TechCrunch发布常用AI术语指南 收录“不透明递归”等新词

据TechCrunch报道，该媒体9月7日发布了一份常用人工智能术语指南，以平实语言解释从“通用人工智能”到“不透明递归”等新兴词汇，帮助读者跟上快速演变的AI行业。这份术语表面向正在构建AI产品或投资AI的读者，也面向通过阅读报道了解进展的普通读者，并表示将随领域演进定期更新。

指南写道，AI正在改写世界，也发明了一套新语言。在产品会议、融资演示或专家讨论中，人们频繁听到LLM、RAG、RLHF等缩写，上周又出现“不透明递归”——OpenAI新模型Astra采用的一种推理技术，已让AI安全研究人员感到不安。词汇更新速度之快，使科技行业人士也时常觉得需要补课。

指南对若干核心术语作出了界定。通用人工智能（AGI）通常指在多数任务上胜过普通人的AI，但不同机构的定义存在差异。OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼曾将其描述为“相当于可雇为同事的普通人”；OpenAI章程则定义为“在大多数具有经济价值的工作上胜过人类的高度自主系统”。谷歌DeepMind则认为AGI是“在多数认知任务上至少与人类一样能干的人工智能”。指南指出，这些说法并不一致，处于研究前沿的专家们也未达成共识。

AI智能体被定义为利用AI技术代替用户执行一系列任务的工具，例如处理报销、预订机票或餐厅、编写并维护代码，能力比基础聊天机器人更强。指南提醒，这一概念对不同的群体含义不同，相关基础设施仍在建设中。API端点则被解释为软件后台的“按钮”，供其他程序调用，AI智能体正逐渐学会自行发现和使用这些端点，以执行自动化操作。

链式思考（chain-of-thought）推理指大语言模型将问题分解为更小中间步骤，以提高最终答案的准确率。这种方法通常更耗时，但在逻辑和编程任务中更容易给出正确结果。编码代理是AI智能体的一个专业分支，面向软件开发，可以自主编写、测试和调试代码，处理常规的试错迭代，但仍需人类复核。算力则泛指支撑AI模型训练和运行的计算能力，包括GPU、CPU、TPU等硬件基础设施。

这份指南称，编写目的是为构建AI、投资AI或只是持续关注AI动态的人提供清晰易懂的参考，每个词条都用通俗语言给出解释，避免让读者在技术黑话前感到迷茫。