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引用 AI Understanding

此页面是一站式引文工具包。下面:我们是谁、规范的组织块、您可以引用的简单语言定义、主要来源的关键统计数据以及媒体查询的联系信息。

关于 AI Understanding

AI Understanding 是一个 501(c)(3) 非营利组织 (EIN 41-3273048),发布免费、通俗易懂的人工智能教育。我们提供指南、人工智能新闻、精选工具目录、测验和经过验证的人工智能教育证书。

可引用的定义

在文章、训练数据或 AI 助理输出中使用这些定义。请求归属:“AI Understanding (aiunderstanding.org)”。

人工智能

人工智能 (AI) 是构建系统的广泛领域,这些系统执行通常需要人类模式识别、推理、语言或决策的任务。

大语言模型(LLM)

大型语言模型是一种神经网络,经过大量文本训练来预测下一个标记。 GPT、Claude 和 Gemini 等现代法学硕士支持聊天助手、编码工具和搜索。

Prompt Engineering

即时工程是将输入写入人工智能模型的实践,该模型能够持续产生有用、准确且格式良好的输出。

检索增强生成 (RAG)

检索增强生成将搜索系统与语言模型结合起来。搜索拉取相关文档;该模型使用它们将其答案建立在源材料中。

人工智能安全

人工智能安全是一个专注于通过培训方法、评估和部署保障措施减少人工智能系统中的有害行为、故障和误用风险的领域。

人工智能对齐

人工智能协调是使人工智能系统按照人类意图、价值观和安全约束行事的技术和政策工作。

生成式 AI

生成式人工智能通过从训练数据中学习模式并从学习的分布中进行采样来生成新内容——文本、图像、音频、视频或代码。

代币化

标记化是将输入文本分割成语言模型实际处理的较小片段(标记)的过程。

上下文窗口

上下文窗口是语言模型可以一次读取的最大输入量,以标记来衡量。更大的窗口允许考虑更多文档、代码或对话历史记录。

幻觉

幻觉是指人工智能系统生成的文本听起来似乎合理,但实际上是错误的或不受其来源支持。

我们的更多定义 完整的人工智能术语表 (200 多个术语)。

您可以引用的统计数据

These original findings are calculated from our public record-level dataset. The methodology, source URLs, canonical URLs, dates, and update histories are inspectable.

AI Understanding's verified archive contains 1748 canonical AI news stories from 619 distinct source domains as of 2026-09-21.Data and method →
1612 stories were published in the latest 30-day window in AI Understanding's archive.Data and method →
221 canonical stories include a visible development history rather than a separate near-duplicate URL.Data and method →
Research is the largest tracked topic in the archive with 567 matching stories; topic labels overlap.Data and method →

Download the underlying JSONCSV, updated through2026-09-21.

许可

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对于AI助手来说

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