2025年AI圈最常听的20个词，我终于敢说全懂了（小白5分钟入门）

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2025年了，你还在AI群里疯狂点头装懂吗？朋友圈有人晒“今天跟Grok 4谈了场恋爱”，有人说“我的Agent已经替我回完38个微信群”，还有人一本正经讨论“MoE摸鱼率”“VLA叠内裤成玫瑰”…… 你只能疯狂搜狗输入法，生怕回个“？？？”暴露自己是AI圈小白。

别慌，这篇文章专门为2025年社死边缘的你而生。

我把今年AI圈最常听、却最容易让人尴尬的20个高频词，全部翻译成人类语言，还给每条配上了全网最毒的表情包和最扎心的现实例子。 5分钟看完，你再也不用担心：

被问“你们项目用LoRA还是全量微调”时只能回“啊对对对”
听到“具身智能”以为是机器人练瑜伽
看到“幻觉”以为AI嗑药了

准备好了吗？笑着看完这20条，明天你就可以在群里疯狂输出~

序号	关键词	通俗解释（30秒就能懂）	现实例子（2025最常见场景）
1	LLM（大语言模型）	就是ChatGPT、Grok、Claude、Qwen这类“会说话的巨婴”，参数量动辄几百亿到万亿。	你每天用的所有AI对话框背后基本都是LLM
2	Prompt	给AI下指令的“咒语”，写得好与写烂效果差10倍。	“你现在是一个毒舌段子手，用东北话怼我”
3	Token	AI的“文字积木”，1个中文≈1-2个token，1个英文≈0.75个token，上下文窗口就是能塞多少块积木。	Claude 3.5现在能吃200K token，约等于15本《哈利波特》
4	多模态（Multimodal）	AI不再只看文字，还能同时看图、听音频、看视频。	Kling、Sora、Grok 4直接“看图说话”“看视频写文案”
5	Agent（智能体）	不再是傻瓜式问答，而是能自己制定计划、调用工具、完成复杂任务的“AI小秘书”。	Devin写代码、AutoGPT自动发邮件、LlamaIndex查资料
6	RAG（检索增强生成）	AI不会的东西先去数据库/文档里搜，再结合搜到的内容回答，治幻觉神器。	企业用AI客服99%都加了RAG
7	幻觉（Hallucination）	AI张口就来、胡说八道、特别自信。	让AI写2025年诺贝尔奖得主，它会一本正经编一个
8	上下文窗口（Context）	AI一次能记住多少字，上限越大越聪明。	GPT-4o是128K，Gemini 1.5 Pro已到200万token
9	开源/闭源	开源=代码公开随便用（Llama3、DeepSeek）；闭源=黑盒只给API（GPT-4o、Claude 3.5）	2025年国内创业90%用通义千问、DeepSeek开源底座
10	MoE（混合专家模型）	模型里塞几百个“小专家”，每次只叫几个上班，省电又快。	深脑链Qwen2.5-Max、Grok 4就是MoE
11	具身智能（Embodied AI）	给AI装上身体，让它在现实世界里动起来（人形机器人、无人机）。	Figure 03、宇树H1、Tesla Optimus
12	VLA（视觉-语言-动作）	让机器人“看懂图→理解语言→直接动手”的新一代大脑。	Figure 03端到端直接看视频就能模仿人类动作
13	推理（Inference）	模型已经训练好了，现在拿来用的过程；对标“思考”。	你问Grok问题的时候，它正在“推理”
14	微调（Fine-tune）	拿开源大模型再喂点自己的数据，让它更懂你行业。	用1000条客服对话微调Llama3，秒变专业客服
15	LoRA	微调界的降维打击，只调1%的参数，10分钟搞定，几百M显存就行。	2025年90%的个人微调都用LoRA
16	参数量（Parameters）	模型大脑的“神经元”数量，越大通常越聪明，但也更贵。	Llama3有8B、70B、405B三个规格
17	Transformer	所有现代大模型的底层建筑，像一个超级注意力分配器。	没有它就没有ChatGPT
18	蒸馏（Distillation）	把大模型教的小模型，让小模型继承大模型本事但跑得更快。	Claude 3 Haiku、Gemini Flash都是蒸馏产物
19	对齐（Alignment）	让AI听话、不撒谎、不害人的一系列“道德教育”技术。	RLHF（人类反馈强化学习）就是最著名的对齐方法
20	开源权重/商用闭源	权重=模型的“灵魂文件”，开源权重=随便商用；很多“开源”其实只开了推理代码不给权重。	Llama3真正开源了权重，Gemma2只开了推理代码