请求，服务器响应，比如第三方支付处理。

tokens：在人工智能领域，“tokens”通常指的是将文本分割成的最小有意义单元。例如，在自然语言处理中，一个 token 可以是一个单词、一个标点符号，或者是由特定规则确定的一段连续字符。将文本分解为 tokens 有助于模型对文本进行理解和处理。模型通过学习 tokens 之间的关系和模式，来完成诸如语言生成、问答、翻译等各种任务。打个比方，“我今天很开心！”这句话可能被分解为“我”“今天”“很”“开心”“！”这几个 tokens 。不同的模型和应用场景中，对 tokens 的定义和处理方式可能会有所差异，但总体上都是为了将复杂的文本数据转化为模型能够有效处理和学习的形式。

显卡：是计算机中的图形处理单元，负责将计算机中的数字信号转换为图像信号，并将其显示在显示器上。它通过处理大量的图形数据来实现这一目标。例如，当你在玩一款3D游戏时，显卡会接收到游戏中的图形数据，并将其转换为你能够在屏幕上看到的图像。

CPU：是计算机的大脑，负责执行各种计算任务和控制其他硬件组件。它可以执行复杂的数学运算、逻辑判断和数据处理操作。举个例子，当你打开一个应用程序时，CPU会读取程序代码并执行相应的指令，以便程序能够正常运行。

GPU：图形处理器，GPU是一种专门用于处理图形和视频数据的处理器。与CPU相比，GPU拥有更多的处理单元和更高的并行计算能力，使其能够更快地处理大规模的图形数据。例如，当你使用视频编辑软件进行视频渲染时，GPU可以加速渲染过程，使你能够更快地完成工作。

当前被普遍看好的两个大模型专业应用方向，分别是RAG（Retrieval-Augmented Agenerated，检索增强生成）与Agent（AI智能体）。

“幻觉”，指的是大模型在试图生成内容或回答问题时，输出的结果不完全正确甚至错误，即通常所说的“一本正经地胡说八道”。



RAG：检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）是一种强大的工具，它通过将企业外部知识整合到生成过程中，增强了大语言模型（LLM）的性能。RAG本质上是通过工程化手段，解决LLM知识更新困难的问题。其核心手段是利用外挂于LLM的知识数据库（通常使用向量数据库）存储未在训练数据集中出现的新数据、领域数据等。通常而言，RAG将知识问答分成三个阶段：索引、知识检索和基于内容的问答。



算法：是用于解决问题的一系列明确指令的有限序列。简单来说，算法就是一种步骤的定义，使得在给定输入时，能够产生所需输出。几个基本特点：1. 明确性：算法必须具有明确的定义，每个步骤都要清晰明确。这样才能保证执行者能够根据算法的规范来执行操作，并获得正确的结果。2. 有穷性：算法必须在有限的步骤内结束，不能无限循环或无限计算。这是因为计算机是有限资源的，无限的计算将导致计算机永远无法停止。3. 输入：算法接受一定的输入，这些输入包括问题的数据和任何其他必要的信息。4. 输出：算法必须生成明确的输出，这些输出反映了给定输入的解决方案；在人工智能领域，算法被用来实现机器学习、深度学习等技术，以实现自主决策和智能行为。

提示词（Prompt）：是指用户向大模型输入的文本内容，用于触发大模型的响应并指导其如何生成或回应，些提示词可以是一个问题、一段描述、一个指令，甚至是一个带有详细参数的文字描述。它们为大模型提供了生成对应文本、图片、音频、视频等内容的基础信息和指导方向。

AiGC：AIGC的全称为“Artificial Intelligence Generated Content”，即“人工智能生成内容”。这是一种新的创作方式，利用人工智能技术来生成各种形式的内容，包括文字、音乐、图像、视频等。大模型为AIGC提供了强大的技术基础和支撑，而AIGC则进一步推动了大模型的发展和应用。

LLM：大语言模型（Large Language Models，简称LLM），也称大语言模型或大型语言模型，是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，通常使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练，它通过大规模数据集训练来预测和生成文本和其他内容。绝大部分大语言模型都是基于Transformer架构。相比于传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），Transformer具有独特的注意力机制，自注意力机制允许模型根据序列中的其他位置调整每个位置的表示，从而提高模型对上下文的理解能力。

大模型：人工智能（AI）有多种模型，不同模型特点不同、应用不同。大模型通常指的是大规模的人工智能模型，是一种基于深度学习技术，具有海量参数、强大的学习能力和泛化能力，能够处理和生成多种类型数据的人工智能模型。

通常说的大模型的“大”的特点体现在：参数数量庞大、训练数据量大、计算资源需求高。

AI 智能体（AI  Agent）：是一种能够自主感知周遭环境、进行分析决策以及执行行动的智能系统。是一种模仿人类智能行为的智能化系统，它就像是拥有丰富经验和知识的“智慧大脑”，能够感知所处的环境，并依据感知结果，自主地进行规划、决策，进而采取行动以达成特定目标。简单来说，智能体能够根据外部输入做出决策，并通过与环境的互动，不断优化自身行为。智能体本身既不是单纯的软件也不是硬件，而是一个更为宽泛的概念，它们可以是软件程序、机器人或其他形式的系统，具备一定的自主性和智能性。

协议：一台计算机只有在遵守网络协议的前提下，才能在网络上与其他计算机进行正常的通信。网络协议通常被分为几个层次，每层完成自己单独的功能。通信双方只有在共同的层次间才能相互联系。常见的协议有：TCP/IP协议、IPX/SPX协议、NetBEUI协议等。在局域网中用得的比较多的是IPX/SPX.。用户如果访问Internet，则必须在网络协议中添加TCP/IP协议。译名为传输控制协议/互联网络协议）协议， TCP/IP（传输控制协议/网间协议）是一种网络通信协议，它规范了网络上的所有通信设备，尤其是一个主机与另一个主机之间的数据往来格式以及传送方式。

框架语言：框架的编程语言取决于具体的框架类型和开发者的喜好。目前，主要的框架语言有Python、JavaScript、Ruby、PHP等。每种语言都有自己的优势和特点，开发者可以根据项目需求和个人技术偏好选择合适的语言进行开发。

场景应用

腾讯元宝：手机app，小程序、web网页端，电脑应用程序端。

DeepSeek：手机app，小程序、web网页使用、本地化部署（一般小白不会，而且对计算机硬件、显卡要求较高）。

Kimi：手机app，小程序，web网页使用。

字节豆包：手机app，小程序，web网页端。个人使用上，其实豆包适合做一个聊天贴心小秘书，他可以和你对话，比如日程提醒，个人使用上在手机端提问、语音对话更理想一些。比如提醒我什么时候开会，对话角度挺舒服的，但是只能消息提示，并不能像闹钟⏰一样有声音提醒。以上内容来源网络资料，仅供学习交流学习。