AI-шпаргалка: 21 термин на понятном языке Последний год количество терминов, которые вокруг нас вращаются, растёт с какой-то бешеной скоростью, поэтому собрал для вас шпаргалку, чтобы в этом хайпе вы могли не теряться. Выкладываю и текстом, и карточками — кому как удобнее. Что это вообще такое 🔹 LLM (Large Language Model) — большая языковая модель, тот самый мозг внутри ChatGPT, Claude и Gemini. Прочитала полинтернета и теперь понимает и пишет текст на любую тему. 🔹 SLM (Small Language Model) — младший брат LLM: компактная, быстрая и дешёвая, влезает в ноутбук или телефон, но и задачи ей дают попроще. 🔹 Мультимодальность — умение модели видеть и слышать: кидаете ей скриншот, PDF, голосовое или видео, и она разбирается в них так же легко, как в тексте. 🔹 AGI (Artificial General Intelligence) — общий ИИ, который справится с любой умственной работой на уровне человека. Пока это цель всей гонки и повод для споров, когда он появится и появится ли вообще. Как с ним разговаривать 🔹 Токен — кусочек слова, которыми модель читает и считает текст. В токенах же меряют и лимиты, и деньги, поэтому простыни на десять экранов выходят дороже. 🔹 Inference (Инференс) — момент, когда обученная модель работает: получает ваш запрос и выдаёт ответ. Каждый ваш вопрос в чате — это отдельный инференс. 🔹 Контекстное окно — сколько текста модель держит в голове за один разговор. Вышли за предел — и она начинает забывать, с чего вы начинали. 🔹 Память — умение модели помнить вас между разговорами: имя, проекты, что любите и что бесит. Если контекстное окно — память одного чата, то это записная книжка на все. 🔹 Reasoning (Ризонинг) — режим, в котором модель сначала думает про себя и только потом отвечает. Дольше и дороже, зато на сложных задачах заметно умнее. Где ИИ берёт знания 🔹 Deep Research — режим, в котором модель сама обходит десятки сайтов, сверяет источники и через несколько минут приносит отчёт со ссылками. Стажёр-аналитик, который не устаёт. 🔹 RAG (Retrieval-Augmented Generation) — перед ответом модель идёт в ваши документы или базу знаний, находит нужное и отвечает уже с опорой на него. Так ИИ узнаёт то, чего не было в обучении. 🔹 Fine-tuning (Файнтюнинг) — дообучение готовой модели на своих данных, чтобы она говорила вашим языком и знала вашу специфику. Дорого и долго, поэтому чаще хватает RAG. Агенты: когда ИИ работает сам 🔹 Копайлот — ИИ-помощник прямо внутри вашей программы: в почте, таблицах, CRM, редакторе кода. Подсказывает и дописывает, но руль у вас. Отдаёте руль — получается агент. 🔹 Агент — модель, которой дали цель, инструменты и свободу: сама планирует шаги, выполняет их и проверяет результат, пока не дотащит задачу до конца. 🔹 Tool Calling — умение модели вызывать внешние инструменты: поиск, калькулятор, API, вашу CRM. Ровно тот момент, когда ИИ перестаёт только болтать и начинает делать. 🔹 MCP (Model Context Protocol) — открытый стандарт, придуманный в Anthropic, по которому ИИ подключается к внешним сервисам и данным. Такой USB-C для нейросетей: один разъём — и модель видит вашу почту или базу. 🔹 Skills (Скиллы) — папка с инструкциями, шаблонами и скриптами под конкретную задачу. Модель подтягивает скилл, когда он нужен, и делает работу по вашим правилам. 🔹 Vibe coding (Вайбкодинг) — когда вместо кода словами описываешь, какое приложение хочешь, и ИИ пишет его сам. Порог входа в разработку упал почти до нуля (качество кода иногда тоже) 🔹 Context engineering — искусство собрать модели правильный контекст: что положить в окно, а что выкинуть. Промпт-инжиниринг, повзрослевший до уровня агентов. 🔹 Evals (Эвалы) — тесты, которыми проверяют, насколько хорошо и правильно ИИ справляется с задачей. Без них любое «стало лучше» — на ощупь. 🔹 Guardrails (Гардрейлы) — ограничители, которые не дают ИИ сказать или сделать лишнее: слить данные, нагрубить клиенту или уйти не в ту тему. Сохраняйте карточки себе, а в комментариях пишите, каких терминов в шпаргалке, на ваш взгляд, не хватает. Константин Сухачев