我还记得自己刚接触 AI 的时候每次看教程都像在读天书。什么“调用 API”“上下文窗口”“MCP Server”。每个字都认识连在一起就不知道什么意思。后来我花了不少时间一个一个查发现这些词没那么难。难的是没有人用大白话告诉你它们是什么。今天我就做这件事。36个词分五层从你跟AI说话开始一直到你看懂一篇 AI 教程。保证看完之后再打开任何 AI 文章都不会一脸懵。建议收藏这篇后面碰到不懂的词随时回来查。01第一层跟 AI 说话要用到的词这层最基础你只要跟AI聊过天就会碰到。Prompt你跟 AI 说的话。“我写一封邮件”这句话就是 Prompt。Prompt 越具体AI 回答质量越高。模型AI 的大脑。不同模型大小不同、聪明程度不同。ChatGPT、Claude、DeepSeek 就是不同的模型。一般来说优先用最新的、最大的。LLM模型的具体类型。ChatGPT 背后是 GPTClaude 背后是 ClaudeDeepSeek 背后是 DeepSeek-V3它们都是大语言模型。你可以理解为“这一代 AI 的统称”。TokenAI的计费单位。你可以理解为“字数”。你输入一段话AI 回复一段话整个过程消耗 Token。Token 越多花的钱越多。免费用户有 Token 限制。上下文ContextAI 记住的对话内容。你跟 AI 聊了十轮它能记住的就是上下文。但上下文有上限聊太多了前面说的就忘了。这就是为什么有时候 AI 会“失忆”。System Prompt系统提示词给 AI 的人设。对话开始前设定“你是一个 XX 专家”AI 就按这个人设来回答。02第二层用 AI 工具要懂的词开始用各种 AI 工具之后你会碰到这些。API软件之间的接口。打个比方AI 模型是厨房API 就是点菜窗口。你不用进厨房在窗口说你要什么厨房做好递出来。API Key使用 API 的密码。有了它你的程序才能调用 AI 的能力。API Key 要保管好泄露了别人能用你的额度。开源Open Source代码公开任何人都能免费使用和修改。像大家都知道的DeepSeek就是开源模型。好处是免费、透明、社区活跃。闭源Closed Source代码不公开。ChatGPT、Claude 都是闭源的。好处是公司维护质量高缺点是你看不到底层逻辑。03第三层让 AI 更强大的词2026 年之后AI 不只是聊天工具了它开始能干活了。这层是进阶。Agent智能体能帮你完成任务的 AI。不是简单回答问题而是像一个实习生你告诉它目标它自己想步骤、调用工具、一步步执行。Claude Code 就是一个 Agent。MCPModel Context Protocol给 AI 装外挂的接口。通过 MCPAI 可以连上你的浏览器、数据库、文件系统。相当于给 AI 开了“手”和“眼”。Skill技能AI的工作流或方法论。可以理解为给 AI 写的一份 SOP。比如“接到任务先头脑风暴再动手”就是一个 Skill。工作流Workflow把多个步骤串起来自动执行。比如“搜索 → 整理 → 写摘要 → 发邮件”一个工作流搞定。多模态Multimodal文字、图片、声音、视频都能处理。以前 AI 只能理解文字现在你丢一张图、一段语音它也能看懂听懂了。04第四层看教程会碰到的技术词这层是拦路虎最多的地方。很多教程一上来就 Terminal、命令行、.env直接把人劝退。其实没那么复杂。Terminal / 终端一个黑色的文字窗口你输入命令它执行。Mac 叫 TerminalWindows 叫 CMD 或 PowerShell。可以理解为“用键盘控制电脑”的入口。命令Command你在终端里输入的指令。比如 cd 是切换文件夹ls 是列出文件。常用的命令不超过 20 个。路径Path文件在电脑上的位置。就像家庭地址C:\Users\文档\笔记.md 就是这个文件的路径。环境变量 / .env给程序存的配置信息。比如 API Key 就存在 .env 文件里程序运行时自动读取。知道 .env 里一般存密码就行。Error / 报错程序出错了。不用慌报错信息会告诉你哪里出了问题。最常用的解决办法把报错信息丢给 AI它帮你搞定。Debug / 调试找错并修复。写代码或用工具过程中出了问题一步步排查原因并修复这个过程就叫 Debug。GitHub全世界最大的代码托管平台。也可以理解为一个免费的工具超市里面有几十万个开源工具我最近也在做每周GitHub热点汇总帮大家推荐好用的项目。HTML网页的基本格式。你在浏览器里看到的每个页面底层都是 HTML。你不需要会写知道这个词约等于“网页”就行。Markdown一种简单的排版格式。用几个符号就能让文字有标题、加粗、列表。比如 # 标题 就是标题加粗就是加粗。前端用户能看到的部分。网页的按钮、颜色、布局都是前端。可以理解为“面子”。后端用户看不到的部分。数据怎么存、逻辑怎么跑、API 怎么调都是后端的事。可以理解为“里子”。部署Deploy把你的项目从“只能在自己电脑上跑”变成“别人也能用”。放到服务器上绑定一个网址谁都能访问这个过程叫部署。测试 / Test验证功能是否正常。代码写完了跑一遍测试确保没出问题。跟出厂质检一个道理。05第五层底层的硬件词最后三个词跟硬件有关。你不需要深入理解但会经常看到。GPU显卡AI 时代的核心硬件。AI 模型训练和推理需要大量并行计算GPU 天生擅长这个。英伟达就是靠 GPU 赚翻了。芯片GPU 的底层。英伟达做的是 GPU 芯片但 AI 芯片不只有 GPU还有 TPU谷歌的、NPU手机上的等。黄仁勋每次出场都穿黑皮衣原因很简单GPU 卖得太好了不需要靠穿着吸引眼球。算力计算能力。算力越强AI 跑得越快。你可以理解为“AI 的油门”。算力成本直接决定了你用 AI 的价格。你的 ChatGPT 会员费有一大半是在给算力买单。写在最后36 个词全部讲完了。你不需要记住。收藏这篇下次碰到不懂的词回来查就行。这 36 个词你搞清楚之后你会发现 AI 的世界突然没那么可怕了。你看得懂教程了你知道别人在说什么了你甚至可以自己动手试试了。拦在你和 AI 之间的从来不是技术能力。是一堆英文缩写。现在它们被翻译好了。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术更迭而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​