说清感知、表示与推理、机器学习。

区分 AGI、AIGC、LLM、智能体。

理解 token 计费与 MCP 接口意义。

传感器采集：摄像头、麦克风……

物理信号 → 可计算数据 → 提取意义

图像识别 · 语音指令 · 路标检测

表示：环境模型（如医院地图）

推理：封路则改道，保证送达

智能体靠模型做决策，不只靠「记住答案」。

训练：海量图像识别行人、车辆、路标。

应用：红灯、障碍 → 减速、转向。

数据改进策略，而非写死全部规则。

生成式人工智能 · 大模型 · AIGC

token · MCP · Agent ……

同场出现，并不等同。

Artificial General Intelligence

广泛智能 · 跨任务适应

方向性概念，不是货架产品标签。

用 AI 生产新内容

文本 · 图像 · 音频 · 视频

教案草稿、插图试稿，多属此类。

海量文本训练 · 理解与生成自然语言

「大」≈ 参数多、算力与电力消耗高

擅长语言，不等于无所不知。

以大模型为「大脑」

理解 · 规划 · 记忆 · 使用工具

自动化完成复杂任务。

大模型 ≈ 厨房：厨具与食材

智能体 ≈ 厨师：会用工具做菜

基础能力 ≠ 任务编排。

分词器切出的最小处理单位

≠ 汉字 ≠ 固定单词

计费：输入 + 输出合计

Model Context Protocol

像 USB：千差万别的 App，一种对接方式

Client（AI）↔ Server（应用）

两人分处两区，想找中间咖啡馆。

经 MCP 接入地图服务 → 按位置与评分推荐。

协议降低「一对一硬接」成本。

五大概念是讲解地图。

术语各司其职：能力、内容、系统、计量、接口。

下一课：应用图景。

医学 · 蛋白质 · 天文

艺术影像 · 跳水训练