给你一版适合直播、做PPT、写文章、带小白入门的《50个最热门AI术语中英对照表》。

我会按“从最基础到最常见应用”的顺序来整理，这样你不只是背单词，而是真能理解它们之间的关系。

一、基础总类概念

1．AI

英文全称：Artificial Intelligence
中文：人工智能
通俗解释：让机器具备类似人类的理解、判断、生成、学习能力。

2．AGI

英文全称：Artificial General Intelligence
中文：通用人工智能
通俗解释：像人一样能跨很多领域工作的人工智能，不只是会一项任务。

3．AIGC

英文全称：AI-Generated Content
中文：人工智能生成内容
通俗解释：AI 生成的文章、图片、视频、音频、PPT 等内容。

4．ML

英文全称：Machine Learning
中文：机器学习
通俗解释：不给机器死规定，而是给它数据，让它自己学规律。

5．DL

英文全称：Deep Learning
中文：深度学习
通俗解释：机器学习里更强的一类方法，特别依赖大数据和算力。

6．Model

英文：Model
中文：模型
通俗解释：AI 的“大脑框架”，训练完成后就能拿来做预测、生成、判断。

7．Algorithm

英文：Algorithm
中文：算法
通俗解释：解决问题的方法和步骤。

8．Dataset

英文：Dataset
中文：数据集
通俗解释：拿来训练或测试 AI 的数据集合。

9．Training

英文：Training
中文：训练
通俗解释：让模型通过大量数据不断学习的过程。

10．Inference

英文：Inference
中文：推理
通俗解释：模型训练完以后，正式拿来回答问题、生成内容的过程。

二、大模型核心概念

11．LLM

英文全称：Large Language Model
中文：大语言模型
通俗解释：通过海量文本训练出来、擅长理解和生成语言的大模型。

12．SLM

英文全称：Small Language Model
中文：小语言模型
通俗解释：参数规模更小、成本更低、速度更快的大语言模型。

13．VLM

英文全称：Vision-Language Model
中文：视觉语言模型
通俗解释：既能看图，又能理解文字的模型。

14．Multimodal Model

英文：Multimodal Model
中文：多模态模型
通俗解释：能同时处理文字、图片、语音、视频等多种信息的模型。

15．Foundation Model

英文：Foundation Model
中文：基础模型
通俗解释：先进行大规模通用训练，再用于很多下游任务的底座模型。

16．GPT

英文全称：Generative Pre-trained Transformer
中文：生成式预训练变换器模型
通俗解释：OpenAI 这一类模型路线的代表名字，强调“先大规模预训练，再用于生成”。

