本文系统梳理了当代人工智能的核心知识框架,从AI的基本定义出发,逐层解析机器学习、深度学习、神经网络与Transformer架构的演进逻辑,进一步讲清大语言模型(LLM)的参数机制、Token原理与算力基础。在此之上,文章深入拆解AIGC、多模态、RAG、Function Call、Agent与MCP等关键概念之间的结构关系,构建出完整的技术生态图谱。同时也分析了AI的能力边界、现实风险与未来趋势,帮助读者建立对AI从技术底层到应用形态的系统认知。
本文系统梳理了当代人工智能的核心知识框架,从AI的基本定义出发,逐层解析机器学习、深度学习、神经网络与Transformer架构的演进逻辑,进一步讲清大语言模型(LLM)的参数机制、Token原理与算力基础。在此之上,文章深入拆解AIGC、多模态、RAG、Function Call、Agent与MCP等关键概念之间的结构关系,构建出完整的技术生态图谱。同时也分析了AI的能力边界、现实风险与未来趋势,帮助读者建立对AI从技术底层到应用形态的系统认知。