按这个顺序学习，最快 1 周就能建立 AI 工作流。
根据自己的工作或学习场景，选择 2-3 个主力 AI 工具深入使用。学生重点用写作和编程工具，创作者重点用设计和视频工具。
不知道选哪个？根据你的需求对号入座。
我想找一个能聊天、问问题、帮忙写东西的 AI
新手首选 DeepSeek（免费、推理强）或 豆包（国内合规、全能）。需要英文深度分析选 Claude，需要最强通用能力选 ChatGPT。
我需要写论文、公众号文章、营销文案
中文写作首选火山写作（免费不限量）或 秘塔写作猫（纠错强）。英文营销文案选 Jasper AI 或 Copy.ai。
我想用 AI 辅助写代码、学编程
初学者用 Trae（中国版永久免费）或 豆包 MarsCode（云端IDE）。专业开发者用 Cursor 或 GitHub Copilot。
我想用 AI 生成图片、做设计
零门槛选 DALL-E 3（ChatGPT 内置）或 即梦 AI。追求艺术品质选 Midjourney。需要商用安全选 Adobe Firefly。
我想用 AI 做短视频、广告片
国产首选 可灵 AI（角色一致性好）或 即梦 AI（字节生态）。创意特效选 Pika。零基础用 InVideo AI（文本直接出视频）。
我需要 AI 配音、生成音乐
AI 配音标杆 ElevenLabs（自然度最高）。AI 音乐首选 Suno AI（$8/月可商用）。播客制作选 Descript。
这些坑我们帮你踩过了，你别再踩。
遇到不懂的 AI 词汇？来这里查。
Large Language Model 的缩写，指通过海量文本训练的人工智能模型，能够理解和生成自然语言。如 GPT-4、Claude、DeepSeek 等。
例：当你和 ChatGPT 对话时，背后就是 GPT-4 这个大语言模型在运作。
你输入给 AI 的指令或问题。提示词的质量直接决定 AI 输出结果的质量。
例："请用通俗的语言解释什么是神经网络" 就是一个提示词。
能够自主完成任务的 AI 系统，不仅能回答问题，还能调用工具、执行操作、完成多步骤工作流。
例：AutoGPT 就是一个 AI Agent，你给它一个目标（如"帮我调研市场"），它会自动搜索、分析、写报告。
指 AI 能同时处理多种类型的数据，如文本、图像、音频、视频。多模态 AI 可以"看图说话"或"听音写文"。
例：GPT-4o 可以上传一张图片，然后问你"这张图里有什么"，这就是多模态能力。
Application Programming Interface 的缩写，是程序与程序之间的"对话接口"。开发者通过 API 将 AI 能力集成到自己的应用中。
例：一个翻译 App 可能通过调用 DeepSeek 的 API 来实现翻译功能。
AI 处理文本时的最小单位，通常对应一个汉字或 0.75 个英文单词。AI 服务的计费通常按 Token 数量计算。
例：输入"你好，世界"大约消耗 6 个 Tokens（含标点）。
Retrieval-Augmented Generation，一种让 AI 在回答前先查阅外部资料库的技术，减少"胡说八道"的概率，提高回答准确性。
例：企业内部客服机器人使用 RAG 技术，先查公司文档再回答员工问题。
指 AI 生成看似合理但实际错误或虚构的内容。这是当前大语言模型的固有局限。
例：AI 可能编造一个不存在的法律条文或学术论文，看起来很像真的。
在已有大模型的基础上，用特定领域的数据进一步训练，使模型更擅长某项任务。
例：一家医院用病历数据微调通用模型，让它更擅长医学问答。
源代码和模型权重公开的 AI 模型，任何人都可以免费下载、使用和修改。
例：Meta 的 Llama、DeepSeek 的 V3/R1 都是开源模型。
神经网络中可调节的数值，参数数量通常用来衡量模型规模。参数量越大，模型通常能力越强，但也更耗资源。
例：GPT-4 据说有万亿级参数，DeepSeek-V3 有 6710 亿参数。
控制 AI 输出随机性的参数。温度值越高，回答越多样、越有创意；越低，回答越确定、越保守。
例：写诗时设温度 0.8（有创意），做数学题时设 0.1（要求严谨）。