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AI学习笔记1,AI背后的一些逻辑

2026-05-29 16:28:00

AI学习笔记1,AI背后的一些逻辑

昨天跟着攻略安装claude code，花了一下午的时间，虽然安装好了，但其实根本不明白AI到底是个啥。

借助Claude，梳理了下思路，信息太多，作为一个文科生，都是我不明白的，今天自我回述下，也方便我加深逻辑。

问题1 ：我只是要装个claude code，为啥先要安装个vs code？

VS code相当于汽车壳子；

Claude code相当于发动机；

VS code+Claude code=专业驾驶舱，功能更强但需要组装。

我是驾驶员，坐在汽车壳子里，操作发动机控制整个汽车。

但汽车跑，还得有油，API（消耗token）就相当于汽油。

发动机不是唯一的，最大几家是Claude、GPT、Gemini、Deepseek，各家发动机公司赚的是API费用。

汽油有两种付费方式：

包月式，例如买claude pro，一个月20美金，那么这个月在规定额度内可以随便用。

消耗式，用多少付多少。

壳子也不是唯一的，常见有Cursor、VS Code、Windsur。

壳子公司的常见盈利有两种类型：

方式1：批发发动机公司的API，零售给用户，从而赚赚差价，如Cursor、Windsur。

方式2：壳子是引流工具，在别处变现，例如卖插件等，如VS Code。

不同发动机可以套在不同的汽车壳子上，并非专属。

问题2：为啥各家发动机不研发使用自己的专属壳子？

各家发动机公司的确有自己的专属壳子，但发动机公司的目标是希望让更多壳子使用自己的发动机，从而扩大用户，赚取更多API收入。

问题3：我向AI发出的问题，AI内部是如何流转的？

各发动机（AI大模型）读取海量历史数据，通过对这些数据训练后“消化”成参数存在于模型里。

我用人类语言在窗口发送问题给Claude，我的电脑“翻译”成1和0的语言，传送到claude数据中心，问题进入已训练好的模型参数，经过计算后输出结果，我电脑接收后，“翻译”成人类语言，再通过cluade界面体现给我。

在这个流程中，不同的AI大模型竞争的是——谁能给予用户“最快”+“最正确”的答案，主要通过以下环节实现：

对历史数据训练计算时，是通过控制芯片上的半导体和晶体管开和关实现的，这就是为什么芯片是AI竞争的核心环节。

其用更少的计算资源达到高效接近精密的效果，就在于其具备更聪明的训练逻辑。

问题4：AI大模型是通过对数据进行一定逻辑的海量计算，从而得出参数的，这个计算逻辑是工程师人为给予设置的吗？

一开始是工程师设置逻辑，AI只是进行计算，但随着给予的数据越来越多，计算速度越来越快，计算量越来越大，AI突然产生了“未学自会”的能力，例如突然会做数学题（没教过）、突然会写代码（没教过）、突然会逻辑推理（没教过）、突然会多种语言切换（没教过）等。

目前AI为何能产生这种恐怖的能力，行业还没有答案。

这也是人类最担心的点，随着以后量和速度的更多更快，AI未来会新生出什么能力，是未知的。

这个现象正式有一个名字叫涌现能力（Emergent Abilities），2022年由Google研究团队正式命名。

特征是：不是慢慢出现，而是到某个临界点突然跳跃式出现全新能力。

问题5：为何各国要在AI领域竞争？

谁赢得AI的成功，意味着谁就拥有这地球上的“最强大脑”，几十亿类似我这样的个人，会使用这个“最强大脑”辅助自己的生活和工作，这家“最强大脑”所属的公司就可以巨大垄断盈利。

“最强大脑”是元技术，其不是某个领域的工具，而是能够同时放大军事、经济、科研、治理所有领域的底层能力，这是历史上从未有过的单一技术优势。

哪个国家赢得这项元技术，可以用其和任何行业、领域结合，产生巨大的成功，这个成功可以是“获利性”的，也可以是“破坏性”的。

“破坏性”表现在对外可轻易“击败”其他国家，成为地球霸主；对内同样可以控制本国人民。

ok，学习笔记end。

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