行业百科

本篇用通俗语言解释检索增强生成（RAG）的基本概念、工作流程与典型价值，适合希望了解 AI 如何结合企业自有资料稳定作答的广告、设计与内容从业者阅读参考。

本篇介绍 AI Agent（智能体）的基本含义、核心组成及其与单纯对话模型的区别，适合想了解 AI 如何自动执行多步任务的广告与创意从业者阅读。

本篇讲清预训练与微调这两个概念的含义、各自分工以及它们之间的配合关系，适合想理解大模型如何获得能力并适配具体业务的从业者阅读。

本篇对比开源模型与闭源模型在获取方式、可定制性与使用门槛上的差异，并说明各自适用场景，适合在选择 AI 方案时参考的广告与设计从业者。

本篇用通俗语言说明算力对大模型的意义、GPU 在其中扮演的角色，以及训练与推理对资源的不同要求，适合希望理解 AI 背后资源成本的从业者阅读。

本篇介绍模型量化把大模型变小的原理、带来的收益与代价，以及本地部署的基本概念，适合关注隐私与离线可用性的广告与设计从业者入门了解。

本篇介绍使用 AI 的三类常见形态——网页、App 与 API 的特点与差异，并给出选择思路，适合想在创意工作中合理接入 AI 能力的广告与设计从业者阅读。

本篇解释数据标注是什么、有哪些常见类型，以及它如何决定模型表现，适合想理解 AI 训练数据来源的广告、设计与内容从业者建立基础认知。

本篇介绍机器学习中监督学习与无监督学习两类基本思路的含义、区别与典型用途，适合想建立 AI 基础认知、不纠结技术细节的广告与设计从业者阅读。

本篇梳理计算机视觉的几类基础任务——图像分类、目标检测与图像分割等，说明各自解决什么问题，适合想了解 AI 如何'看懂'图片的广告与设计从业者阅读。