terminology

文章对AI实验室声称的AGI含义提出质疑，探讨该术语的演变过程，并引用专家对其定义和影响的见解。

该推文建议 UI/UX 开发者在与 AI 沟通组件时使用精确术语，并推广 The Component Gallery 作为界面组件的综合参考。

本文批评了科技行业中对'AI agent'一词的过度使用，主张使用诸如'shard'之类的术语来指代更简单、有界限的组件，以避免对自主性产生误导性认知。

文章认为授权术语令人混乱，并提出基于五个关键问题的分类法，以更好地对RBAC、ABAC和PBAC等模型进行分类。

本文澄清了AI系统中的术语，区分了模型、推理服务和智能体系统，并解释了它们如何协同工作。

Miles Brundage评论了'AI'一词的负面含义，将其与Hugging Face事件以及关于AI系统类人特性的播客讨论联系起来。

本研究评估了四款专有LLM（GPT-4o、GPT-5.2、Claude Sonnet 4.5、DeepSeek）在两个领域英译法的专业术语翻译，并比较了提示策略。结果显示Claude Sonnet 4.5表现最佳，但LLM目前尚无法取代专业语料库。

一个提议，将术语“图工程”区分为“知识图谱工程”和“代理图工程”，引用了2026年代理编排图的激增以及与知识图谱的混淆。

关于“AI代理”不同定义的讨论，以及每个人在使用该术语时是否意指相同的事物。

本立场文件认为，术语“机器遗忘”在大型语言模型研究中被过度使用，主张采用更严格的术语，将其与数据集定义的删除和重训练等价性保证挂钩。

讨论了术语“vibecoding”的两种矛盾含义——一种指不加思考地将代码全部丢给AI，另一种指借助AI进行重大代码辅助——并指出这种歧义导致了沟通中不必要的摩擦。

Linear设计工程师Emil Kowalski整理了90+个动画术语，涵盖12个分类，作者用Claude制作了一个双语预览站以便理解效果。

Linear设计工程师Emil Kowalski整理了90多个动画术语，涵盖12个分类，旨在帮助用户更好地向AI描述动画效果。同时，作者使用Claude构建了一个双语预览站点，方便理解每个术语的实际效果。

本文提出了一种利用机器学习技术策展心脏科接口术语（CIT）的方法，用于突出显示电子健康记录笔记中的细节。该方法包含三个阶段，包括衍生训练数据并训练ML模型以识别候选概念，在测试数据上实现了高完整性和高覆盖率。

这是一个开源的 AI 编程术语词典，帮助开发者理解 context window、tool call 等常见概念，按使用路径组织并互相链接。

推荐Huggingface上一篇讲解AI Agent常见术语的文章，帮助理清Harness、Scaffold、Context Engineering等概念。

Armin Ronacher主张用'clanker'替代'agent'来描述基于LLM的系统，以强调它们是工具而非负有责任的代理，并警告不要将AI拟人化。

这是一篇 Hugging Face 博客文章，旨在定义并厘清 AI Agent 领域的关键术语，如 scaffolding、harness、context engineering 和 tool use，力求在快速演进中实现词汇标准化。

比较了DeepL、使用基本提示的Gemini以及使用术语表增强提示的Gemini在岩画西班牙语-英语术语翻译中的表现，发现术语表增强提示达到了最高的术语准确率（81.4%）。

作者整理了一份包含困惑LLM术语的词汇表，并附有面向生产的解释，然后进行清理，以可浏览的UI形式在GitHub上开源。