知识图谱是一种用图结构来建模和表示现实世界中实体、概念及其复杂关系的技术。它通过节点和边，将散乱的信息编织成一张巨大的语义网络，旨在让机器能够像人类一样理解和推理知识间的关联。

上下文扩展是指通过技术手段，增加大型语言模型（LLM）一次性能处理的文本长度（即上下文窗口）。它直接决定了AI能记住多长的对话历史、分析多长的文档，是提升模型实用性的关键。

显存优化是一系列旨在减少深度学习模型运行时对显卡内存占用的技术。它通过模型压缩、动态调度、混合精度等方法，让庞大的AI模型能在消费级显卡上运行，是降低AI应用成本、推动技术普及的核心环节。

推理框架是为大型语言模型设计的结构化思维工具，通过引导模型分步骤、多角度地处理复杂问题，显著提升其逻辑推理、数学计算和规划决策的准确性与可靠性。

开源微调框架是一类用于高效、低成本地对预训练大语言模型进行针对性优化的软件工具集。它让开发者和企业能够利用自有数据，在通用大模型的基础上，快速训练出适应特定任务、领域或风格的专属模型，是实现AI应用落地的关键技术桥梁。

垂直领域大模型是针对特定行业或任务进行深度优化和定制的大型语言模型。与追求“无所不能”的通用大模型不同，它通过融入领域专业知识、数据和规则，在特定场景下表现更精准、更可靠，是AI落地应用的关键路径。

行业大模型是针对特定垂直领域（如金融、医疗、法律、制造等）进行深度定制和优化的专业人工智能模型。它基于通用大模型，通过注入行业知识、数据和业务逻辑，旨在解决该领域内高度专业、复杂且具有独特规范的问题。

企业大模型是专为特定企业或行业需求定制、优化和部署的大型语言模型。它通过在通用大模型基础上，注入企业私有数据与知识进行精调，旨在解决具体业务问题，如智能客服、文档分析、代码生成等，在保障数据安全与合规的同时，提升运营效率与决策智能化水平。

大模型插件是一种标准化的扩展接口，允许第三方开发者将外部工具、数据和功能安全地接入通用大模型（如ChatGPT），从而扩展其能力边界，使其能执行联网搜索、专业计算、操作软件等原本无法完成的任务。

语音识别（ASR）是人工智能领域的一项核心技术，旨在将人类语音信号自动转换为对应的文本或指令。它让机器具备了“听觉”能力，是智能语音助手、实时字幕、语音输入等应用的基础。随着深度学习和大模型的发展，其准确率和场景适应性已大幅提升。