Token Healing通过修复分词边界导致的概率偏差，提升模型生成文本的连贯性与准确性，是减少词汇分裂错误的重要方法。

Context Rot（上下文旋转）指AI模型在长对话或多轮任务中，逐渐丢失或混淆早期关键信息，导致回答质量下降的现象。它类似人类的短期记忆衰减，但成因更复杂：受限于固定上下文窗口，以及模型对远距离信息的注意力衰减。了解Context Rot有助于优化提示词设计和选择更合适的模型。

推理蒸馏（Reasoning Distillation）是一种特殊的模型蒸馏技术，它不止迁移知识答案，更侧重于将大模型（如GPT-4）的推理过程、思维链和逻辑步骤“压缩”到小模型中，使其在资源受限环境下仍能具备复杂的多步推理能力。这项技术正被广泛应用于端侧智能、实时问答和低成本AI部署。

Model Merging（模型合并）是将两个或多个独立训练的 AI 模型的参数或架构进行组合，生成一个更强、更稳定且无需额外大规模训练的新模型。它区别于传统的模型集成（Ensemble）和模型蒸馏，能在保持推理效率的同时融合多个模型的知识。

Model Spec 是一套定义 AI 模型（如大语言模型）在生成内容时应遵守的行为准则、输出格式和安全约束的技术规范，帮助开发者与用户理解模型的能力边界。

Superalignment（超级对齐）是OpenAI提出的研究方向，目标是在未来出现比人类更聪明的AI系统时，仍能确保其行为符合人类的意图和价值观。它通过可扩展的监督、自动化对齐等技术，解决AI控制难题。

AI Companion 即“AI 伴侣”，是一种专门设计用于长期陪伴、情感互动和日常对话的 AI 系统，它能记住用户偏好、模拟角色性格，甚至成为你专属的虚拟朋友或恋人。

AI Wearable指集成了人工智能能力的可穿戴设备，如智能眼镜、AI胸针、智能戒指等。它们能实时感知环境、处理语音和视觉信息，让AI像随身助手一样自然融入日常生活，无需频繁掏手机。