打開手機刷新聞，全是AI的消息。

Gemini3又突破了，GPT-5.2推理能力升級了，還有能自動跑完整個流程的Agent。

每次看到這些，我都忍不住想，大家好像都在追這些AI能做什么，卻沒人深究它們背后到底不一樣在哪。

本來想只跟身邊人聊聊這個疑問，但后來發(fā)現(xiàn)，這其實是很多人的通病，搞不清哪些AI是真創(chuàng)新，哪些只是曇花一現(xiàn)的噱頭。

要搞懂AI，得先從它的“大腦底座”說起。

這就是我們常說的大模型，說白了就是經(jīng)過海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的通用模型，懂點常識，也會不少領(lǐng)域的技能。

所有我們看到的AI應(yīng)用，基本都靠這個底座衍生出來。還有個叫多模態(tài)的技術(shù)，也挺關(guān)鍵。

原理是把這些不同類型的數(shù)據(jù)，都轉(zhuǎn)換成一種統(tǒng)一的“Token”格式。

這樣一來，AI就能像人一樣，靠多種感官接收信息了。

比如你拿一張圖問AI里面有什么，它先把圖像轉(zhuǎn)成Token，再結(jié)合你的問題推理回答。

除了這些基礎(chǔ)架構(gòu)，AI的研判和記憶能力也很核心。

推理能力強的AI，能像人一樣舉一反三，不是只會背答案。

這靠的是兩種方式，一種是少樣本提示，就是看幾個例子就能學(xué)會新東西，另一種是鏈式思維，也就是我們說的長思考和短思考。

很顯然，處理數(shù)學(xué)推算這種復(fù)雜問題，長思考的AI準確率要高得多，一步一步推導(dǎo)總能少出錯。

本來想覺得參數(shù)越多AI越厲害，但后來發(fā)現(xiàn)，有效計算量才是關(guān)鍵，就是參數(shù)乘以訓(xùn)練數(shù)據(jù)量。

DeepMind的Chinchilla定律就說，這倆按1:20的比例擴增才最優(yōu)，盲目堆參數(shù)純屬浪費算力。

AI不是天生就這么厲害的，它有一套完整的訓(xùn)練流程。

最開始是預(yù)訓(xùn)練，相當于AI的啟蒙教育。

這個階段，它會被動學(xué)習(xí)海量沒標注的數(shù)據(jù)，比如把整個互聯(lián)網(wǎng)的語料都讀一遍，學(xué)語言規(guī)律和常識。

預(yù)訓(xùn)練后的AI還不夠“聽話”，得進行后訓(xùn)練和對齊。

后訓(xùn)練是用有標注的數(shù)據(jù)優(yōu)化它在特定任務(wù)上的表現(xiàn)，對齊則是讓它的行為符合人類價值觀。

這里最關(guān)鍵的技術(shù)是RLHF，也就是人類反饋強化學(xué)習(xí)。

簡單說，就是人類對AI的輸出打分，訓(xùn)練一個獎勵模型，再讓AI通過強化學(xué)習(xí)最大化獎勵，這樣它的回答就更符合人的預(yù)期了。

現(xiàn)在還有個新技術(shù)叫RLAIF，用現(xiàn)成的大模型代替人工標注反饋。

毫無疑問，這能降低訓(xùn)練成本，提高效率。

像醫(yī)療領(lǐng)域的HuatuoGPT，就用RLAIF優(yōu)化了醫(yī)療回復(fù)的質(zhì)量。

AI的進化還有兩個重要動力，合成數(shù)據(jù)和自我博弈。

合成數(shù)據(jù)是AI自己生成的訓(xùn)練素材，能彌補真實數(shù)據(jù)的不足，還能規(guī)避隱私風(fēng)險。

比如企業(yè)要做客服AI，就可以讓模型根據(jù)少量真實對話，合成大量相似數(shù)據(jù)來訓(xùn)練。

自我博弈最典型的例子就是AlphaGoZero，沒學(xué)任何人類棋譜，純靠自己跟自己下棋，3天就打敗了上一代冠軍，40天就超越了所有前輩。

這種閉環(huán)學(xué)習(xí)能力，讓AI不用人類時時教導(dǎo)也能越練越強。

生成原理上，AI主要靠兩種模型。一種是自回歸模型，逐步預(yù)測下一個內(nèi)容單元來生成序列，我們用的聊天AI、寫代碼的AI基本都是這個原理。

另一種是擴散模型，先給圖像加噪到全是雪花點，再訓(xùn)練模型把雪花點還原成清晰圖像。

Midjourney、StableDiffusion這些圖像AI，用的就是擴散模型。

AI再厲害，最終還是要落地成產(chǎn)品才有價值。

市面上的AI產(chǎn)品主要分兩種，Copilot和Agent。Copilot像副駕駛，人類主導(dǎo)，它只提供輔助。

比如GitHubCopilot，你編碼的時候它自動補全代碼，用不用、怎么改還是你說了算。

Agent就像自動駕駛，給定目標就能自主決策執(zhí)行一系列操作。

廣發(fā)銀行的AI查賬智能體，就能自動完成整個賬務(wù)查詢流程。

這兩種產(chǎn)品沒有好壞之分，適用場景不同。

流程清晰的標準化任務(wù)，用Copilot提升效率就夠了，遇到籌劃活動這種開放復(fù)雜的問題，就得靠Agent靈活應(yīng)變。

AI產(chǎn)品要做好，記憶、工具和流程協(xié)同也很重要。

短期記憶保證單次對話的連貫性，長期記憶靠向量數(shù)據(jù)庫這些外部存儲，讓AI能跨會話積累知識。

字節(jié)的Mem0就靠長期記憶技術(shù)，降低了90%的Token消耗。

工具調(diào)用則能拓展AI的能力邊界，比如遇到復(fù)雜算術(shù)就調(diào)用計算器，查實時天氣就調(diào)用天氣服務(wù)，這樣能避免AI不懂裝懂瞎編答案。

還有個關(guān)鍵技術(shù)叫RAG，檢索增強生成。

企業(yè)用這個技術(shù)，能讓AI先從內(nèi)部知識庫檢索相關(guān)資料，再基于資料生成答案。

銀泰商業(yè)就用RAG構(gòu)建了內(nèi)部知識庫，實現(xiàn)了秒級查詢響應(yīng)。

最后總結(jié)一下，判斷一個AI產(chǎn)品好不好，就看四個點：模型能力強不強、場景融合深不深、能不能持續(xù)進化、交互體驗優(yōu)不優(yōu)秀。

只有模型沒產(chǎn)品力的，都是紙上談兵。

了解了AI的底層邏輯和成長路徑，再看市面上的各種AI產(chǎn)品，就能一眼看透本質(zhì)了。

掌握這些知識，不僅能幫我們選對AI產(chǎn)品，也能讓我們更好地適應(yīng)智能時代。