关于这个项目

这个 AI 术语百科，最早不是从「我要做一个知识库」开始的，而是从一种很具体的挫败感开始的： 在和同事、朋友聊 AI 的时候，大家口头上都在说「RAG、Agent、多模态、对齐、安全」， 但同一个词背后想的东西，经常完全不一样。

有时候，我们以为自己已经达成共识，结果真正落到方案设计、产品决策、甚至论文复现时才发现—— 原来大家脑子里的「RAG」「Agent」「System Prompt」「工具调用」并不是同一回事。 这些误差并不是谁错了，而是这几年 AI 的概念实在变化太快、分支太多， 很少有人有时间停下来，认真把「我们到底在说什么」写清楚。

于是，这个项目就以一种很朴素的动机开始了： 做一份开放的、持续打磨的「术语公共笔记本」，尽量用不吓人的中文， 把那些天天挂在嘴边、却时常被误解的概念，讲得更清楚一点。

我们在做的一件事

如果要用一句话概括，这个项目想做的是：

• 把跑得很快的前沿名词，翻译成尽量清晰、克制的中文说明；
• 按主题和场景整理，帮你建立一张「AI 概念地图」，可以顺着链接在站内乱逛；
• 通过 Pull Request 和评论区，让更多人把自己的理解、实践经验和不同看法写进来。

它不是「权威标准答案」，更像是一本会不断被划线、贴便签、涂涂改改的公共笔记本。 你会看到正文下方的 giscus 评论里，有人补充例子、有人分享踩坑，还有人提出完全不同的定义， 这些都不会被视为「噪音」，而是这门新技术正在长出来的真实轨迹。

我们相信的几件事

• AI 概念应该可以被讲清楚。 再复杂的架构和论文，拆开之后也可以用普通人能听懂的话表达出来。
• 没有最终版的定义，只有不断接近的共识。 今天写下的解释，可能会被明年的实践推翻或修订，这很正常。
• 公开的讨论，比闭门的教条更重要。 一篇词条下面的争论、例子和补充，比「冻结定义」更有生命力。
• 中文世界值得有一套严谨的 AI 术语体系。 我们当然会尊重英文原始表述，但也希望在中文里，把这些概念说清楚、说准确。
• 知识是一起长出来的。 这个站点的价值，不在于最初写下它的人，而在于后面持续补全它的那一群人。

关于「社交」这件事

虽然它看起来只是一个静态网站，但我们在设计之初，就希望它不只是「给人查概念」， 还可以在很自然的节奏里，让对同一类问题好奇的人，彼此看见对方。

每个术语页面下的评论区都和你的 GitHub 账户连接在一起：

• 你可以在评论里补充自己的理解、实践经验，或者提出不同看法；
• 别人可以通过你的头像点进主页，看到你在做什么项目、写了哪些代码；
• 一种很松弛的「同行感」会慢慢长出来——我们可能不在同一家公司，但在试着理解同一件事。

这不是那种需要运营、需要「涨粉」的社交，而是一种更安静的连接方式： 你在某个术语下留的一条评论，可能几年后还在帮助后来的人理解同一个问题。

你可以怎么参与

如果你愿意，这个站点从第一天起就欢迎你写下自己的理解—— 不一定要「写得很权威」，只要是出于认真对待概念的态度，就值得被看见。

• 你可以在任何一个术语的页面底部，用评论的方式补充例子或提出不同观点；
• 也可以点「在线编辑」，直接改正文里的措辞、结构，发一个 PR 一起打磨；
• 或者新建一个你觉得「早该有人写一下」的词条，把你这段时间的理解整理下来。

也许几年之后，当我们再回头看这些词条和评论，会发现它们记录下的， 不只是某个技术名词的定义，而是这几年里一群人在认真对齐「我们到底在说什么」的过程。

如果你也认同这种认真对待语言、认真对待知识的方式，欢迎把这个站点分享给你身边的朋友和同事。