AGI (общий искусственный интеллект)
Гипотетический ИИ, способный понимать, обучаться и выполнять любую интеллектуальную задачу на уровне человека или выше — в отличие от современных моделей, которые сильны в конкретных областях, но не обладают универсальным интеллектом. Пока не достигнут; сроки его появления — предмет споров в индустрии.
Смотрите также
Нейронная сеть
Математическая модель, устроенная по образцу связей нейронов в мозге: множество слоёв простых вычислительных узлов, которые вместе учатся находить сложные закономерности в данных. Основа практически всех современных систем ИИ.
Веса модели
Числовые параметры внутри нейросети, которые настраиваются в процессе обучения и определяют, как модель обрабатывает входные данные. «Открытые веса» (open-weight) означает, что эти параметры можно скачать и запускать модель самостоятельно.
Few-shot / zero-shot обучение
Способность модели выполнять новую задачу, увидев всего несколько примеров (few-shot) или вообще без примеров, только по текстовому описанию задачи (zero-shot) — без дополнительного дообучения на новых данных.
Векторная база данных
База данных, оптимизированная для хранения и быстрого поиска эмбеддингов (векторов) по смысловой близости, а не по точному текстовому совпадению. Ключевой компонент систем RAG и семантического поиска.
MCP (протокол контекста модели)
Открытый стандарт, представленный Anthropic, который позволяет ИИ-моделям единообразно подключаться к внешним источникам данных и инструментам — базам данных, файловым системам, API — без написания отдельной интеграции под каждую комбинацию модели и сервиса.