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title: AI 名词大混乱的时代
canonical: "https://xiaofeng.dev/en/writing/ai-terminology-confusion/"
pubDate: 2026-08-05
author: 唐小锋 Xiaofeng TANG
description: 后训练、Harness、Loop 等 AI 工程名词被不断借用和混用。对 AI 应用开发者来说，先回到原始出处和具体场景，才能减少焦虑和误判。
tags: [AI, AI Engineering, Product Judgment]
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发现有许多号会转载各种新时代AI工程的，他们的点赞数远低转发数，后来我意识到许多读者都和我一样，转发到“文件传输助手”，收藏夹，朋友圈，消解一下收藏癖和焦虑。这才拉高了转发数字。

## 一、到底什么是后训练

又想起最近DeepSeekv4 flash通过后训练优化大幅提升Agent能力。搜了一圈发现，一来是官方并没有公开准确的后训练方法，二来，大家都把后训练解释为不改权重的训练方法。

再搜一圈，发现广义后训练是包括了微调和RL，是会修改权重的。可见名词混乱程度之大。

## 二、Harness这个奇怪的名词

老外的发明癖瘾大，发明了用Harness鞍具这个词来泛指模型周边的Tool/Funtion/Runtime。于是我看一些MaaS平台就把自己内置的搜索叫做Harness？不就是个搜索工具调用吗？非得用这个词才能达意？一定是中文不好的缘故。

于是又有人把自己的调用了一次工具直接说成harness工具，一派混乱的景象。

## 三、Loop的混用

Loop是一种含义就是把模型放到工具/runtime环境中持续迭代（但几乎不动权重），也就是lilian博客中提及的harness优化方法，如self-harness，meta-harness。但是会有一些人把它泛化或借鉴到自己的带一点自我优化或者记忆能力的agent中，用来装点门面。

## 四、这些名词都太像了

重复发明，胡乱借用，不做模型不做infra的人也疯狂借用。甚至非开发者方向的博主们也把自己的skill和工作流比喻成用了xxx方法论。

对于AI应用开发者来说，这种比喻或借用，凭空带来了焦虑，又并不能提供场景内的实际解决方案。

我当前的建议就是：

- 需要阅读原始出处含义，以便了解其源头
- 需要进行对比和辨析，减少歧义和焦虑
- 在需要显示自己或自己应用的厉害之处时，降低解释成本时，也不妨用用，但内心别被概念捆绑了