大模型推理与应用术语解释
本系列介绍了大语言模型核心技术：推理实现高效生成，生成式AI创造多样化内容，检索增强生成提升准确性，提示工程优化输入引导，上下文学习实现零样本迁移，代理构建自主智能体，多模态学习融合多种数据形式，语义搜索理解深层意图。这些技术共同推动AI向更智能、更实用演进，广泛应用于内容生成、知识服务与自动化系统，成为现代人工智能发展的核心驱动力。（238字）
MCP对大模型应用落地的价值
MCP构建了AI应用中本地与远程服务通信的标准桥梁，通过统一接口简化集成、扩展任务处理能力，并增强安全合规性，助力AI高效、安全完成复杂任务。
MCP应用场景示例
MCP赋能智能数据分析与办公自动化：分析师输入需求，AI即连多源数据生成报告；办公助手通过MCP获取会议记录、整理并邮件分发，实现高效协同。
大模型优化与压缩术语解释
模型压缩技术（如知识蒸馏、量化、剪枝、稀疏化、低秩分解和权重共享）通过减小模型规模、降低计算与存储开销，实现高效部署。这些方法在保持性能的同时，推动大模型在边缘设备上的广泛应用，是实现轻量化AI的关键路径。（238字）
MCP是什么？为何被称为AI时代的“USB-C”
MCP（模型上下文协议）是AI领域的“通用接口”，像USB-C一样让大模型便捷连接数据源与工具。它通过标准化上下文传递，实现信息互通与任务协同，确保每次调用都具备数据血统、策略与出处管理，推动AI无缝交互与安全可控运行。
大模型基础概念术语解释
大语言模型（LLM）基于Transformer架构，通过海量文本训练，具备强大语言理解与生成能力。其核心组件包括注意力机制、位置编码、嵌入层等，支持万亿级参数规模，展现出涌现与泛化特性。Token为基本处理单元，MoE架构提升效率。模型能力随规模扩大显著跃升，推动AI语言处理发展。
大模型伦理与公平性术语解释
大语言模型中的偏见、公平性、可解释性、安全对齐、人类对齐与隐私保护是AI伦理核心议题。偏见源于训练数据，需通过去偏技术缓解；公平性要求无歧视输出；可解释性提升模型透明度与信任；安全对齐防止有害内容；人类对齐确保价值观一致；隐私保护防范数据泄露。六者共同构成负责任AI的发展基石，需技术与伦理协同推进。（238字）
MCP的核心组件
MCP采用客户端-服务器架构，由MCP主机、客户端和服务器组成。主机承载AI智能体并发起请求；客户端负责请求标准化与安全通信；服务器提供数据、工具和提示，支持AI实时访问外部资源与服务，实现高效交互。
