我第一次真正接触「人工智能」这个概念，是在 2016 年左右，在吴军的《智能时代》中，我得以窥见那些影响人类的前沿技术，都是如何在远在硅谷的实验室中被创造出来的。

那时候，我在 Coursera 学习吴恩达（Andrew Ng）的机器学习课程，古法手写了勉强能用的 NaiveBayes 分类器，甚至还让它 在浏览器跑了起来 。那时的技术核心大多围绕着传统统计学习。比如：

• 朴素贝叶斯：通过统计过往邮件的用词规律，来「计算」一封新邮件更像是垃圾邮件，还是正常邮件。
• SVM（支持向量机）：在数据中寻找一条最优的「分界线」，试图以最大的间隙把不同类型的内容分隔开。

转眼多年过去，当下的数据规模、计算能力和模型参数量，都已经跨过了某个关键的「临界点」。这种巨大的量变最终引发了质变，一种近乎于 意识涌现 的智能现象开始频繁出现。

这种飞跃背后的核心动力是：深度学习（Deep Learning）。如果把深度学习看作一个坚实的地基，那么当下席卷全球的大模型（LLM），就是在这个地基之上盖起的、直插云霄的摩天大楼。

#大语言模型（LLM）

大模型的全名是 Large Language Model ，相比于规模跃迁之前的模型，突出的就是一个「大」字：它既大在万亿级别的参数量，也大在动辄数百 GB 甚至 TB 级别的模型规模。

通俗地说：大语言模型 = 深度学习技术 + 海量参数 + 惊人算力 + 近乎全人类文明的文本数据 × 训练后的产物（推理能力）。

相比早期只能做标签化预测的分类器，大语言模型之所以显得「更聪明」，关键在于它学会了两件以前模型不擅长的事：

一、它开始真正理解一句话里的「顺序和关系」。

不再只是把词当成零散的符号，而是知道哪些词在前、哪些在后，它们之间是因果、指代，还是转折关系。这种对长文本逻辑的掌控力，让它能读懂「话外之音」。

二、它学会了在一句话里「抓重点」。

当一句话中出现「它」、「这件事」、「那个东西」之类的模糊指代时，模型会自动判断这些词更可能指向谁，而不是平均对待每一个词。这让它在理解长句、复杂语义时，看起来更像人在思考。

在这些核心能力的加持下，大模型开始向不同感官演化：

• 大语言模型 ：最成熟的分支，擅长文字创作、逻辑推理和对话。
• 视觉大模型 ：不仅能「看」到像素，更能识别出图像中的物体关系、场景氛围甚至复杂的动态行为。
• 多模态大模型 ：这是目前的「终极形态」，它能同时处理文字、图像和声音，像人类一样通过多种感官综合理解世界。

总之，大模型不再像以前那样只是「判断对错」的工具，而更像是：一个能理解上下文、组合信息、并给出连贯回应的智能系统。 这种体验，就如同我们在和 ChatGPT、Gemini 对话时那般自然。