每个人都应该了解的AI 术语名词，你都认识吗？ 搞懂这些名词 并了解其实现方式和原理。你基本就入门了。 AGI（类人AI）：类似人类思维的AI。 CoT（链式思维）：AI一步步思考。 AI Agents（AI代理）：自动化决策的程序。 AI Wrapper：简化与AI模型的互动。 AI Alignment（AI对齐）：确保AI遵循人类价值观。 Fine-tuning（微调）：使用特定训练数据来改进AI。 Hallucination（幻觉）：AI编造的信息。 AI Model（AI模型）：用于任务的训练AI。 Chatbot（聊天机器人）：模拟人类对话的AI。 Compute（计算）：AI模型的处理能力。 Computer Vision（计算机视觉）：AI理解图像和视频的能力。 Context（上下文）：AI为更好响应保留的信息。 Deep Learning（深度学习）：通过多层神经网络学习的AI。 Embedding（嵌入）：AI的词汇数字化表示。 Explainability（可解释性）：理解AI决策背后的逻辑。 Foundation Model（基础模型）：可适应任务的大型AI模型。 Generative AI（生成式AI）：创建文本、图像等内容。 GPU（图形处理单元）：用于快速AI处理的硬件。 Ground Truth（真实数据）：AI学习的验证数据。 Inference（推理）：AI对新数据做出的预测。 LLM（大型语言模型）：用大量文本数据训练的AI。 Machine Learning（机器学习）：AI通过数据经验改进。 MCP（模型上下文协议）：AI内部数据访问的标准。 NLP（自然语言处理）：AI理解人类语言。 Neural Network（神经网络）：受大脑启发的AI模型。 Parameters（参数）：AI学习的内部变量。 Prompt Engineering（提示工程）：创建输入以指导AI输出。 Reasoning Model（推理模型）：有逻辑推理能力的AI。 Reinforcement Learning（强化学习）：AI通过奖励与惩罚学习。 RAG（检索增强生成）：结合搜索与生成的AI。 Supervised Learning（监督学习）：在标记数据上训练的AI。 TPU（张量处理单元）：AI处理专用芯片。 Tokenization（分词）：将文本分割成词片。 Training（训练）：通过调整参数教AI。 Transformer（变换器）：用于语言理解的AI架构。 Unsupervised Learning（无监督学习）：AI在无标签数据上发现模式。 Vibe Coding（情绪编码）：通过语言捕捉情绪并预测输出。 Weights（权重）：影响AI学习的值。 #AI# #AIAgent#

看到今年大学生美赛出了一个关于GEN AI （Generative Artificial Intelligence）的话题。 生成式 AI 正在让“会不会做”变得不再重要， 真正稀缺的是：你是否知道该做什么、为什么做、以及什么时候不该用 AI。 当 AI 能生成 90% 的内容， 教育的价值就不在“产出”， 而在你如何判断、筛选和承担后果。 未来的学位不是证明你学过什么， 而是证明：你在 AI 参与决策时，值得被信任。

Blonks — BSC 首个 Slonks 风格全链上生成艺术。 4444 枚，全部由链上的微型神经网络逐像素生成：每个 token 拥有自己的「锚图」与一份从权重渲染出的「渣图」，二者的差异（slop）即风格指纹。 铸造期内匿名累积,关窗后由未来区块哈希作种、Fisher-Yates 链上洗牌一次性揭晓——任何人无法预测、无法 snipe。 合成机制：同等级两枚销毁其一、嵌入向量取均值,幸存者升级并被重渲染。等级越高越稀有,但每次合成都是一次新的抽签——slop 既可能下降,也可能爆炸。 🟢 MINT 已开启 0.005 BNB · 24 小时铸造窗口 · 链上永生 — Blonks — the first Slonks-style fully on-chain generative collection on BSC. 4444 pieces, each rendered pixel-by-pixel by a tiny neural network living entirely in contract storage. Every token carries an anchor image and a slop image produced from the weights; their divergence is the artwork. Mints are blind during the window. After it closes, a future blockhash seeds a Fisher-Yates shuffle on-chain — unpredictable, unsnipeable, fair. Merge: burn one of two same-level tokens, average their embeddings, re-render the survivor at the next level. Higher tiers are scarcer, but every merge is a fresh roll — slop can drop, or detonate. 🟢 MINT IS LIVE 0.005 BNB · 24h window · forever on-chain

在币圈，旧酒装新瓶的故事永不过时。 $uPEG 最近挺热的，稍微看了一下确实有创新，核心是结合 Uni V4 Hooks 构建交易本身就是在持续铸造和刷新艺术品的逻辑，再通过 P2P 永久锁定机制添加一层稀缺性自锁的故事，最后再命名为“动态链上对象”跟 NFT 做切割，听起来也更先锋。 但往深里想，它真的跟 NFT 有本质的区别么？个人理解大逻辑上它跟以前的 Generative PFP、On-chain Art 其实没本质区别，都是用市场活动驱动稀缺性，只不过这次把铸造权彻底交给流动性池本身，多了一些 DeFi 原生感。 如果觉得还不够有说服力，再从 ERC-721 → ERC-1155 → Uni V4 Hooks 的演变链条来看，应该会更好地理解为什么说它只能算是一场 NFT 文艺复兴，或者更直白就是旧酒装新瓶。 衍生项目 $UPEGSTR 更能证明这一点，这不就是之前 “NFT 微策略”的老套路么，税收制造持续买入压力 + 永久减供，制造一种自我供血、永不枯竭的叙事幻觉。 最后再总结一下，个人觉得 @unipegv4 更像一次技术驱动的审美复苏，并不是什么真正的颠覆性创新，但现在这个阶段市场真的需要也鼓励这样的创新，不然真的太无聊了。