2026 年必备 AI 知识

Source: Dev.to

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1. 必须理解的核心 AI 原则

在使用高级 AI 工具之前，您必须先了解其背后的基础理念。这些原则帮助您判断 AI 能解决什么、不能解决什么，以及哪种方法适合特定问题。

智能模拟与学习范式

人工智能指的是旨在模拟人类智能方面（如推理、模式识别、语言理解和决策）的系统。重要的是，现代 AI 系统 并不像人类那样思考；它们从数据中学习模式。

AI 系统不是通过显式编写规则来实现，而是通过接触示例进行学习。这种从基于规则的系统向数据驱动学习的转变，使现代 AI 变得强大——但也不完美。

机器学习：从数据中学习

机器学习（ML）是 AI 的一个子集，系统会随着处理更多数据而提升性能。与其编写诸如“如果电子邮件包含单词 free，则标记为垃圾邮件”的规则，ML 系统会 通过分析成千上万甚至数百万的示例自动学习这些模式。

这种方法使 ML 模型能够适应新数据，但也意味着它们的行为高度依赖于数据质量和训练方法。

深度学习：大规模学习

深度学习是机器学习的一种专门形式，使用具有多层的神经网络。这些系统在处理图像、音频和非结构化文本等复杂数据方面尤为有效。

示例

• 图像识别 – 在各层学习形状、边缘和对象。
• 语音模型 – 分层学习声音、单词和意义。
• 语言模型 – 学习语法、上下文和意图。

深度学习是现代 AI 给人“智能”感觉的原因，但它也带来了高计算成本和可解释性有限等挑战。

2. 神经网络：模型如何学习模式

要理解 AI 行为，学生必须从宏观上掌握神经网络的工作原理。

神经网络结构基础

神经网络由相互连接的单元 neurons（神经元） 组成，按层次组织：

每条连接都有一个 weight（权重），决定信号的重要程度。在学习过程中，这些权重会被不断调整，使模型的预测更加准确。

虽然受人脑启发，神经网络是 数学系统——而非生物复制品。

3. 训练 vs. 推理：两个截然不同的阶段

在 AI 系统中，最重要的区别之一是 训练 与 推理 的差异。

训练阶段

训练是通过向模型提供大规模数据集来教会模型的过程。模型会反复进行预测、测量误差，并调整其参数以降低这些误差。

• 计算成本高
• 需要 GPU 或专用硬件
• 发生 频率低（大型模型可能需要数天或数周）

推理阶段

推理是指在实际应用中使用已训练模型时发生的过程。每当你向 AI 提问或上传图像进行分析时，推理就会进行。

• 必须 快速且高效
• 在生产环境中 持续运行
• 使用 固定的模型参数

理解这种区分有助于解释为何大多数团队使用 预训练模型 而不是从头自行训练模型。

4. 机器学习构建模块

AI 系统不是魔法。它们由结构化的流水线和明确的组件构成。

学习方法概述

监督学习

模型从 标记数据 中学习，其中已知正确答案。
示例：垃圾邮件检测、欺诈检测、价格预测。

无监督学习

模型分析 未标记数据 以发现隐藏的模式。
示例：客户聚类、异常检测、探索性数据分析。

强化学习

代理通过与环境交互并获得 奖励或惩罚 来学习。
示例：游戏 AI、机器人、优化系统。

每种方法解决不同类型的问题，选择错误的方法会导致糟糕的结果。

5. 衡量模型性能

你无法改进你无法衡量的东西。AI 系统依赖指标来评估性能。

常用指标

• Accuracy – 整体正确率
• Precision – 正例预测的正确性
• Recall – 找出所有相关案例的能力
• F1 Score – 精确率与召回率之间的平衡
• RMSE – 数值预测的均方根误差

选择合适的指标取决于具体情境。例如，在医学诊断中，漏诊可能比误报更糟糕，因此通常会优先考虑召回率（或敏感度）。

6. Common Model P

(原始内容在此处突然结束。请根据需要继续本节。)

