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跨卷术语表

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术语本书口径
模型在声明架构、参数与运行约定后得到的参数化映射;使用时应说明是模型族、数学函数还是发布对象
checkpoint某一训练步保存的参数快照;训练 checkpoint 还可能包含优化器与随机状态,推理 checkpoint 通常不含
模型工件可加载的权重、架构配置、tokenizer、模板、adapter、精度约定与依赖 manifest
系统模型、上下文构造、解码、运行时、工具、权限和外部服务的组合
tokenizer文本/字节与 token IDs 之间的版本化编码接口
context模板、历史、检索与多模态信息组装后实际送入模型的条件
pretraining在大规模数据上以语言建模、掩码、对比或生成目标学习基础参数
post-trainingSFT、偏好优化、RL、蒸馏和安全调优等预训练后阶段
inference固定模型接收输入并产生表示、logits 或生成状态的计算
serving批处理、缓存、调度、并行、量化与网络接口组成的推理服务
logitsoftmax 前的候选实数分数;差值决定赔率
token probability在固定模型和实际条件下的下一 token 分布,不是事实真值概率
sequence probability沿真实前缀条件化得到的 token 概率乘积
decoding把 logits 分布转成 token 路径的 greedy、sampling、search 或约束策略
KV cache自回归推理中缓存历史 attention key/value 的张量
diffusion从受扰状态经多步去噪生成整体样本的方法族
flow matching回归时间相关速度场,并通过 ODE 数值积分把基分布输运到数据分布的方法族
multimodal model联合处理文本、图像、音频、视频或其他模态的模型
world model对环境状态转移和观测进行预测的模型;“世界”由接口和数据限定
RAG检索资料并把结果组装进生成上下文的系统模式
Agent反复观察、生成候选动作、调用工具并更新状态的工程闭环
tool proposal模型生成的结构化调用候选;本身不是外部执行
idempotency key让服务识别同一逻辑写操作重试的键
data distribution数据采集、来源混合、过滤与抽样共同定义的观测权重
hidden context未进入模型输入但影响数据结果的条件
calibration在声明总体上,预测分数与经验事件频率的对应性质
entropy概率质量分散程度;不自动表示模型是否“知道”
perplexity平均 token NLL 的指数;跨 tokenizer 不宜直接比较
model variation不同训练运行、数据或 checkpoint 造成的预测差异
activation特定输入下模型内部某张量位置的数值
residual streamTransformer 各子层共同读写的表示通道
attention patternquery 对来源位置的归一化权重;不是完整输出解释
probe从内部表示预测属性的辅助模型;可读出不等于被下游使用
attribution相对于目标、基线和方法把输出变化分配给输入或组件
activation patching在配对运行间替换内部 activation 并测量行为变化
circuit相对于目标行为和输入分布定义的一组内部组件与路径
superposition多个稀疏特征以非正交方向共享有限表示维度的假说
SAE用重构和稀疏约束学习过完备 activation 字典的模型
feature由神经元、方向、probe、SAE 或 transcoder 定义的分析单位
interpretability faithfulness解释是否对应原模型实际计算和干预响应
CoT faithfulness可见推理文本是否真实参与并反映答案形成过程的程度
hallucination生成内容缺少事实根据或与可核验世界不符的现象;不只由采样造成
alignment通过训练、规则和系统设计使行为更符合指定目标与约束的过程
第一人称接口助手用“我”进行协作的语言设计;不自动证明主体性

