别眨眼，来看看这句：
作为生成式 AI，GPT 拥有多种形态：在网页端是 Chatbot；在 API 端，可以被封装为各种套壳应用。目前 GPT-4o 支持多模态输入，Token 上限高达 128k，生成延迟约 10–20 毫秒。OpenAI 还推出了 o 系列推理大模型，o3具备更强的多模态能力
能完全理解这里面的各种 AI 名词的朋友请举手，现在可以往后看看我以提示语形式做出来的联想记忆法，这大概率能帮助你区分开 MCP 和 Function Call、对话形式和工作流形式 Agent等概念。
如果你看到这段话时一脸懵，想的是 chatbot是啥？ api是啥？ 套壳、多模态、token都是啥啊？
那更好了，今天就是来解决这个问题的！
这篇文章适用于接触AI任何阶段的你，帮你了解你现在不知道的和以后遇见可能不理解的那些“AI黑话”。
为啥突然写这个呢？
因为我身边总是有一些刚刚入门AI的朋友，他们不理解这些名词，然后有些人又不好意思问，
而且我每天读、写文章时发现，
在一篇文章中很难同时满足以下三点：
-
零前置知识：不假设读者背景，解释所有概念。 -
篇幅紧凑：舍弃不必要的展开，快速抵达要点。 -
内容趣味：用故事、类比、幽默、张力等方式表达。
资源是有限的，尤其是注意力和篇幅。
我就没看到哪一本《XXX从入门到精通》是薄的，
当然厚的我也一本没看完（狗头）。
那如果用 AI 做一个名词的翻译的话，事情是不是已经解决了99%呢？
真要那么简单就好了，
Token 这个词翻译成成「词元」、Agent 翻译成「智能体」、RAG 翻译成「基于检索增强生成」、Prompt 翻译成「提示语」，
本质上就是跟我告诉你 McDonald’s 是麦当劳一样，
你没吃到麦辣鸡腿堡之前这个名字是没有意义的，它在你脑子里没有味儿啊。
那有没有一种方法能够满足快速记忆的同时，又能让你迅速理解其中意思，又又能控制模型解释术语时的长篇大论呢？
我们试试按照八岁小孩、小学生、中学生、大学生、本硕博等分类的方法让AI帮你解释，你会在同一个词会得到下面这些：
因为指定的身份太宽泛、AI 又不知道你会什么，
它就会偏向用一些通用的、假设大家都知道的概念来形容一个术语，
而对于一个能把多邻国那坨绿鸟逼疯的人来说，
一点用都没有！！
这就是在演我背单词！每个词都是没有联系，
abandon、abandon、abandon……
等过了5个词后，明明26字母我都认识，这个词我肯定见过，我还是不理解它的意思，
而且更要命的是，我根本没有办法把各种名词联系在一起，也没有我自己已经了解的知识响应，从而组成一个知识网络。
它就是那样一个有着自己独立意思的，孤零零的词，站在那里，和我脑里其他的词毫不认识，没有任何关联。
这，怎么学啊？！
于是我和 o3 一拍即合，经过一场 OpenAI 发布会时长的讨论后，得到的答案是：
加一个联想记忆。
人类的记忆本质在于联结，
新信息如果能挂到已有知识上，就像是有了一把钩子，把他们在我脑子里牢牢地互相钩住；否则就是一张飘在天上的纸片，随时都可能被风吹走。
这就是联想记忆的意义。
打个比方，现在很多 Agent 产品都会带Multi-agent(多智能体系统)
它的定义是这样👇
说实话我看1/3的时候就开始分神了，这些又长又冷冰冰的文字没有在我脑子激起丝毫波澜，
在我强迫自己开机之前，我看了这些文字，也就是看过了，并没有理解形成记忆。
下次我再看到这个词的时候，又要再查一遍，循环这个看了但又没记住的过程，
不知道你们有没有这样的感觉？
所以，我做成了一个可复用的提示语：（马上教你怎么用！）
## 目标
学习并记忆 AI 术语：<术语名称>
## 已知概念锚点
- 概念A：<简要描述>