学生需要识别的问题

过拟合

过拟合是指模型记住训练数据而不是学习一般模式。它在训练期间表现良好，但在新数据上表现不佳。

解决方案包括：

• 简化模型
• 使用更多数据
• 应用正则化技术

欠拟合

欠拟合发生在模型过于简单，无法捕捉模式。即使在训练数据上也表现不佳。

常见的补救措施：

• 更复杂的架构
• 更好的特征
• 更长的训练时间

特征工程

特征工程涉及将原始数据转换为模型的有用输入。好的特征能够揭示有意义的模式，往往比复杂模型更重要。

7. Autonomous AI Agents: A New Paradigm

传统的 AI 只对提示作出响应。Agentic AI 更进一步，能够独立行动以实现目标。

什么构成 AI 代理？

一个 AI 代理可以：

• 将目标拆分为步骤
• 使用 API、数据库等工具
• 记住过去的行动
• 评估进展并调整策略

这使得 AI 从被动助手转变为主动的问题解决者。

Multi‑Agent Systems

在高级系统中，多个代理协同工作：

• 一个负责规划任务
• 另一个执行操作
• 再一个验证结果

这类似于人类团队的运作方式，并且能够让复杂工作流实现规模化。

8. 生成式 AI 的核心概念

语言模型

大型语言模型（LLMs）从海量文本数据中学习语言模式。它们基于上下文预测下一个词，从而实现对话、摘要和代码生成。

视觉与图像生成

视觉模型分析图像和视频，而扩散模型通过逐步将噪声细化为结构化的视觉内容来生成图像。

多模态 AI

多模态系统能够理解并生成跨文本、图像、音频和视频的内容。这使得交互更加丰富，例如对图像进行描述或根据文本生成视觉内容。

9. Embeddings：AI 搜索的数学支柱

Embeddings 将内容转换为表示意义的数值向量。相似的概念在向量空间中彼此靠近。

Embeddings enable：

• 语义搜索
• 推荐
• 聚类

检索增强生成

Embeddings 是现代 AI 系统的核心构建块，这些系统将检索到的知识与生成模型相结合。

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10. AI 系统架构实战

检索增强生成（RAG）

RAG 系统将 AI 模型与外部知识源相结合。模型不再仅依赖训练数据，而是检索相关文档，并基于真实信息来生成响应，从而提升准确性并保持系统的时效性。

向量数据库

向量数据库存储嵌入向量并支持快速相似度搜索。它们是 RAG、推荐系统和语义检索的关键组件。

11. 部署与定制

AI 系统可以部署于：

• 云端
• 边缘设备
• 混合部署

微调和 LoRA 等定制技术使模型能够在不进行完整再训练的情况下适应特定领域。

12. AI 工具生态系统

现代 AI 开发依赖于以下工具：

• 模型访问
• 代理构建
• 部署
• 监控

学生应首先专注于学习概念，然后根据需要学习工具。

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13. 生产环境中的 AI 监控

生产 AI 系统必须监控以下方面：

• 准确性漂移
• 延迟问题
• 成本超支
• 偏见与公平性
• 幻觉率

可观测性工具帮助团队保持可靠性和信任。

必备 AI 工具与工程栈

LLM 平台

• OpenAI
• Anthropic
• Google
• Meta

AI 助手工具

• Microsoft Copilot
• ChatGPT
• Perplexity AI
• Reka AI

Agentic AI 构建器

• OpenAI
• CrewAI
• LangGraph
• LangChain

自动化平台

• Zapier AI
• Make.com
• Airtable AI
• Notion AI

机器学习框架

• TensorFlow
• PyTorch
• Keras
• JAX

模型部署

• Hugging Face Inference
• NVIDIA NIM
• Modal

图像工具

• Midjourney
• Stable Diffusion
• DALL·E
• Adobe Firefly

向量化工具

• Pinecone
• OpenAI Embeddings
• Voyage AI

AI 浏览与爬取

• Browse AI
• Apify
• Agent Plugins

向量数据库

• Chroma
• Weaviate
• Milvus

RAG 框架

• LangChain
• LlamaIndex
• Haystack

检索与搜索

• Elasticsearch
• Vespa
• Nomic Atlas

监控工具

• Weights & Biases
• Truera

这些工具构成了构建、部署和扩展 AI 系统的基础设施。

学生的最终要点

2026年的 AI 更看重理解而非记忆。工具会变化，模型会进化。但你学到的原则——模型如何训练、系统如何设计、代理如何运作——仍然有价值。

• 首先专注于基础。
• 构建小型系统。
• 逐步扩展你的技能。

这就是你从 AI 使用者成长为 AI 构建者的路径。