17．Transformer

英文：Transformer
中文：Transformer 架构
通俗解释：现代大模型最重要的底层架构之一，特别擅长理解上下文关系。

18．Parameter

英文：Parameter
中文：参数
通俗解释：模型内部学到的“经验值”，参数越多，通常能力上限越高，但成本也越高。

19．Context Window

英文：Context Window
中文：上下文窗口
通俗解释：模型一次性能“看见”和记住多少内容。

20．Token

英文：Token
中文：词元、标记
通俗解释：模型处理文字时拆分出来的最小单位之一，很多计费和长度都跟它有关。

三、提示词与交互相关

21．Prompt

英文：Prompt
中文：提示词
通俗解释：你给 AI 下的指令。

22．Prompt Engineering

英文：Prompt Engineering
中文：提示词工程
通俗解释：研究怎样提问，才能让 AI 回得更准、更好。

23．System Prompt

英文：System Prompt
中文：系统提示词
通俗解释：提前设定 AI 的身份、规则、边界和风格的底层指令。

24．Role

英文：Role
中文：角色
通俗解释：你让 AI 扮演的身份，比如老师、律师、产品经理、程序员。

25．Chain of Thought

英文：Chain of Thought
中文：思维链
通俗解释：把复杂问题拆开，一步一步思考的方式。

26．Few-shot Learning

英文：Few-shot Learning
中文：少样本学习
通俗解释：给模型几个例子，它就能照着学会风格或格式。

27．Zero-shot

英文：Zero-shot
中文：零样本
通俗解释：不给示例，直接让模型完成任务。

28．One-shot

英文：One-shot
中文：单样本
通俗解释：给模型一个示例，让它照着做。

29．Instruction Tuning

英文：Instruction Tuning
中文：指令微调
通俗解释：专门训练模型更好地听懂和执行人类指令。

30．Hallucination

英文：Hallucination
中文：幻觉
通俗解释：AI 一本正经地说错话、编造事实。

四、知识库、企业应用、智能体相关

31．Agent

英文全称：Intelligent Agent 或 AI Agent
中文：智能体
通俗解释：不只是聊天，而是能围绕目标拆任务、调工具、执行流程的 AI 助手。

32．Workflow

英文：Workflow
中文：工作流
通俗解释：把一个任务拆成固定步骤，让 AI 按流程完成。

33．RAG

英文全称：Retrieval-Augmented Generation
中文：检索增强生成
通俗解释：先查资料，再结合资料生成答案。

34．Knowledge Base

英文：Knowledge Base
中文：知识库
通俗解释：企业文档、制度、手册、产品资料等整理成可供 AI 检索的知识集合。

35．Embedding

英文：Embedding
中文：向量化表示、嵌入表示
通俗解释：把文字或图片转换成机器能比较“相似度”的数字表达。

36．Vector Database

英文：Vector Database
中文：向量数据库
通俗解释：专门用来存储 Embedding，并支持语义搜索的数据库。

37．Semantic Search

英文：Semantic Search
中文：语义搜索
通俗解释：不只按关键词查，而是按“意思相近”去查。

38．Tool Use

英文：Tool Use
中文：工具调用
通俗解释：AI 不只是说，还能调用搜索、计算器、数据库、代码环境等工具。

39．Function Calling

英文：Function Calling
中文：函数调用
通俗解释：让模型按标准格式调用系统功能或外部接口。

40．API

英文全称：Application Programming Interface
中文：应用程序编程接口
通俗解释：软件之间互相调用能力的接口。

五、生成内容与多模态常见术语

41．NLP

英文全称：Natural Language Processing
中文：自然语言处理
通俗解释：让机器理解和处理人类语言的技术方向。

42．CV

英文全称：Computer Vision
中文：计算机视觉
通俗解释：让机器“看懂”图片和视频。

43．ASR

英文全称：Automatic Speech Recognition
中文：自动语音识别
通俗解释：把语音转成文字。

44．TTS

英文全称：Text-to-Speech
中文：文本转语音
通俗解释：把文字转成声音。

45．OCR

英文全称：Optical Character Recognition
中文：光学字符识别
通俗解释：把图片里的文字识别出来。

46．Text-to-Image

英文：Text-to-Image
中文：文生图
通俗解释：输入一句话，AI 生成图片。

47．Text-to-Video

英文：Text-to-Video
中文：文生视频
通俗解释：输入文字描述，AI 生成视频。

48．Image-to-Image

英文：Image-to-Image
中文：图生图
通俗解释：给一张原图，AI 基于它进行风格变化或内容重绘。

49．Avatar

英文：Avatar
中文：数字人、虚拟形象
通俗解释：AI 生成的虚拟人物形象，可用于讲解、直播、客服、短视频出镜。

50．Fine-tuning

英文：Fine-tuning
中文：微调
通俗解释：在已有大模型基础上，再用特定数据继续训练，让它更懂某个行业或任务。

六、这50个词，怎么快速记住它们的逻辑关系

你可以把它们分成5层来记。

1．总概念层

AI、AGI、AIGC、ML、DL

这几个词解决的是：
“AI 到底是什么，它的范围有多大。”

2．模型层

LLM、VLM、Multimodal、Foundation Model、GPT、Transformer、Parameter、Context Window、Token

这几个词解决的是：
“大模型到底是怎么构成的。”

3．提问层

Prompt、Prompt Engineering、System Prompt、Role、Chain of Thought、Few-shot、Zero-shot、One-shot、Instruction Tuning、Hallucination

这几个词解决的是：
“人怎么和 AI 沟通，AI 为什么有时会说错。”

4．企业落地层

Agent、Workflow、RAG、Knowledge Base、Embedding、Vector Database、Semantic Search、Tool Use、Function Calling、API

这几个词解决的是：
“AI 怎么真正进入公司业务，帮人干活。”

5．应用层

NLP、CV、ASR、TTS、OCR、Text-to-Image、Text-to-Video、Image-to-Image、Avatar、Fine-tuning

这几个词解决的是：
“AI 最终能产出什么，能落到哪些场景里。”

七、如果你给小白讲，只讲这10个就够了

如果一次讲50个太多，你先抓这10个最重要的：

AI：人工智能
AIGC：AI生成内容
LLM：大语言模型
Token：词元
Prompt：提示词
Agent：智能体
RAG：检索增强生成
API：接口
OCR：图片转文字识别
Fine-tuning：微调

这10个，已经能撑起一场很像样的入门分享。

八、如果你做直播或PPT，可以直接这样收口

你可以用一句特别接地气的话总结：

过去我们以为 AI 只是一个会聊天的软件，后来才发现，真正的 AI 世界至少分五层：上面是概念，中间是模型，再往下是提示词和交互，接着是知识库与工作流，最后才是文生图、文生视频、数字人这些大家最直观看到的应用。