- 概念B：<简要描述>
- 概念C：<简要描述>
## 术语定义
<原始定义句子>
## 联想拆解
1. 概念A ↔️ <术语中出现的关键词>：……
2. 概念B ↔️ <术语中出现的关键词>：……
3. 概念C ↔️ <术语中出现的关键词>：……
## 记忆小结
- 一句话记忆：<浓缩后的核心要义>
这样等一个新的产品出来后，你再看到一大堆黑话的时候，就可以拼接成提示语，
用黑话解释黑话，用魔法打败魔法。
而且而且，为了让这个提示语一开始就足够好用，
我又跟 o3 deep research 一拍即合，
让它加班给我做了一份23-23年AI大事件相关的产品里常用高频的“黑话”词表以及简单解释，
你可以通过这个来得到一份基础词表。
来看看55个词只懂3个的前提下，OpenAI、Gemini、DeepSeek都会回答什么？
## 目标
学习并记忆 AI 术语：Multi-agent
## 已知概念锚点
* Agent：由 LLM 决策、循环思考并调用工具的系统
* Deep Research：OpenAI o3 版长时多步网页调研，可等待数十分钟出完整报告
* Instruction：明确告诉模型“要做什么/格式”
## 术语定义
在复杂任务中，单一 Agent 容易陷入死循环或知识盲区。多 Agent 架构通过异构智能体协作，利用各自专长分工完成整体目标。每个 Agent 可以独立进行检索、规划或执行动作，并通过中枢 Orchestrator 进行协调。
## 记忆小结
* 选择相关的概念锚点来联想拆解，输出一句话记忆：<浓缩后的核心要义>
懂了！
OpenAI 会专注于解释multi-agent，没有被Orchestrator这个陷阱词困住，而且直接给出了这个词起到什么作用，
同时给出了锚点关联表格，我清晰知道了 multi-agent 的定位，它包含了 Agent，里面有 Instruction，Deep Research 是一个multi-agent系统。
这就很清晰了，要的就是用我知道的知识解释新知识的效果，这样有啥黑话你都不怕了。
同样的提示语，换 DeepSeek 帮我解释一下试试：
DeepSeek 的思路跟GPT-4o类似，用括号、短句的形式将相关的锚点植入记忆小结里。
但我可能更喜欢 Gemini 2.5 pro 给我的解释，兼顾了通用类比和锚点类比，理解和记忆都兼顾到了。
现在，你又理解了multi-agent和记忆小结的意思，就可以把它们也追加到提示语里，帮你解释下一个新名词了。
这样每一轮的提问，不仅能理解新名词，还在不断巩固旧名词，这些名词就在脑子织成了密密麻麻的网，只要你不断用它，就不会忘记。
写在最后
其实一开始，
朋友问我“token、API、transformer 这些都是啥意思”的时候，
我耐心解释了以后，
他说“这些东西就像你们的行业黑话一样”。
我想，是啊，以前没有0基础用AI的时候，我们都是苦学了很多年才一点点记住这些东西，毕竟这些词就是我的饭碗，
但，现在时代不一样了，AI变得人人可用了，
那这些词，就不应该成为大家更进一步的阻碍。
所以，我把原来计划给大家罗列一大堆黑话解释的想法pass了，
变成了这个想让大家和自己记忆结合的理解办法，
毕竟，新的“黑话”会不断出现，
授人以鱼不如授人以渔。
而且这个方法，不只适用于AI名词，
任何需要记忆的知识都可以适用。
你用它来背单词也是可以的，
那样，abandon就不再只是单词表第一个单词，
而是，
Never abandon your quest for new knowledge.
@ 作者 / 卡尔 & 阿汤 @ 动手学AI知识库 / learnprompt.pro
（文：卡尔的AI沃茨）