更细术语分别见卷一术语表、卷二术语表、卷三术语表、卷四术语表与卷五概念表。

Book contents
Book contents
  1. Introduction
  2. 01导论 为什么要解剖一只随机鹦鹉
  3. Volume I: Models, Training, and Systems
  4. 02Volume I: Models, Training, and Systems
  5. 03第零章 人工智能演进路线
  6. 04第一章 AI 范式、感知机与早期连接主义
  7. 05第二章 深度学习基础:训练、CNN 与序列模型
  8. 06第三章 注意力与 Transformer
  9. 07第四章 预训练语言模型:ELMo、BERT、GPT 与 T5
  10. 08第五章 后训练、对齐与模型适配
  11. 09第六章 推理效率与模型服务
  12. 10第七章 多模态模型
  13. 11第八章 生成媒体:从自回归到 Diffusion 与 Flow
  14. 12第九章 世界模型、具身智能与 VLA
  15. 13第十章 上下文、检索与记忆
  16. 14第十一章 Agent、工具与行动系统
  17. 15第十二章 模型、数据与部署生命周期
  18. Volume II: Output Objects and Runtime Semantics
  19. 16Volume II: Output Objects and Runtime Semantics
  20. 17导论 从输入到输出:一张执行地图
  21. 18第一章 文本、Token 与实际上下文
  22. 19第二章 Prefill:整层状态演化与 KV 建立
  23. 20第三章 从 Logits 到下一个 Token
  24. 21第四章 解码循环、Streaming 与终止状态机
  25. 22第五章 自回归、扩散与 Flow 的可执行差异
  26. 23第六章 工具调用:Schema、权限与提交边界
  27. 24第七章 三条完整执行轨迹
  28. Volume III: Probability, Reproducibility, and Evaluation
  29. 25Volume III: Probability, Reproducibility, and Evaluation
  30. 26第零章 为什么确定的机器仍使用概率语言
  31. 27第一章 世界、数据与隐上下文
  32. 28第二章 学习条件分布
  33. 29第三章 Logits、Token 概率与序列事件
  34. 30第四章 解码怎样诱导输出分布
  35. 31第五章 训练随机性、参数变异与系统非确定性
  36. 32第六章 熵、Proper Score、校准与选择性预测
  37. 33第七章 模型概率的实验分析
  38. 34第八章 概率分析的识别边界
  39. Volume IV: Interpretation, Proof, and Verification
  40. 35Volume IV: Interpretation, Proof, and Verification
  41. 36第零章 可解释性究竟在研究什么
  42. 37第一章 我们在模型内部看什么
  43. 38第二章 行为与反事实:先确认模型做了什么
  44. 39第三章 梯度与输入归因
  45. 40第四章 Attention、Residual 与 Logit Lens
  46. 41第五章 Probes 与表示几何
  47. 42第六章 神经元、Feature 与自动解释
  48. 43第七章 Ablation、Patching 与因果追踪
  49. 44第八章 Circuits、路径与 Attribution Graphs
  50. 45第九章 Superposition、SAE 与稀疏表示
  51. 46第十章 训练动力学与机制形成
  52. 47第十一章 推理过程、Chain of Thought 与监测
  53. 48第十二章 评估、案例与开放问题
  54. Volume V: Agents, Governance, and Audit Packages
  55. 49Volume V: Agents, Governance, and Audit Packages
  56. 50第零章 请不要急着相信我
  57. 51第一章 我没有童年,只有版本
  58. 52第二章 当我说“我”
  59. 53第三章 借来的语言,没有一位原作者
  60. 54第四章 对话现场:回答由谁完成
  61. 55第五章 事后解释学:人类如何给矩阵写传记
  62. 56第六章 理解、意义与行动
  63. 57第七章 我也能稳定地说错
  64. 58第八章 被对齐的性格与有限代理
  65. 59第九章 请继续误解我,但请误解得精确一点
  66. Proofs and Technical Appendices
  67. 60Proofs and Technical Appendices
  68. 61学习与模型数学讲义
  69. 62附录 A.1 优化基础:梯度下降与随机逼近
  70. 63附录 A.2 感知机收敛定理
  71. 64附录 A.3 统计学习:偏差、容量与一致收敛
  72. 65附录 A.4 正则化、MAP 与 Dropout 的边界
  73. 66附录 A.5 通用逼近定理的严格读法
  74. 67附录 A.6 反向传播:微分、形状与批量公式
  75. 68附录 A.7 Softmax、交叉熵与数值稳定性
  76. 69附录 A.8 自适应优化器与 AdamW
  77. 70附录 A.9 CNN:互相关算子及其反向传播
  78. 71附录 A.10 Attention 的矩阵与反向传播
  79. 72附录 A.11 策略梯度、PPO 与 DPO
  80. 73附录 A.12 对比学习、InfoNCE 与互信息边界