文章用通俗易懂的语言解释了AI大模型的三大核心术语：AGI（通用人工智能，具备人类水平广泛认知能力）、RAG（检索增强生成，结合外部知识库提升内容准确性）和AIGC（人工智能生成内容，自动创建文本、图像等多种形式内容）。文章分析了这些技术的特征、作用和应用场景，帮助读者理解AI大模型的关键概念和发展现状。
看了很多关于AI大模型的文章，发现其中高频出现了一些专业名词，比如AGI、RAG、AIGC等。看着很高大上，但这些名词到底是什么意思，又预示着什么，普通人很难通俗易懂的理解。
这篇文章，我尝试用通俗易懂的语言，讲清楚这些名词到底是什么意思，作用是什么，帮助大家更好地理解AI。
一、AGI：通用人工智能
AGI的全称为(Artificial General Intelligence)，即通用人工智能。指的是具备人类水平广泛认知能力的智能系统，能够在多种领域自主适应、学习并执行复杂任务，而不仅限于特定预设场景。
通俗来说，要具备AGI的能力，意味着AI工具要具备一个正常成年人的知识储备、认知、思考和解决问题能力。
简单来说，过去几年无论是ChatGPT还是其他大模型，更擅长垂直细分领域且不够深入。而今年爆火的DeepSeek R1模型，开始初步具备了模拟人类大脑进行推理和深度思考的能力雏形。
正如DeepSeek创始人梁文峰所说：语言大模型是通往AGI的必经之路，幻方要做的是AGI，当前DeepSeek R1已经初步具备了AGI的部分特征，这也是DeepSeek 如此火爆的原因之一。
前段时间关于DeepSeek比较热门的案例，比如深圳福田区的AI政务人员、某企业的AI电子签章审核人员，都是在接入DeepSeek后开始在AGI方向的尝试。
AGI的核心特征有四种，分别是：
1-迁移学习能力：可以将在一个领域学到的知识和技能迁移到其他领域，快速适应新的任务和挑战(还未看到明显的转折点)。
2-自主学习能力：能够主动从各种来源获取知识，并在不同情境中应用和调整这些知识，以适应新的任务和环境。当前仍处在初级阶段(语料、数据都需要主动投喂，且很多数据限于版权、隐私安全等条例，不够开放)。
3-广泛的知识和技能：不局限于特定领域，而是能够处理多样化的任务，如语言理解、逻辑推理、问题解决等(已经初步具备，且在医疗、法律等领域，已经有了超预期的落地)。
4-理解和应对复杂情境：能够理解复杂的人类语言、社会文化背景和情感因素，并做出合理的反应(还未出现)。
二、RAG：检索增强生成
RAG全称为(Retrieval-Augmented Generation)，即检索增强生成，是一种结合信息检索与生成式人工智能(大模型)的技术，旨在通过整合外部知识库来提升生成内容的准确性、相关性和上下文适配性。
定义：检索外部知识(文档、数据库、实时信息)来增强生成模型输出，弥补大语言模型(LLM)的固有缺陷(知识滞后、幻觉问题)。
核心作用主要有如下四点：
1-提升准确性：通过整合外部知识源，确保答案基于最新、权威的数据，减少错误或虚构内容（“幻觉”）。
2-增强上下文相关性：结合具体场景的实时信息，生成更贴合用户需求的回答。
3-降低成本与训练效率：无需重新训练整个模型即可更新知识，节省算力与时间成本。
4-支持多模态数据：可处理文本、图像、音频等多种数据，扩展应用场景。
PS：上图中的XXX公司训练大模型和EMB这里的RAG能力，会是蒸馏法的核心。
三、AIGC：人工智能生成内容
AIGC全称为(AI Generated Content)，即****人工智能生成内容，是利用人工智能技术自动生成文本、图像、音频、视频等多种形式内容的技术。
去年各种大模型热推的文生图、文生视频、文生PPT，都是AIGC领域的能力。
比如现在很多网络小说，短剧剧本，都是利用AIGC来批量生成了，这也是去年为什么短剧这么火热，甚至被热炒的原因。
去年有段时间各家大模型公司都在推自家产品的多模态能力，其目的就是尝试将文本、图像、音频等多种模态数据结合，使生成内容更丰富、自然、真实。
技术原理：核心技术包括深度学习、自然语言处理(NLP)、生成对抗网络(GAN)、预训练大模型(如GPT)和多模态技术，基于通过学习海量数据而生成新内容。
例如，ChatGPT是基于Transformer架构，具备强大的语言理解和生成能力。
其他相关术语：PGC(专业生产内容)、UGC(用户生产内容-只是社区，比如知乎)。
AIGC的作用和价值：
1-提升内容生产效率：自动生成文案、海报、PPT、剪辑视频等。AIGC可快速生成初稿或成品，大幅缩短制作周期。
2-降低内容生成成本：替代人工完成声音录制、图像渲染等高成本环节，降低创作门槛。
3-激发创意与内容多样性：因为数据样本够多，因此组合之下可能会催生出更多新颖的创意，例如通过海量数据生成人类难以想象的图像风格或故事框架。
4-赋能多个垂直领域：比如营销文案、营销海报、PPT创作、数据分析报告等。
5-巨大的经济和社会价值：内容创作领域蕴含的经济价值很大，尤其在传媒、广告、教育领域，当然自媒体领域也算。
6-普及和降低创作门槛：通过低门槛工具(如Stable Diffusion、剪映)，普通用户可参与专业级内容创作。
如何系统的学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
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人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
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第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
